Au-delà des préjugés implicites : cultiver des cultures de feedback inclusives dans l’enseignement supérieur

Favoriser un environnement d’équité et d’inclusion dans le paysage actuel de l’enseignement supérieur semble être un impératif évident. Pourtant, des biais persistent, influençant souvent les évaluations des cours, qui sont cruciales pour évaluer l’efficacité de l’enseignement et améliorer la réussite des étudiants. Ces évaluations façonnent l’expérience éducative, soulignant l’importance de lutter contre les biais dans le monde universitaire.

Pete Baccile, vice-président des partenariats chez Explorance, a récemment animé un panel intitulé « Feedback Culture: Mitigating Implicit Bias in Course Evaluations », où la Dre Veronica Womack, Director of Inclusive Learning Communities à l’Université Northwestern, la Dre Joyce Chen, professeure à The Ohio State University et la Dre Julie Schell, vice-rectrice adjointe de la technologie académique à l’Université du Texas à Austin, ont engagé une discussion approfondie. Les panélistes ont examiné les mesures que les dirigeants institutionnels peuvent prendre pour atténuer les préjugés dans les commentaires des étudiants, soulignant l’importance de favoriser une culture de feedback inclusive dans l’enseignement supérieur.

Voici 4 éléments à retenir de cette conversation sur l’atténuation des biais afin de favoriser une feedback plus efficace des étudiants sur l’enseignement et l’apprentissage dans l’enseignement supérieur :

Mais d’abord : à quoi ressemble le biais implicite ?

Les biais implicites dans les commentaires des étudiants peuvent se manifester de diverses manières, influençant souvent inconsciemment les perceptions et les évaluations des professeurs et des cours. Voici quelques exemples :

1. Biais sexiste : les étudiants peuvent évaluer les professeurs différemment en fonction de leur sexe, les femmes étant moins bien notées que les hommes pour la même performance.
2. Biais racial : les étudiants peuvent attribuer différents niveaux de compétence aux professeurs de différentes origines raciales ou ethniques, ce qui entraîne des disparités dans les évaluations.
3. Biais de confirmation : les étudiants peuvent se concentrer sur la confirmation d’idées préconçues sur les professeurs, en interprétant leurs comportements ou leurs styles de communication d’une manière qui correspond aux stéréotypes.
4. Biais culturels : les étudiants issus de milieux culturels différents peuvent avoir des attentes distinctes en matière de styles d’enseignement, ce qui conduit à des évaluations biaisées des professeurs qui ne correspondent pas à leurs normes culturelles.
5. Biais linguistique : les étudiants peuvent percevoir les instructeurs qui parlent avec des accents ou qui utilisent un anglais non standard comme étant moins compétents, ce qui entraîne des évaluations injustement négatives.

« Chaque personne entre dans un espace avec un biais implicite et cognitif», a proposé la Dre Julie Schell lors de la discussion. « La première étape vers l’amélioration et l’atténuation des biais implicites sur le campus consiste à accepter le fait que nous sommes tous biaisés, peu importe qui nous sommes. Si nous ne pouvons pas le reconnaître, nous ne pourrons rien faire pour l’atténuer.

1. Au-delà des commentaires consuméristes : adoptez les nuances

La discussion s’est ouverte avec l’accord de tous les panélistes sur la nécessité d’encourager les étudiants à fournir des réponses plus réfléchies sur l’apprentissage et le contenu du cours. Lorsqu’il s’agit d’évaluations de l’enseignement, il est facile de tomber dans le piège des commentaires simplistes – en penchant vers les extrêmes du « j’aime » ou du « je n’aime pas ». Cependant, une telle approche consumériste ne parvient pas à saisir les expériences d’apprentissage nuancées. Une culture du feedback plus équilibrée et plus perspicace peut être cultivée en encourageant les étudiants à approfondir leurs évaluations, en se concentrant sur l’expérience d’apprentissage et le contenu du cours plutôt que sur de simples préférences. Ce changement donne aux instructeurs des commentaires plus riches et contribue à atténuer les préjugés associés à des groupes démographiques spécifiques.

2. Reconnaître l’impact des biais

Des biais implicites imprègnent les canaux de feedback, influençant les perceptions des instructeurs en fonction de divers facteurs démographiques. Les femmes de couleur, par exemple, peuvent faire l’objet d’une feedback injuste lors des évaluations, affectant ainsi leur trajectoire professionnelle. Les responsables de l’éducation doivent reconnaître et combattre ces préjugés de manière proactive. En favorisant une culture de sensibilisation, les établissements peuvent atténuer les effets négatifs des retours biaisés et créer un environnement d’apprentissage plus équitable pour tous.

Des exemples ont été fournis par le Dr Julie Schell, démontrant comment le bureau du doyen de l’Université du Texas à Austin s’attaque aux biais implicites dans le processus d’évaluation des cours :

1. Une vidéo traitant directement des biais implicites est la première chose que les étudiants voient lorsqu’ils accèdent à leurs évaluations de cours dans Explorance Blue.
2. La vidéo est également envoyée par courrier électronique aux étudiants au sujet de leurs évaluations.
3. Les professeurs sont encouragés à montrer la vidéo avant de faire passer les évaluations en classe.

De plus, un message sur l’intervention contre les biais implicites, recommandé par le comité universitaire, est placé avant les questions ouvertes et fournit des instructions pour lutter contre les biais inconscients et intentionnels. Cette mesure vise à rappeler et à encourager les étudiants à lutter contre les préjugés, d’autant plus qu’ils sont souvent inconscients et implicites.

3. Tirer parti de la technologie pour naviguer à travers les biais dans la feedback

À une époque où les données qualitatives revêtent une immense valeur pour comprendre l’efficacité de l’enseignement, il est crucial de relever les défis posés par les biais inhérents à ce type de feedback. « L’affect ou l’émotion spécifique envers les instructeurs est davantage capturé par les commentaires qualitatifs », a ajouté Dre Veronica Womack.

L’utilisation d’outils d’IA comme Explorance MLY pour filtrer et catégoriser les commentaires garantit que les commentaires préjudiciables ou biaisés n’éclipsent pas les critiques constructives. Cette intervention technologique, combinée à une révision humaine peuvent aider à passer au crible efficacement les données qualitatives, en fournissant aux instructeurs des informations exploitables tout en les protégeant contre les feedbacks biaisées.

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4. Mettre en œuvre des stratégies d’évaluation holistiques avec l’humain et l’IA

Pour lutter efficacement contre les préjugés, les institutions doivent reconnaître le rôle indispensable de la surveillance humaine en conjonction avec les technologies de l’IA. Bien que l’utilisation d’outils tels qu’Explorance MLY soit cruciale pour identifier les niais, une méfiance omniprésente persiste quant au potentiel des algorithmes d’IA/ML à perpétuer les biais intégrés. Par conséquent, les institutions doivent adopter des stratégies d’évaluation holistiques au-delà des mesures traditionnelles et intégrer le jugement humain aux progrès technologiques.

Des initiatives telles que l’observation par les pairs, l’examen complet du matériel de cours et les portfolios d’enseignement offrent une vision plus complète de la performance d’un instructeur, transcendant les limites des évaluations traditionnelles.

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Lutter contre les biais dans les évaluations de cours ne consiste pas seulement à améliorer les mécanismes de feedback ; il s’agit de favoriser un environnement d’apprentissage inclusif et équitable. En adoptant des stratégies innovantes, en tirant parti de la technologie de manière responsable et en favorisant une culture de sensibilisation et de collaboration, les établissements d’enseignement supérieur peuvent ouvrir la voie à des processus de feedback plus équitables et plus efficaces. Alors que nous naviguons dans les complexités de l’éducation moderne, efforçons-nous de respecter les principes de justice, d’équité et d’amélioration continue des pratiques de feedback.

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