Ce moteur traitera les données d’usages des ENT One et Neo (instanciés à Paris avec Paris Classe Numérique). Les recommandations s’effectueront sous forme de “stimulations » qui s’appuieront sur :

• • l’envoi de messages personnalisés aux enseignants,
  • la mise en avant, en contexte, d’activités pédagogiques réalisées par d’autres enseignants,
  • la valorisation de contenus choisis par l’Académie par ciblage de certains enseignants,
  • la proposition individualisée d’actions d’accompagnement et de formation de l’Académie.

L’agrégation des situations individuelles permettra également de restituer à l’encadrement académique une vue générale des pratiques numériques collaboratives permettant de mieux orienter et cibler les dispositifs académiques d’accompagnement et de formation, et de s’assurer que ces dispositifs répondent aux besoins individuels des enseignants concernés et ont un impact positif dans la durée.

Objectif 2 : conception d’un modèle adapté de maturité numérique

Le sujet de la modélisation et de la mesure de la maturité numérique est un fondement important du projet, puisque nous allons ensuite définir des niveaux d’évaluation et des indicateurs associés afin :

• de restituer ces indicateurs à chaque enseignant individuellement,
• de doter l’encadrement de tableaux de bord recouvrant la population enseignante académique,
• et de définir des stimulations permettant à chaque enseignant de progresser par auto- apprentissage et par ciblage de contenus et formations adaptés.

Porteur du projet : Edifice (anciennement Open Digital Education)

Partenaires : Techné (Responsable scientifique, Christine Michel) et AI4Better (Frédérique Oru)

Financement : Académie de Paris, AAP21 « Challenges Education » Axe IA et Apprentissage

Dates : 2022-2023