Réfutation du monde axé sur les données
Apprendre à naviguer dans notre environnement moderne riche en bullshit en identifiant le bullshit, en le démasquant et en le combattant par une analyse et un argumentaire efficace.
Durée : janvier 2025 – décembre 2025
Statut : en cours
Niveau de formation : niveau tertiaire
Thème : artificial intelligence AI, data science for education, digital skills & literacy
Mots-clés : résolution de problèmes , pensée critique , littératie numérique, littératie médiatique
Situation initiale
Le projet traite de la prolifération de ce qu’il appelle le « bullshit » : une communication conçue dans l’indifférence à la vérité. Dans le monde actuel, il s’agit d’un problème omniprésent où le discours politique est souvent détaché des faits, la communication scientifique peut être guidée par des communiqués de presse plutôt que par la rigueur, et même l’enseignement tertiaire peut parfois privilégier la superficialité plutôt que la réflexion analytique approfondie. Les étudiant·e·s, constamment connecté·e·s via les médias numériques, sont particulièrement vulnérables. Il·elle·s sont non seulement confronté·e·s à une quantité écrasante de données, mais aussi ciblé·e·s par des mésinformations et désinformations, en particulier sur les plateformes de médias sociaux. Sans les compétences nécessaires pour évaluer les sources de manière critique, distinguer corrélation et causalité, identifier les sophismes statistiques et reconnaître la manipulation des biais cognitifs, il·elle·s ne sont pas bien équipé·e·s pour naviguer dans cet environnement informationnel complexe. Ce manque d’éducation aux données et aux médias représente un risque significatif pour leur capacité à prendre des décisions éclairées et à participer de manière significative à une société axée sur les données.
Objectifs
L’objectif principal est d’autonomiser les étudiant·e·s en renforçant leur éducation aux données et aux médias. Le projet vise à développer et à mettre en œuvre un cours dans deux institutions partenaires — la Haute école spécialisée bernoise (BFH) et l’Université de Berne (UB). Ce cours équipera les étudiant·e·s des compétences pratiques nécessaires pour évaluer de manière critique les affirmations basées sur des données. Les objectifs d’apprentissage clés incluent l’identification des sophismes statistiques les plus courants, la compréhension de la différence cruciale entre corrélation et causalité, la reconnaissance de l’exploitation des biais humains, et la détection d’informations fallacieuses et d’autres formes de mésinformation.
Méthode
La méthodologie du projet se concentre sur l’adaptation et la contextualisation d’ouvrages académiques reconnus. Le programme du cours s’appuiera essentiellement sur les principes exposés par Carl T. Bergstrom et Jevin West dans leur livre « Calling Bullshit: The Art of Scepticism in a Data‑Driven World ». Il sera complété par des lectures obligatoires telles que « May Contain Lies » d’Alex Edmans et « Bullshit‑Resistenz » de Philipp Hübl pour couvrir les biais cognitifs et les aspects philosophiques. Les supports de cours existants seront spécifiquement adaptés au contexte suisse en intégrant des études de cas et des exemples locaux. L’efficacité et les résultats d’apprentissage du cours seront systématiquement analysés à travers une évaluation quantitative effectuée dans les deux universités partenaires et selon divers domaines d’étude.
Translation prévue
Le projet dispose d’un plan phasé clair pour traduire ses résultats en pratique éducative. Dans un premier temps, le cours développé sera mis en œuvre et testé à la Haute école spécialisée bernoise (BFH). Après cette phase pilote, le cours est envisagé d’être offert à l’Université de Berne (UB), notamment dans le cadre du cursus mineur « Digital Transformation and Applied Data Science ». L’objectif à long terme est de rendre les supports de cours largement accessibles ; après la première réalisation et son affinage, tous les supports seront publiés comme Ressource éducative libre (REL), permettant à d’autres enseignant·e·s et institutions de les utiliser et de les adapter librement. Les principaux partenaires issu·e·s du milieu éducatif sont la BFH et l’UB.
Le projet devrait avoir un impact significatif en dotant directement les étudiant·e·s des compétences essentielles pour identifier et contester les données trompeuses et les fausses informations. Cela favorise une population étudiante plus informée, sceptique et résiliente, capable de naviguer dans le paysage informationnel contemporain. L’impact sera mesuré via les évaluations quantitatives des résultats d’apprentissage avant et après le cours. En rendant le programme disponible en tant que Ressource éducative libre, l’impact du projet est conçu pour être évolutif, allant au-delà des institutions partenaires pour habiliter un public plus large d’étudiant·e·s et d’enseignant·e·s, contribuant ainsi à une société plus compétente en matière de données.
