E-Learning-Inclusivo (Mashup)

L'absence du numérique dans les listes de fournitures scolaires montre son peu d'intégration dans la culture de l'enseignement...

Nous déployons quotidiennement des pratiques personnelles de gestion et d’exploration des données : comprendre un sondage entendu à la radio, lire les résultats d’analyses biomédicales, analyser son relevé de banque en ligne, manipuler une liste de contacts, un fichier de tableur, etc. Ces pratiques reposent sur des savoirs et savoir-faire qui passent souvent inaperçus ou qui ne sont pas suffisamment formalisés. La plus part du temps, ils ne sont pas du tout identifiés, comme le prouvent ces quelques expressions glanées au fil de discussions “Avec Google, j’ai réponse à toutes mes questions”, “Aujourd’hui tout le monde sait se servir d’Excel”, “Une visualisation pertinente, c’est une belle visualisation”, “Je n’ai rien à cacher, pourquoi je le ferais ?”, “Devant une data visualisation, le lecteur n’a pas à lire, il comprend plus vite”…

Or, nous sommes loin d’être tous égaux dans la manipulation des données : dans la compréhension de statistiques, dans la prise en main d’un fichier tableur un peu costaud, dans le bidouillage d’une base de données, dans la compréhension des enjeux… Les compétences requises mêlent à la fois un savoir geek (informatique), expert (statistique), critique (sciences humaines - travailler les corrélations), parfois juridique…

Quelles sont les compétences "data" spécifiques ? La communauté Infolab s’est penchée sur la question lors de plusieurs ateliers successifs. En voici les résultats.