15 avril 2021

Les changements rapides qui ont eu lieu dans le système éducatif et sur le marché du travail en Europe au cours des dernières années ainsi que la mondialisation et le développement des technologies de l’information nécessitent l’introduction de changements de principes en ce qui concerne les services d’orientation professionnelle et d’orientation professionnelle fournis par diverses institutions . Avec le marché du travail ouvert de l’Union européenne, la forte mobilité des citoyens et des entreprises et l’effacement des frontières nationales et culturelles, il devient un objectif important pour le système d’orientation professionnelle de préparer les jeunes, les chômeurs et les travailleurs à occuper un emploi non seulement sur le marché national mais aussi à l’échelle transnationale.

La mondialisation et la transnationalisation (développement des organisations internationales) influencent fortement le marché du travail et imposent la planification et l’exécution de la carrière professionnelle dans le contexte international et interculturel. Le développement du marché du travail européen et les échanges de personnel entre les différents États membres entraînant le nivellement des différences entre les régions de l’Union européenne est aussi marquant. De plus, le développement d’organisations mondiales et internationales entraîne un besoin de préparation des employés pour travailler dans un pays étranger, un environnement culturel et un système de sécurité sociale différents.

La mobilité apporte de nombreux avantages aux migrants : elle crée des conditions favorisant la participation à une autre culture (amélioration des compétences interculturelles, des compétences en langues étrangères, développement de l’ouverture et de la flexibilité), offre un nouveau capital pour la carrière et crée un nouveau type d’entrepreneuriat. Cependant, d’un autre côté, la migration internationale influence négativement l’identité individuelle (Bańka, 2006).

L’orientation professionnelle transnationale va au-delà des frontières du pays et fait référence aux services rendus aux personnes travaillant temporairement sur un marché du travail étranger ou prévoyant d’aller au-delà des frontières de leur pays d’origine pour y travailler, de manière temporaire ou permanente répond au marché du travail contemporain. Le conseil transnational est une forme de conseil axé sur le soutien et la promotion du carriérisme à l’échelle européenne et mondiale (Neault, 2005). L’orientation professionnelle transnationale se concentre sur les aspects positifs des différences interculturelles en tant qu’opportunité de développement pour le client et « apparaît comme un ensemble d’actions menées de manière proactive axées sur la prévention, l’intervention et la promotion d’attitudes et de compétences souhaitables du point de vue de l’adaptation transnationale. Le modèle LAMOS de travail avec des personnes intéressées par la mobilité/le programme de soutien transnational de la main-d’œuvre avant que la mobilité et l’assistance ne soient adaptées à tout lieu de travail à l’étranger » développé dans le cadre du soutien européen à la mobilité de la main-d’œuvre – LAMOS UE (projet n° 2016-1-CY01-KA202-017350) présente un dispositif d’accompagnement d’un individu/salarié s’installant à l’étranger pour travailler avant et pendant la mobilité depuis le stade de l’intention jusqu’à l’adaptation dans un pays et lieu de travail étrangers. L’objectif de la solution proposée est de bien préparer l’employé à travailler à l’étranger afin qu’il soit prêt à faire face à une série de défis et puisse entrer sur le marché du travail étranger et faire face aux problèmes qui surviennent. Il s’agit donc d’augmenter le sentiment de satisfaction de travailler et de rester à l’étranger et d’éviter une rupture prématurée de l’emploi et un retour dans le pays d’origine.

Il s’adresse aux différentes institutions et à leurs représentants qui accompagnent les personnes reprenant un emploi hors de leur pays d’origine. Le modèle s’adresse également aux chômeurs et aux employés qui partent travailler dans un autre pays. Le modèle complet est disponible ici dans la section téléchargements : https://www.lamos-project.eu/en/

La question du besoin ou pas d’avoir un cadre théorique dans le champs des data analytics divise les chercheurs. En effet, dans son célèbre et très controversé article, Anderson (2008) affirme la “mort” de la théorie grâce à l’étude des données (analytics) qui permet de saisir à temps réel les résultats de nos actions. En cela il est conforté par Mayer-S hön-berger & Cukier (2013). Bien que cette position ait attiré beaucoup de critiques de la part des chercheurs  en science de l’éducation, la question de savoir dans quelle mesure la théorie pourrait (ou devrait) guider et éclairer les recherches dans ce nouveau paradigme induit par les learning analytics préoccupent les chercheurs (Knight & Buckingham Shum, 2017). Prenant le contre-pied de ceux qui prônent la “mort” de la théorie et la toute puissance des données, Wise et Shaffer (2015) affirment que quand le quantité de données est important il devient difficile de discriminer celles qui ont du sens. Ainsi, la quantité importante de données rend la théorie plus importante plutôt que de la tuer car elle permet d’identifier les données qui ont du sens et qui peuvent être mobilisées. C’est ainsi que les concepts de Data Geology (Arastoopour et al., 2014) et de Data Archeology ont été développés  car  jugés plus appropriés à celui de data mining. Grâce a ces deux concepts, les chercheurs pensent pouvoir trier les masses de données tout en saisissant les relations conceptuelles qui les sous-tendent ainsi le contexte situationnel. 

Selon le learning analytics handbook (Knight & Buckingham Shum, 2017), les méthodes d’analyse basées sur les données ont, (et continuent d’avoir) un effet transformateur sur les recherches/ enquêtes scientifiques. Pour les auteurs du handbook, quand les individus sont conscients que leurs comportements fait l’objet d’une observation (tracking) qui peut avoir des conséquences importantes, ils pourraient chercher à adapter leurs comportements pour se conformer aux attentes, de les déformer en cachant leurs activités ou même jouer avec le système. Pour cette raison, les chercheurs qui souhaitent étudier les apprentissages par les outils de learning analytics doivent être conscients qu’ils ont choisi une méthode qui amplifie, déstabilise  voire altère le système qui est tracké. Nous voyons ici que les recherches dans ce domaine pose un problème d’authenticité des comportements observés et par là un questionnement sur leur fiabilité en tant qu’éléments ayant une valeur pédagogique. Ce point nous invite à une réflexion et une approche critique vis à vis des learning analytics. 

Selon les auteurs du handbook, les learning analytics introduisent un nouveau paradigme en permettant à tous les acteurs impliqués dans le système éducatif (formateurs, apprenants, dirigeants) de visualiser et d’analyser eux-même leurs progrès ce qui jusqu’ici étaient fait par des chercheurs extérieurs. Cette situation entraîne une réflexivité dans l’approche aux données qui est complexifiée par le risque de changement de comportement dû au tracking.  Dès lors, il y a lieu de s’interroger sur la manière dont  les formateurs et des apprenants peuvent 

mettre à profit les outils des learning analytics pour optimiser le système d’apprentissage en question. Par ailleurs, l’optimisation des données va vraisemblement dépendre des dispositions de chaque apprenant, des objectifs d’apprentissage, du la manière dont le tableau de bord des learning analytics est paramétré … 

Selon Jeannin, en plus des données purement numériques l’environnement au se déroule les apprentissages est un élément déterminants dans la performances des apprenants. Il développe ainsi le concept d’environnement dynamique et sain qui consiste à insérer les dispositifs d’apprentissage numérique dans un espace adapté aux apprenants. Il nous semble important d’étudier l’articulation qui existe entre ses deux concepts pédagogiques innovants dans le but de créer un environnement d’apprentissage numériques optimisé/ dynamique et sain.

 Pour conclure, il semble que l’analyse de l’apprentissage (learning analytics) soit une innovation prometteuse pour l’optimisation des environnements d’apprentissage. Cependant, nous devons être vigilant aux problématique qui y sont  associées pour en faire bon usage.