21st Century Learning and Teaching

FIGURE 1 J'ai montré dans un post précédent, l'importance contemporaine de la curation collaborative de données.  Les compétences dans ce domaine sont au coeur de la nouvelle litéracie algorithmique.

La figure 1 présente ces compétences de manière systématique et, ce faisant, elle met en ordre les savoir-faire intellectuels et pratiques tout comme les « savoir-être » éthiques…

Learn more / En savoir plus / Mehr erfahren:

https://www.scoop.it/t/21st-century-learning-and-teaching/?&tag=Curation

https://www.scoop.it/t/21st-century-learning-and-teaching/?&tag=Intelligence+collective

Résumé : Le medium algorithmique est une infrastructure de communication qui augmente les pouvoirs des médias antérieurs en y ajoutant la mécanisation des opérations symboliques. Son émergence au milieu du vingtième siècle résulte d’une longue histoire scientifique et technique que je résume au début de l’article. Je rappelle ensuite les grandes étapes de son développement (ordinateurs centraux, internet et PC, Web social, Cloud augmenté par l’intelligence artificielle et la chaîne de blocs) ainsi que leurs conséquences sociocognitives.

J’évoque pour finir les développements futurs de ce médium dans la perspective d’une intelligence collective réflexive basée sur une nouvelle forme de calcul sémantique.

Learn more / En savoir plus / Mehr erfahren:

https://www.scoop.it/t/21st-century-learning-and-teaching/?&tag=Intelligence+collective

Pierre Lévy Professeur à l’Université d’Ottawa. Ce travail est la pré-impression d’un article dans le numéro 58 de RED. Il sera publié en tant que contribution d’invité, dans le genre «histoire personnelle comme recherche éducative» (Personal History as Educational Research).   Cet article n’a d’autre but que de raconter mon expérience...

Learn more / En savoir plus / Mehr erfahren:

https://gustmees.wordpress.com/?s=curation

https://gustmees.wordpress.com/?s=blogging

https://globaleducationandsocialmedia.wordpress.com/2014/01/19/pkm-personal-professional-knowledge-management/

À l’ère du Big Data, l’intelligence collective des êtres humains permet de générer de nombreuses données pour résoudre certains des principaux problèmes de l’humanité. De même, elle permet d’analyser certaines données plus efficacement que les algorithmes informatiques. Découvrez la relation étroite entre intelligence collective et Big Data.

Intelligence collective : définition

La notion d’intelligence collective désigne une intelligence de groupe, ou une intelligence partagée émergeant de la collaboration, des efforts collectifs ou de la compétition entre plusieurs individus. Cette intelligence collective permet de prendre des décisions par consensus. Les systèmes de vote, les réseaux sociaux, et les autres méthodes permettant de quantifier l’activité de masse peuvent être considérés comme des intelligences collectives.

L’intelligence collective peut être perçue comme une propriété émergente de la synergie entre le savoir offert par les données, les logiciels, le hardware informatique, et les experts de domaines spécifiques, permettant de prendre de meilleures décisions au moment opportun.

Plus simplement, l’intelligence collective résulte de l’association entre les humains et les nouvelles façons de traiter l’information.

Learn more / En savoir plus / Mehr erfahren:

https://www.scoop.it/t/21st-century-learning-and-teaching/?&tag=Intelligence+collective