Ce que j’ai appris dans ma classe de gestion des connaissances

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Deux ans et demi après avoir suivi le cours « Nouveaux Médias » enseigné par Pierre Lévy au bac à l’Université d’Ottawa, j’ai eu la chance de suivre à nouveau un cours dont il était le professeur à la maitrise, intitulé « Gestion des connaissances ». S’il s’inscrit dans la continuité du cours « Nouveaux Médias » de par les thèmes abordés et la méthode d’enseignement, il en diffère par par l’intérêt tout particulier qu’il porte à l’intelligence collective, la gestion personnelle des connaissances et l’usage professionnel des réseaux sociaux. Afin de présenter au mieux ce cours et ce que j’ai pu apprendre durant le semestre, je commencerai par brièvement expliquer la manière dont les cours se déroulaient et les exigences de celui-ci. Par la suite, je présenterai plusieurs des sujets abordés durant le semestre et qui m’ont particulièrement marquée. Enfin, je conclurai en expliquant pourquoi ce cours fut pour moi une expérience positive et pourquoi, d’après moi, les étudiants ne devraient pas hésiter à le suivre.

Déroulement des cours

Le cours « Gestion des connaissances » présenté à la fois une composante théorique, des lectures magistrales, et une composante pratique, l’usage de réseaux sociaux et d’outils de curation de données. En effet. Chaque étudiant devait être présent sur différentes plateformes tel que Scoopit, Facebook, Twitter ou encore WordPress, et devait utiliser celles-ci de façon hebdomadaire, voir quotidienne. Chaque étudiant devait participer activement aux discutions, à la curation de données et au savoir collectif de la classe en s’intéressant à l’actualité en rapport avec la gestion des connaissances et en la partageant sur les réseaux sociaux, notamment à travers les différentes pages réservées à laclasse mais aussi à l’aide du mot clé qui lui avait été attribué (#UOKM). De plus, chaque étudiant était tenu de lire au minimum deux livres qu’il devait par la suite présenter à l’oral ou sur son blog.

Ce que j’ai retenu

Au cours du semestre, nous avons abordés divers aspects de la gestion des connaissances.
Nous avons notamment discuté de l’évolution de la culture et des moyens de communication à travers le temps, et de l’évolution du numérique qui est passé d’outils matériels individuels à des outils de conservation et transmission de données mondiaux (voir pyramides ci-jointes).

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Après avoir étudié la définition de symbole (« Les symboles sont des signes conventionnels qui s’organisent en systèmes complexes multicouches. ») et leur composition (signifiant et signifié), nous avons pu voir que ceux-ci étaient très largement manipulés par les médias (qui « manipulent le signifiant par la poignée du signifié »). Nous avons également très largement discuté de la notion de blockchain. La blockchain est une nouveauté dans la gestion des connaissance : c’est un outil de gestion qui permet la collecte et la transmission de données, et tout cela de manière sécurisée pour les utilisateurs car ne contient pas d’organe de contrôle. Les données sont stockées simultanément sur différents ordinateurs, ce qui empêche tout possibilité de hackage. Cet outil présente un avantage non négligeable pour les internautes car en plus d’être sécurisé, il est transparent : chacun peut consulter l’ensemble des échanges, présents et passés. Tous les échanges effectués par les internautes y sont enregistrés, puis mis en lien, pour constituer une ‘chaine de connaissances’ accessibles par tous.
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Durant le semestre, nous avons également discuté de la notion de ‘bulle cognitive’. La notion de bulle cognitive fait référence à l’ensemble des algorithmes qui nous entourent : ceux-ci gardent en mémoire nos moindre fais et gestes, et utilisent les données qu’ils ont recueillis pour nos renvoyer de l’information en rapport avec celles-ci. De ce fait, nous courrons le risque que les contenus qui nous sont présentés soient limités. Cela va nous enfermer dans une bulle. Il est de ce fait essentiel de varier nos utilisations, recherches et interactions, de manière à pouvoir recevoir des contenus et informations d’une plus grande diversité dans la mesure où Le medium algorithmique constitue une mémoire commune que chacun peut modifier.
De plus, et cela avait été déjà vu dans le cours « Nouveaux Médias », le professeur a rappelé que plateformes, comme Twitter, ne sont pas des sources : les sources sont les gens qui émettent l’information. Cela est très pertinent dans le cadre de la gestion de connaissances car cela met en évidence que notre connaissance et celle des autres (grâce au partage d’informations) repose sur un effort commun de collecte et diffusion des connaissances de chacun.

En outre, j’ai en apprendre d’avantage sur la gestion des connaissances grâce aux lectures qui nous étaient suggérées chaque semaine, à la curation de données que j’ai effectué sur Scoopit, aux présentations auxquelles j’ai assisté et aux livres que j’ai lu. Voici quelques sujets qui ont été abordés et m’ont fortement intéressée :
– la science ouverte : elle fait référence à la notion de travail collectif de recueil et de partage d’informations qui peut être effectué grâce à Internet. C’est l’essence même de la gestion des connaissances. L’exemple le plus probant en est Wikipedia. Sans elle, nos connaissances seraient bien plus limitées, et en tant qu’étudiants, nos travaux universitaires seraient de plus faible teneur.
– le hashflag : c’est le fait d’associer un emoji/pictogramme à un hashtag. tumblr_inline_nmwru2AjpM1s4rar7_500
Nous ne le faisons pas volontairement, car ce sont les réseaux sociaux qui décident de le faire automatiquement pour nous. Ils sont souvent offerts de façon temporaires.
– les MOOCS (Massive Open Online Course): ils sont un très bon exemple de partage de connaissances. Par l’intermédiaire de médias sociaux ou forum, les participants (éparpillés géographiquement mais mis en connexion sur Internet) sont invités à échanger, partager, interagir à des fins pédagogiques.
– les data center : ce sont les centres de traitements et conservation de données utilisés par les entreprises. Ils leurs permettent de conserver toute information récoltée à notre sujet. Certains, comme ceux de Youtube, contiennent des informations commerciales d’une valeur de plus de 12 Milliards de dollars.
– dans le livre de Dominique Cardon «A quoi rêvent les algorithmes? », j’ai pu en apprendre plus sur les différents calculs et mesures qui étaient effectués par les algorithmes grâce aux données recueillies (Mesure de popularité, réputation, autorité et prédiction), et la manière dont on pouvait les manipuler. Cela m’a ouvert les yeux sur les ‘fausses’ informations qui pouvaient nous être présentée et sur le pouvoir qui pouvaient avoir les algorithmes sur ce que nous aimons penser être nos choix et décisions.
– dans le livre « Digital Habitats : stewarding technology for communities » de Etienne Wenger, Nancy White et John D. Smith, j’ai pu en apprendre d’avantage sur l’utilisation des technologies par les communautés, et plus particulièrement l’importance de leur administration et leur gestion.

« Tout le monde fait de la curation de données sans le savoir »
Pierre Lévy

Conclusion

 Le cours « Gestion des connaissances », de part la méthode d’enseignement utilisée et les sujets abordés, fut une expérience très positive pour moi. En plus de s’inscrire dans la continuité du cours « Nouveaux Médias » que j’avais suivis précédemment, il est intéressant car il traite de sujets d’actualité qui touchent tout étudiant, qu’il fasse des études en communication ou non. Ce cours nous permet de prendre conscience de la trace que nous laissons sur internet, mais aussi du rôle que nous pouvons jouer dans la construction d’un savoir collectif, aussi bien au niveau personnel que professionnel. En effet, si nous faisons tous de la curation de données de manière involontaire par l’intermédiaire hashtags, émoticônes ou commentaires que nous émettons, nous pouvons tous contribuer à l’amélioration de la qualité de ce savoir si nous y mettons du notre et travaillons en équipe.

L’intelligence collective sur Internet suppose un effort pour coordonner la catégorisation des données, mais repose également sur un effort de collaboration.

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