Data VIz

Data wall

mur de données participatif

Data wall

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AccUeil

De l’utilisation pédagogique de la mise en forme visuelle et participative des données.

De Quoi Parlons-Nous?

La représentation sous forme de mur de données participatif :

• médiation du sens,
• un processus d’intelligibilité d’une notion, d’un thème.

est intelligible ce qui est perçu par l’intelligence, la raison, l’esprit et non par les sens_ cf. Larousse

Data wall

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DaTa desiGn

...ou design des données. Le design évoque le fait de placer l’usager au cœur de la solution d’un problème. Le data design va donc permettre de rendre intelligibles, visibles, les données traitées numériquement.

« Ensemble des indications enregistrées en machine pour permettre l’analyse et/ou la recherche automatique des informations » (Cros-Gardin 1964).Banque de données ; données documentaires, données lexicales. 

DonnéEs

+ info

 Une donnée est une

obtenue sur une réalité

système de perception

information

NatuRel ArtiFiciel

au moyen d’un

ou

Perception au moyen d’appareil de captation, d’enregistrement

Perception au moyen d’appareil de captation, d’enregistrement et d’exploitation

perception sensorielle : voir un nuage,entendre un son, goûter, sentir une odeur...

DATA VISUALISATION

DATA VISUALISATION

«C’est l’utilisation de représentations visuelles interactives et informatisées de données pour simplifier la connaissance.

Elle permet en effet de faciliter la lecture de données en les présentant sous formes d’images, de graphiques, de pictogrammes, de cartes... »

L’aspect graphique et visuel des données

est priviligié

au détriment de la donnée brute chiffrée

Data wall

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Pertinence

Développer la critique participative

Développer le processus créatif

Savoir organiser une recherche

Enjeux EMI

1

2

3

4

Data wall

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compétences

Traiter de l'information.

3

Travailler et comprendre la démarche d'investigation.

1

Utiliser avec discernement les outils numériques et de communication.

2

Vérifier et analyser une information.

4

Interpréter des résultats.

5

Matrice EMI Cycle 3

Matrice EMI Cycle 4

Usagesavec LesElèves

Data wall

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Livret d'utilisation

Mur imprimable

CONTEXTE

• Appropriation des principes de l'IA
• Collecte des données

Raid du numérique

Data wall

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CONTEXTE

Fête de la science

• Comprendre le fonctionnement des datacenters
• Proposer des solutions individuelles
• Faire des choix

Data wall

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CONTEXTE

• Appropriation d'oeuvres artistiques
• Travail d'écriture

Accès au musée

Coulisses de l'atelier

Accès au CaféP

@marie34

Projet d'écriture de Marie Soulié

Data wall

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à vous de jouer!

à vous de jouer!

nous vous proposons de participer à un datawall numérique en respectant quelques contraintes

Chargez la page du jamboard en cliquant ici.

Dessiner un parcours avec un crayon de couleur.

Choisissez le vert si le point vous inspire confiance, le rouge si le point vous inspire méfiance.

Vos parcours apparaissent en temps réel sur la page.

Data wall

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Les 3 étapes de la construction d’un mur de données participatif

Data wall

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La construction d’un corpus de signes faisant sens ou sensation .

étape 1

• mots,
• graphismes, images, représentations
• sons, musiques
• matières et matériaux
• etc

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L’organisation spatiale de ce groupe

étape 2

A. Ma volonté d’organiser visuellement ces données résulte de ce que j’en ai compris mais aussi de ce que je veux en dire : je construis un objet nécessairement subjectif

B. Je dois choisir le mode de représentation : il faut trouver un compromis, un consensus qui permette au groupe producteur du mur de le réaliser : plus l’élève assimile le corpus qu’il a participé à créer, plus la disposition heuristique lui sera aisée.

Data wall

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Le réseau physique comme possibilité de création d’un réseau sémantique.

étape 3

A. Le cheminement des usagers créé un réseau de sens, une sphère d’entendement : il peut découler une logique du cheminement, un sens, des carrefours, etc.

B. Créer de façon itérative : une version, un test, une amélioration > en boucle de façon à affiner l’objet : vérifier que le parcours usager soit conforme à l’intention initiale.

C. Si oui, alors tant mieux et si non? Est-ce exploitable? Cela augmente-t-il mon projet? Dois-je faire des modifications? Prévoir le temps pour itérer ; imaginer qu’un projet n’est pas toujours linéaire mais peut boucler.

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Un mur de données constitué propose sur le plan individuel

Data wall

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Décodage de l’information :

étape 1

A. Lecture des informations placée sur le mur de données.

B. Sens donné aux mots ou autres signifiants du mur, compréhension.

C. Relations qui se créent dans l’esprit du lecteur : de premiers liens mentaux se constituent dans l'idée.

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Appropriation de l’information :

étape 2

A. Discrimination L'invitation à cheminer dans le mur invite le lecteur à s’approprier les données : il les réorganise sous une forme personnelle, il privilégie des infos au détriment d’autres.

B. Ouverture L'invitation à créer plusieurs chemins, lui donne la possibilité/l’obligation d’adopter différents points de vue (sortir de sa zone de certitude? De confort?)

C. Critique Participer à un mur de données permet la construction d’une architecture mentale. Les interrelations permettent de se construire un sens, un point de vue personnel.

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Vue GLOBALE

étape 3

A.Le cheminement effectué, un recul s’opère, une vue d’ensemble de ce qui a été choisi se fait chez le participant : non linéaire, vue globale : schématisation mentale du chemin.

B. Passage du PERCEPT au CONCEPTles réseaux sémantiques sont intégrés ou en cours d’intégration. Pour résumer :

“c’est parce que j’ai fait l’effort de comprendre les données qui m’ont été livrées sur le mur, que j’ai tenté de les regrouper sous divers angles, que j’ai cheminé à travers elles que je me forge un avis personnel et analytique de la notion abordée”

Data wall

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Un mur de données constitué propose sur le plan collectif

Data wall

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Observation :

étape 1

Les cheminements de tous créent des nœuds visuels, des traces isolées, des traces communes, des convergences et des divergences.

Data wall

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Analyse :

étape 2

A. Classifier et hiérarchiser hiérarchiser le rendu collectif permet l’émergence d’une analyse.

B. Ensemble Cet analyse peut être collective, orale, source de débat d’idées.

Data wall

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Intelligibilité :

étape 3

In fine, ce mur permet d’étendre la zone de compréhension d’une notion en s’appuyant autant sur l’action individuelle que collective.

le DATA WALL

appliqué à l'intelligence artificielle

Data wall

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humanités

numériques

Faire que chaque point du mur où se situe un court texte sur l’IA permette une intelligibilité de cette technologie, de ses enjeux, de son rayonnement dans la vie quotidienne à échelle macro ou micro.

@giorgialupi

Data wall

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Les données dont se nourrit le mur peuvent être l’allégorie des données dont a besoin l’IA pour exister.

datas

données

crédit image : Michael Austin/theispot.com

Data wall

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Faire que les liens à tisser entre chaque point de mur soit un parcours, une autre allégorie du parcours de l’hypertexte, du lien en ligne. Mais également, parodie du cookie, de la trace laissée par l’internaute lorsqu’il navigue. Trace invisible mais rendue visible par le mur.

hypertexte

et cookie

Data wall

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Les données recueillies par les parcours sont autant d’enregistrements que pourrait faire une intelligence artificielle lorsqu’elle simule un comportement humain, et réalise des prédictions sur la base de ce qui a déjà été.

MACHINE

learning

Crédit Images : Mike MacKensie

Data wall

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Faire que les différents cheminements soient les points de vues que l’on endosse, chose qu’on fait moins facilement en ligne lorsque les logiques algorithmiques nous engagent vers ce que nous savons, pensons, aimons déjà : un décentrement? Eclater la bulle de filtrage?

polarisation

et bulles algorithmiques

Crédit Images : Susanne Nilsson

Data wall

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• Selon quels critères se fonder lorsqu’on décide de placer des définitions?
• Peut-on se censurer?
• Peut-on biaiser le mur?
• Puis-je influencer mon public?

Objet totem

et inclusion

graphismedesign de l’interfacetaille de l’objetaccessibilité

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Médiatrice documentairechristine.muzellec@reseau-canope.fr

ChristineMuzellec

contact

Médiatrice numériqueanais.flous@reseau-canope.fr

AnaïsFlous

Médiatrice documentaireaurore.guyon@reseau-canope.fr

Auroreguyon

Médiatrice numériqueaurelia.medan@reseau-canope.fr

auréliamedan

@canope_46

@canope_31

@canope_65

@canope_65

Data wall

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Sur quels critères se fonder lorsqu’on décide de placer des définitions? Peut-on se censurer? Peut-on axer sa conviction personnelle pour biaiser le mur? Puis-je influencer mon public participant en choisissant mes mots? Mes définitions? Comment le graphisme, le design de l’interface, la taille de l’objet, son accessibilité vont-ils me permettre d’orienter les choix, les participants?

Objet totem

et inclusion

Il est nécessaire de faire réfléchir les élèves à cette problématique induite derrière toute interface. Je peux déclarer qu’un service est accessible à tous mais par sa forme, exclure des catégories d’usagers (niveau de langue, accessibilité, genre, âge, CSP, etc). Faire réfléchir à l’inclusivité du design. A l’opacité des données et des algorithmes qui alimentent les IA.

Data wall

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3 colonnes

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