Mission

À propos de l’intelligence artificielle (IA)
Un système d’IA est un système assisté par ordinateur conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et capable de générer des résultats tels que des prévisions, des recommandations ou des décisions qui influencent des environnements physiques ou virtuels (loi sur l’IA). L’IA couvre plusieurs domaines, tels que : la résolution de problèmes et les méthodes de recherche, la représentation des connaissances et le raisonnement, la planification, l’incertitude et les modèles probabilistes, l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la robotique et la perception, les systèmes multi-agents et l’apprentissage par renforcement (Russell & Norvig, 2021).

Sources :

European Union (2024). Regulation laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (AI Act).

Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.

À propos du digital well-being

Le concept de digital well-being fait référence au bien-être des personnes dans un monde de plus en plus numérisé et vise à promouvoir une utilisation saine et équilibrée des technologies numériques (Baumann, 2024).

Digital well-being est traité au niveau international et européen comme un domaine d’action stratégique distinct dans la politique éducative. En mai 2025, l’OMS Europe a publié une note d’orientation sur les déterminants numériques de la santé mentale des jeunes afin d’aider les pays à formuler des réponses politiques fondées sur des données probantes à l’influence croissante des technologies numériques sur le bien-être (Bureau régional de l’OMS pour l’Europe, 2025). Au niveau européen, le Conseil de l’UE a adopté en 2022 ses propres conclusions sur la promotion du bien-être dans l’éducation numérique et invite les États membres à intégrer systématiquement cet aspect dans leurs stratégies éducatives (Council of the European Union, 2022).

Sources :

Baumann, A. (2024). Digitales Wohlbefinden. Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation (bidt). https://www.bidt.digital/glossar/digitales-wohlbefinden/

Council of the European Union (2022). EU highlights the importance of well-being in digital education. https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2022/11/28/eu-highlights-the-importance-of-well-being-in-digital-education/

World Health Organization Regional Office for Europe (2025). Addressing the digital determinants of youth mental health and well-being: policy brief. https://www.who.int/europe/publications/i/item/WHO-EURO-2025-12187-51959-79685

À propos de digital skills & literacy

Alors que le domaine thématique des compétences numériques aborde le « quoi » et le « comment » de l’utilisation des technologies – quels outils sont utilisés et comment ils sont utilisés –, la culture numérique élargit le champ d’application au « pourquoi, quand, qui et pour qui » (Bali, 2016). La culture numérique désigne la capacité à utiliser les technologies numériques de manière sûre et appropriée pour l’information, la communication, la résolution de problèmes et la création de contenus numériques (Law et al., 2018) et englobe le jugement critique et la réflexion éthique.

BeLEARN regroupe les compétences numériques et la culture numérique sous un même thème, car les compétences techniques sans esprit critique sont tout aussi insuffisantes que les attitudes réfléchies sans compétences pratiques. La culture numérique est reconnue au niveau international, européen et national comme une compétence stratégique essentielle pour le XXIe siècle et est ancrée dans les stratégies et les objectifs de la politique éducative :

• UNESCO : ajout de l’indicateur 4.4.2 à l’ODD 4.4, qui mesure le pourcentage de jeunes et d’adultes ayant atteint au moins un niveau minimum de compétences en matière de culture numérique (UNESCO Institute for Statistics, o. J.).
• UE : la Commission européenne a élaboré des lignes directrices à l’intention des enseignant·e·s afin de promouvoir la culture numérique et de lutter contre la désinformation par l’éducation et la formation, soulignant que la culture numérique n’a jamais été aussi importante que dans le monde actuel, de plus en plus numérisé (European Commission, o.J.).

Sources :

Bali, M. (2016, 3. Februar). Knowing the difference between digital skills and digital literacies, and teaching both. Literacy Worldwide. https://www.literacyworldwide.org/blog/literacy-now/2016/02/03/knowing-the-difference-between-digital-skills-and-digital-literacies-and-teaching-both

European Commission (o.J.). Guidelines for teachers to foster digital literacy and tackle disinformation. https://education.ec.europa.eu/focus-topics/digital-education/action-plan/guidelines-for-teachers-to-foster-digital-literacy-and-tackle-disinformation

Law, N., Woo, D., de la Torre, J., & Wong, G. (2018). A global framework of reference on digital literacy skills for indicator 4.4.2 (UIS Information Paper No. 51). UNESCO Institute for Statistics. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000265403

UNESCO Institute for Statistics. (o. J.). Monitoring framework. Abgerufen am 5. November 2025 von https://www.uis.unesco.org/en/gaml/monitoring-framework

À propos de digital tools

Les outils numériques sont, au sens de la didactique des STEM, des applications numériques concrètes et des appareils techniques dont la fonctionnalité interactive est utilisée de manière ciblée pour favoriser l’acquisition de compétences par les apprenant·e·s et soutenir les processus d’acquisition de connaissances (Roth et al, 2023).

Les outils numériques peuvent aider les apprenant·e·s à traiter des informations et à construire des connaissances à partir de celles-ci. Ils permettent des parcours d’apprentissage individualisés et offrent un retour d’information immédiat, ce qui permet de mieux prendre en compte les différentes conditions d’apprentissage. C’est notamment dans le contexte de l’inclusion que les outils numériques et les technologies d’assistance révèlent tout leur potentiel : ils offrent aux apprenant·e·s ayant des capacités différentes un accès égal à l’apprentissage en personnalisant les méthodes d’enseignement, en supprimant les barrières et en favorisant un environnement d’apprentissage accessible et équitable auquel tous les apprenants peuvent participer (Navas-Bonilla et al., 2025). En même temps, ils encouragent les formes de travail collaboratif en facilitant la communication et la résolution commune de problèmes. De plus, les outils numériques contribuent de manière significative au développement de compétences numériques essentielles, indispensables dans une société moderne et technologique, et élargissent le répertoire didactique des enseignant·e·s avec de nouvelles formes d’enseignement et d’apprentissage.

Sources :

Navas-Bonilla, C. del R., Guerra-Arango, J. A., Oviedo-Guado, D. A., & Murillo-Noriega, D. E. (2025). Inclusive education through technology: A systematic review of types, tools and characteristics. Frontiers in Education, 10, 1527851. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1527851

Roth, J., Eilerts, K., Baum, M., Hornung, G. & Trefzger, T. (2023). Die Zukunft des MINT-Lernens – Herausforderungen und Lösungsansätze. In J. Roth, M. Baum, K. Eilerts, G. Hornung & T. Trefzger (Hrsg.), Die Zukunft des MINT-Lernens – Band 1. Springer Spektrum. https://doi.org/10.1007/978-3-662-66131-4_1

À propos de digital ethics

L’éthique numérique désigne un domaine de l’éthique appliquée qui traite des questions morales et normatives liées à la transformation numérique. Dans le prolongement de l’éthique de l’information et des médias, elle examine les valeurs et les principes (par exemple, l’autonomie, la justice, la vie privée, la transparence, la responsabilité) qui doivent guider le développement, la conception et l’utilisation des technologies numériques – en particulier le traitement des données, les systèmes algorithmiques et l’intelligence artificielle – dans des contextes individuels, organisationnels et sociaux, et comment ceux-ci peuvent être mis en œuvre dans la pratique.

Sources :

Fenner, Dagmar (2025): Exkurs: Digitale Ethik. Bundeszentrale für politische Bildung. Online. bpb.de

Filk, C. (2025). Strengthening Digital Self-Determination: Integrating Media Ethics and Artificial Intelligence into Teacher Training for Everyday School Life. In: medienimpulse, Bd. 63, Nr. 1. https://doi.org/10.21243/mi-01-25-29

À propos de data science for education

Data science for education désigne un domaine de recherche et d’application interdisciplinaire qui applique des méthodes scientifiques basées sur les données – notamment l’analyse statistique, l’apprentissage automatique, l’exploration de données et la visualisation de données – aux données éducatives afin d’étudier, de prédire et d’améliorer les processus d’enseignement et d’apprentissage, les décisions pédagogiques et les systèmes éducatifs sur la base de données factuelles. Elle combine des méthodes d’analyse des données avec la théorie des sciences de l’éducation, tout en tenant compte du contexte pédagogique, organisationnel et éthique de l’utilisation des données dans le domaine de l’éducation.

Data science for education offre un potentiel important pour le développement de la recherche, de l’enseignement et des systèmes éducatifs. En intégrant les méthodes de la science des données à l’expertise pédagogique, les établissements d’enseignement peuvent prendre des décisions fondées sur des données, concevoir des environnements d’apprentissage personnalisés et mieux comprendre les processus d’apprentissage complexes. Dans le même temps, ce domaine exige une grande sensibilité aux défis éthiques, notamment en matière de protection des données, d’équité et de transparence. Les travaux de recherche mentionnés ci-dessous montrent que Data science for education ne peut être efficace à long terme que si les possibilités technologiques et la responsabilité pédagogique sont envisagées conjointement.

Sources :

Gašević, D., Dawson, S., & Siemens, G. (2015). Let’s Not Forget: Learning Analytics Are About Learning. TechTrends, 59, 64–71. https://doi.org/10.1007/s11528-014-0822-x

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques (3rd ed.). Morgan Kaufmann. https://doi.org/10.1016/C2009-0-61819-5

Ifenthaler, D., & Yau, J. Y.-K. (2020). Utilising Learning Analytics for Study Success: Reflections on Ethical and Data-Protection Considerations. Educational Technology Research and Development, 68, 421–426. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09788-z

Martínez-Maldonado, R. (2019). Designing Learning Analytics for Educational Data Science. British Journal of Educational Technology, 50(6), 2763–2777. https://doi.org/10.1111/bjet.12871

Prinsloo, P., & Slade, S. (2017). An Elephant in the Learning Analytics Room: The Ethical Challenges of Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 4(1), 3–19. https://doi.org/10.18608/jla.2017.41.2

Suthers, D., & Verbert, K. (2013). Learning Analytics. American Behavioral Scientist, 57(10), 1410–1425. https://doi.org/10.1177/0002764213498851