Collaboratoire - Collaboratory

Un collaboratoire , tel que défini par William Wulf en 1989, est un «centre sans murs, dans lequel les chercheurs de la nation peuvent effectuer leurs recherches sans égard à l'emplacement physique, interagir avec des collègues, accéder à l'instrumentation, partager des données et des ressources informatiques, [et] accéder l'information dans les bibliothèques numériques »(Wulf, 1989).

Bly (1998) affine la définition en «un système qui combine les intérêts de la communauté scientifique dans son ensemble avec ceux de la communauté informatique et d' ingénierie pour créer des systèmes informatiques et de communication intégrés et orientés outils pour soutenir la collaboration scientifique» (Bly, 1998) , p. 31).

Rosenberg (1991) considère un collaboratif comme étant un environnement de recherche expérimentale et empirique dans lequel les scientifiques travaillent et communiquent entre eux pour concevoir des systèmes, participer à la science collaborative et mener des expériences pour évaluer et améliorer les systèmes.

Une forme simplifiée de ces définitions décrirait le collaboratif comme étant un environnement dans lequel les participants utilisent les technologies informatiques et de communication pour accéder aux instruments et aux données partagés, ainsi que pour communiquer avec les autres.

Cependant, une définition large est fournie par Cogburn (2003) qui déclare qu '«un collaboratoire est plus qu'une collection élaborée de technologies de l'information et des communications; c'est une nouvelle forme d'organisation en réseau qui inclut également des processus sociaux; techniques de collaboration; communication formelle et informelle; et accord sur les normes, principes, valeurs et règles »(Cogburn, 2003, p. 86).

Ce concept a beaucoup en commun avec les notions de recherche de verrouillage, de groupe de routage d'informations et de diagrammes de verrouillage introduites en 1984.

Autre signification

Le mot «collaboratif» est également utilisé pour décrire un espace ouvert, un processus créatif où un groupe de personnes travaillent ensemble pour trouver des solutions à des problèmes complexes.

Cette signification du mot provient du travail de vision d'un grand groupe de personnes - y compris des universitaires, des artistes, des consultants, des étudiants, des militants et d'autres professionnels - qui ont travaillé ensemble sur l'initiative 50 + 20 visant à transformer l'éducation en gestion.

Dans ce contexte, en fusionnant deux éléments, «collaboration» et «laboratoire», le mot «collaboratif» suggère la construction d'un espace où les gens explorent les innovations collaboratives. Il s'agit, selon la définition du Dr Katrin Muff, «d'un espace ouvert pour toutes les parties prenantes où l'apprentissage par l'action et la recherche-action unissent leurs forces, et les étudiants, les éducateurs et les chercheurs travaillent avec des membres de toutes les facettes de la société pour résoudre les dilemmes actuels.

Le concept du collaboratif en tant que processus de groupe créatif et son application sont développés plus avant dans le livre «Le Collaboratoire: un processus d'engagement co-créatif des parties prenantes pour résoudre des problèmes complexes».

Des exemples d'événements collaboratifs sont fournis sur le site de la communauté Collaboratory ainsi que par Business School Lausanne - une école de commerce suisse qui a adopté la méthode collaborative pour exploiter l' intelligence collective .

Fond

Les problèmes de séparation géographique sont particulièrement présents dans les grands projets de recherche. Le temps et le coût des déplacements, les difficultés à rester en contact avec d'autres scientifiques, le contrôle des appareils expérimentaux, la diffusion de l'information et le grand nombre de participants à un projet de recherche ne sont que quelques-uns des problèmes auxquels les chercheurs sont confrontés.

Par conséquent, des collaborateurs ont été mis en service en réponse à ces préoccupations et restrictions. Cependant, le développement et la mise en œuvre se révèlent moins coûteux. De 1992 à 2000, les budgets financiers pour la recherche scientifique et le développement de collaborateurs allaient de 447 000 $ US à 10 890 000 $ US et l'utilisation totale variait de 17 à 215 utilisateurs par collaborateur (Sonnenwald, 2003). Des coûts particulièrement plus élevés sont survenus lorsque les progiciels n'étaient pas disponibles à l'achat et à l'intégration directe dans le collaboratif ou lorsque les exigences et les attentes n'étaient pas satisfaites.

Chin et Lansing (2004) affirment que la recherche et le développement de collaborateurs scientifiques avaient jusqu'à présent une approche centrée sur les outils. L'objectif principal était de fournir des outils pour l'accès partagé et la manipulation de systèmes logiciels ou d'instruments scientifiques spécifiques. Un tel accent sur les outils était nécessaire dans les premières années de développement des collaborateurs scientifiques en raison du manque d'outils de collaboration de base (par exemple, chat textuel, audio synchrone ou vidéoconférence ) pour soutenir des niveaux rudimentaires de communication et d'interaction. Aujourd'hui, cependant, ces outils sont disponibles dans des progiciels standard tels que Microsoft NetMeeting , IBM Lotus Sametime , Mbone Videoconferencing (Chin et Lansing, 2004). Par conséquent, la conception des collaborateurs peut désormais aller au-delà du développement de mécanismes de communication généraux pour évaluer et soutenir la nature même de la collaboration dans le contexte scientifique (Chin et Lansing, 2004).

L'évolution du collaboratoire

Comme indiqué au chapitre 4 du livre 50 + 20 «Management Education for the World», «le terme collaboratif a été introduit pour la première fois à la fin des années 80 pour résoudre les problèmes de séparation géographique dans les grands projets de recherche liés au temps et au coût des déplacements, aux difficultés de conservation contacts avec d'autres scientifiques, contrôle des appareils expérimentaux, diffusion de l'information et grand nombre de participants. Au cours de leur première décennie d'utilisation, les collaborateurs ont été considérés comme des solutions informatiques et de communication (TIC) complexes et coûteuses prenant en charge 15 à 200 utilisateurs par projet , avec des budgets allant de 0,5 à 10 millions USD. À l'époque, les collaborateurs étaient conçus du point de vue des TIC pour servir les intérêts de la communauté scientifique avec des besoins informatiques orientés outils, créant un environnement qui permettait la conception de systèmes et la participation à la science collaborative et expériences.

L'introduction d'une approche centrée sur l'utilisateur a fourni une première étape évolutive dans la philosophie de conception du collaboratif, permettant un prototypage rapide et des cercles de développement. Au cours de la dernière décennie, le concept de collaboration s'est étendu au-delà de celui d'une solution TIC élaborée, évoluant vers une «nouvelle forme organisationnelle en réseau qui comprend également des processus sociaux, des techniques de collaboration, une communication formelle et informelle, et un accord sur les normes, principes, valeurs et des règles". La collaboration est passée d'une approche centrée sur les outils à une approche centrée sur les données , permettant le partage de données au-delà d'un référentiel commun pour le stockage et la récupération d'ensembles de données partagés. Ces développements ont conduit à l'évolution du collaboratif vers un travail de connaissance distribué à l'échelle mondiale qui produit des biens et services immatériels capables d'être à la fois développés et distribués dans le monde en utilisant les réseaux TIC traditionnels.

Au départ, le collaboratif était utilisé dans des projets de recherche scientifique avec des degrés de réussite variables. Ces dernières années, des modèles de collaboration ont été appliqués à des domaines au-delà de la recherche scientifique et du contexte national. La large acceptation des technologies collaboratives dans de nombreuses régions du monde ouvre des opportunités prometteuses pour la coopération internationale dans des domaines critiques où les parties prenantes de la société sont incapables de trouver des solutions isolément, fournissant une plate-forme aux grandes équipes multidisciplinaires pour travailler sur des défis mondiaux complexes.

L'émergence de la technologie open source a transformé le collaboratoire en sa prochaine évolution. Le terme open-source a été adopté par un groupe de personnes dans le mouvement du logiciel libre à Palo Alto en 1998 en réaction à la publication du code source du navigateur Netscape Navigator. Au-delà de la fourniture d'une méthodologie pragmatique pour la distribution gratuite et l'accès aux détails de conception et de mise en œuvre d'un produit final, l'open source représente un changement de paradigme dans la philosophie de la collaboration. Le collaboratoire s'est avéré être une solution viable pour la création d'une organisation virtuelle. Cependant, de plus en plus, il est nécessaire d'étendre cet espace virtuel dans le monde réel. Nous proposons un autre changement de paradigme, déplaçant le collaboratif au-delà de son cadre TIC existant vers une méthodologie de collaboration au-delà des approches centrées sur les outils et les données, et vers une approche centrée sur les problèmes qui est de nature transdisciplinaire. "

Caractéristiques et considérations

Une caractéristique distinctive des collaborateurs est qu'ils se concentrent sur la collecte et l'analyse des données. D'où l'intérêt d'appliquer des technologies collaboratives pour soutenir le partage de données par opposition au partage d'outils. Chin et Lansing (2004) explorent le passage du développement collaboratif des approches traditionnelles centrées sur les outils à des approches plus centrées sur les données, pour soutenir efficacement le partage des données. Cela signifie plus que simplement fournir un référentiel commun pour stocker et récupérer des ensembles de données partagés . Collaboration, selon Chin et Lansing (2004), est motivée à la fois par le besoin de partager les données et de partager les connaissances sur les données. Les données partagées ne sont utiles que si un contexte suffisant est fourni sur les données pour que les collaborateurs puissent les comprendre et les appliquer efficacement. Il est donc impératif, selon Chin et Lansing (2004), de connaître et de comprendre comment les ensembles de données se rapportent aux aspects de l'espace de données global, aux applications, aux expériences, aux projets et à la communauté scientifique, en identifiant les caractéristiques ou propriétés critiques parmi lesquelles nous pouvons mention:

  • Propriétés générales de l'ensemble de données (propriétaire, données de création, taille, format);
  • Propriétés expérimentales (conditions de l'expérience scientifique qui a généré ces données);
  • Provenance des données (relation avec les versions précédentes);
  • Intégration (relation des sous-ensembles de données dans l'ensemble de données complet);
  • Analyse et interprétation (notes, expériences, interprétations et connaissances produites)
  • Organisation scientifique (classification ou hiérarchie scientifique);
  • Tâche (tâche de recherche qui a généré ou applique l'ensemble de données);
  • Processus expérimental (relation des données et des tâches au processus global);
  • Communauté d'utilisateurs (application de l'ensemble de données à différents utilisateurs).

Henline (1998) soutient que la communication sur les données expérimentales est une autre caractéristique importante d'un collaboratif. En focalisant l'attention sur la dynamique de l'échange d'informations, l'étude du Zebrafish Information Network Project (Henline, 1998) a conclu que les principaux défis dans la création d'une collaboration peuvent être d'ordre social plutôt que technique. «Un système efficace doit respecter les conventions sociales existantes tout en encourageant le développement de mécanismes analogues au sein du nouveau forum électronique» (Henline, 1998, p. 69). Des observations similaires ont été faites dans l' étude de cas sur l' apprentissage collaboratif assisté par ordinateur (CSCL) (Cogburn, 2003). L'auteur (Cogburn, 2003) étudie une collaboration établie pour les chercheurs en éducation et dans d'autres domaines connexes des États-Unis d'Amérique et d' Afrique australe . La principale constatation est qu'il y a eu d'importantes contributions intellectuelles des deux côtés, bien que le contexte soit celui d'un pays développé travaillant avec un pays en développement et qu'il existe des barrières sociales et culturelles. Il développe en outre l'idée qu'une CSCL réussie devrait tirer les meilleures leçons apprises des deux côtés de la communication par ordinateur (CMC) et du travail coopératif assisté par ordinateur (CSCW).

Sonnenwald (2003) a mené dix-sept entretiens avec des scientifiques et a révélé des considérations importantes. Les scientifiques s'attendent à ce qu'un collaboratoire «soutienne leurs plans stratégiques; faciliter la gestion du processus scientifique; avoir un impact positif ou neutre sur les résultats scientifiques; fournir des avantages et des inconvénients pour l'exécution des tâches scientifiques; et fournir des commodités personnelles lors de la collaboration à distance »(Sonnenwald, 2003, p. 68). De nombreux scientifiques considéraient le collaboratoire comme un moyen d'atteindre des objectifs stratégiques de nature organisationnelle et personnelle. D'autres scientifiques prévoyaient que le processus scientifique s'accélérerait lorsqu'ils auraient accès au collaboratoire.

Philosophie de conception

Finholt (1995), à partir des études de cas du Upper Atmospheric Research Collaboratory (UARC) et du Medical Collaboratory, établit une philosophie de conception: un projet collaboratif doit être dédié à une approche de conception centrée sur l'utilisateur (UCD). Cela signifie un engagement à développer des logiciels dans des environnements de programmation qui permettent un prototypage rapide, des cycles de développement rapides (Finholt, 1995). Une conséquence de la conception centrée sur l'utilisateur dans le collaboratif est que les développeurs de systèmes doivent être capables de distinguer quand un système ou une modification particulier a un impact positif sur les pratiques de travail des utilisateurs. Une partie importante de cette compréhension consiste à produire une image précise de la façon dont le travail est effectué avant l'introduction de la technologie. Finholt (1995) explique que les scientifiques du comportement avaient pour tâche de comprendre les environnements de travail réels pour lesquels les nouvelles technologies de l'information ont été développées. Le but d'un effort de conception centré sur l'utilisateur était de réinjecter ces observations dans le processus de conception afin de fournir une base pour évaluer les changements futurs et d'éclairer les directions productives pour le développement de prototypes (Finholt, 1995).

Un point de vue similaire est exprimé par Cogburn (2003) qui relie le collaboratif à un travail de connaissance distribué à l'échelle mondiale , affirmant que les principes d' interaction homme-machine (HCI) et de conception centrée sur l'utilisateur (UCD) sont essentiels pour que les organisations tirent parti des opportunités de la mondialisation et l’émergence d’une société de l’information . Il (Cogburn, 2003) se réfère au travail de savoir distribué comme étant un ensemble «d'activités économiques qui produisent des biens et services immatériels […], capables d'être à la fois développées et distribuées dans le monde en utilisant les réseaux mondiaux d'information et de communication» (Cogburn, 2003, p. 81). Grâce à l'utilisation de ces réseaux mondiaux d'information et de communication, les organisations peuvent participer à une production désarticulée à l'échelle mondiale, ce qui signifie qu'elles peuvent localiser leurs installations de recherche et développement presque partout dans le monde, et les ingénieurs peuvent collaborer à travers les fuseaux horaires, les institutions et les frontières nationales. .

Évaluation

La satisfaction des attentes est un facteur qui influence l'adoption des innovations, y compris des collaborateurs scientifiques. Certains des collaborateurs mis en œuvre jusqu'à présent n'ont pas été entièrement couronnés de succès. La Division Mathématiques et Informatique du Laboratoire National d'Argonne, collaboratoire Waterfall Glen (Henline, 1998) en est un exemple illustratif. Ce collaboratoire avait ses lots de problèmes. Il y a eu des catastrophes techniques et sociales occasionnelles, mais surtout cela n'a pas répondu à toutes les exigences de collaboration et d'interaction.

La grande majorité des évaluations réalisées jusqu'à présent se concentrent principalement sur les statistiques d'utilisation (par exemple, le nombre total de membres, les heures d'utilisation, la quantité de données communiquées) ou sur le rôle immédiat dans la production de résultats scientifiques traditionnels (par exemple, publications et brevets) . Sonnenwald (2003), cependant, soutient que nous devrions plutôt rechercher des mesures à plus long terme et intangibles telles que des relations nouvelles et continues entre les scientifiques, et la création subséquente et à plus long terme de nouvelles connaissances.

Quels que soient les critères d'évaluation utilisés, nous devons nous concentrer sur la compréhension des attentes et des exigences définies pour un collaboratif. Sans une telle compréhension, un collaboratoire court le risque de ne pas être adopté.

Facteurs de succès

Olson, Teasley, Bietz et Cogburn (2002) évaluent certains des facteurs de succès d'un collaboratoire. Ce sont: la préparation à la collaboration, la préparation de l'infrastructure de collaboration et la préparation de la technologie de collaboration.

Selon Olson, Teasley, Bietz et Cogburn (2002), la préparation à la collaboration est la condition préalable la plus élémentaire pour une collaboration efficace. Souvent, l'élément critique de la préparation à la collaboration est basé sur le concept de «travailler ensemble pour atteindre un objectif scientifique» (Olson, Teasley, Bietz et Cogburn, 2002, p. 46). Les incitations à collaborer, les principes partagés de collaboration et l'expérience des éléments de collaboration sont également essentiels. Une interaction réussie entre les utilisateurs nécessite un certain terrain d'entente. Les interactions nécessitent un degré élevé de confiance ou de négociation, surtout lorsqu'elles impliquent des domaines où il existe une différence culturelle . «Les normes éthiques ont tendance à être spécifiques à la culture et les négociations sur les questions éthiques exigent des niveaux élevés de confiance» (Olson, Teasley, Bietz et Cogburn, 2002, p. 49).

Lors de l'analyse de l'état de préparation de l'infrastructure de collaboration, Olson, Teasley, Bietz et Cogburn (2002) déclarent que les outils de collaboration modernes nécessitent une infrastructure adéquate pour fonctionner correctement. De nombreuses applications standard ne fonctionneront efficacement que sur des postes de travail à la pointe de la technologie. Un élément important de l'infrastructure est le support technique nécessaire pour assurer le contrôle des versions, enregistrer les participants et récupérer en cas de sinistre. Le coût des communications est un autre élément qui peut être critique pour la préparation de l'infrastructure de collaboration (Olson, Teasley, Bietz et Cogburn, 2002). Les structures de tarification de la connectivité réseau peuvent affecter les choix que feront les utilisateurs et donc avoir un effet sur la conception finale et la mise en œuvre du collaboratif.

Selon Olson, Teasley, Bietz et Cogburn (2002), l'état de préparation de la technologie de collaboration fait référence au fait que la collaboration n'implique pas seulement la technologie et l'infrastructure, mais nécessite également un investissement considérable dans la formation. Ainsi, il est essentiel d'évaluer l'état de préparation technologique dans la communauté pour assurer le succès. Si le niveau est trop primitif, une formation supplémentaire est nécessaire pour mettre à jour les connaissances des utilisateurs.

Exemples

Collaboratoire des sciences biologiques

Le Biological Sciences Collaboratory - fournit un ensemble intégré d'outils permettant aux chercheurs de partager des données, des applications et des communications

Un exemple détaillé de collaboration, le Biological Sciences Collaboratory (BSC) au Pacific Northwest National Laboratory (Chin & Lansing, 2004), permet le partage et l'analyse de données biologiques grâce à la capture de métadonnées , des cahiers de laboratoire électroniques , des vues d'organisation des données, des données suivi de provenance , notes d'analyse, gestion des tâches et gestion du flux de travail scientifique . BSC prend en charge divers formats de données, dispose de capacités de traduction de données et peut interagir et échanger des données avec d'autres sources ( bases de données externes , par exemple). Il offre des capacités d'abonnement (pour permettre à certaines personnes d'accéder aux données) et la vérification des identités, établit et gère les autorisations et les privilèges, et dispose de capacités de cryptage des données (pour assurer une transmission sécurisée des données ) dans le cadre de son package de sécurité.

Grâce à la provenance des données, les ensembles de données peuvent être retracés jusqu'à leurs sources d'origine

BSC fournit également un outil de provenance des données et un outil d'organisation des données. Ces outils permettent à une arborescence hiérarchique d'afficher la lignée historique d'un ensemble de données. À partir de cette arborescence, le scientifique peut sélectionner un nœud particulier (ou une branche entière) pour accéder à une version spécifique de l'ensemble de données (Chin et Lansing, 2004).

La gestion des tâches fournie par BSC permet aux utilisateurs de définir et de suivre les tâches liées à une expérience ou un projet spécifique. Les tâches peuvent avoir des échéances affectées, des niveaux de priorité et des dépendances. Les tâches peuvent également être interrogées et divers rapports produits. Lié à la gestion des tâches , BSC fournit une gestion des flux de travail pour capturer, gérer et fournir des chemins d'analyses standard. Le flux de travail scientifique peut être considéré comme des modèles de processus qui capturent et semi-automatisent les étapes d'un processus d'analyse et ses ensembles de données et outils englobants (Chin & Lansing, 2004).

BSC fournit une collaboration de projet en permettant aux scientifiques de définir et de gérer les membres de leur groupe. Des mécanismes de sécurité et d'authentification sont donc appliqués pour limiter l'accès aux données du projet et aux applications. La capacité de surveillance permet aux membres d'identifier d'autres membres qui travaillent en ligne sur le projet (Chin et Lansing, 2004).

BSC offre des capacités de collaboration communautaire: les scientifiques peuvent publier leurs ensembles de données dans une communauté plus large via le portail de données . Des notifications sont en place pour les scientifiques intéressés par un ensemble particulier de données - lorsque ces données changent, les scientifiques reçoivent une notification par courrier électronique (Chin & Lansing, 2004).

Collaboratoire de combustion diesel

Pancerella, Rahn et Yang (1999) ont analysé le Diesel Combustion Collaboratory (DCC) qui était un environnement de résolution de problèmes pour la recherche sur la combustion. Le principal objectif de DCC était de rendre plus efficace l'échange d'informations pour les chercheurs en combustion. Les chercheurs collaboreraient sur Internet en utilisant divers outils DCC. Ces outils comprenaient «un système de gestion d'exécution distribuée pour exécuter des modèles de combustion sur des ordinateurs largement distribués ( informatique distribuée ), y compris des supercalculateurs ; capacités d'archivage de données accessibles sur le Web pour partager des données graphiques expérimentales ou de modélisation; cahiers électroniques et espaces de travail partagés pour faciliter la collaboration; visualisation des données de combustion ; et vidéoconférence et conférence de données entre chercheurs sur des sites éloignés »(Pancerella, Rahn et Yang, 1999, p. 1).

L'équipe de conception collaborative a défini les exigences pour être (Pancerella, Rahn et Yang, 1999):

  • Capacité de partager facilement des données graphiques;
  • Capacité à discuter des stratégies de modélisation et à échanger des descriptions de modèles;
  • Archivage des informations collaboratives;
  • Capacité d'exécuter des modèles de combustion à des endroits largement séparés;
  • Capacité d'analyser les données expérimentales et de modéliser les résultats dans un format accessible sur le Web;
  • Fonctions de vidéoconférence et de réunions de groupe.

Chacune de ces exigences devait être effectuée de manière sécurisée et efficace sur Internet. La disponibilité des ressources était une préoccupation majeure car de nombreuses simulations de chimie pouvaient fonctionner pendant des heures, voire des jours, sur des postes de travail haut de gamme et produire des kilo- octets à des mégaoctets d'ensembles de données. Ces ensembles de données devaient être visualisés à l'aide de tracés 2D simultanés de plusieurs variables (Pancerella, Rahn et Yang, 1999).

Le déploiement du DCC s'est fait selon une approche par étapes. La première phase était basée sur le développement itératif, les tests et le déploiement d'outils de collaboration individuels. Une fois que les membres de l'équipe de collaboration ont correctement testé chaque nouvel outil, il a été déployé auprès des chercheurs en combustion. Le déploiement de l'infrastructure ( outils de visioconférence , capacités de routage multicast et archives de données) s'est fait en parallèle (Pancerella, Rahn et Yang, 1999). La phase suivante consistait à mettre en œuvre une sécurité totale dans le collaboratoire. L'accent était mis principalement sur les collaborations synchrones bidirectionnelles et asynchrones multidirectionnelles (Pancerella, Rahn et Yang, 1999). Le défi était d'équilibrer l'accès accru aux données qui était nécessaire avec les exigences de sécurité. La phase finale était l'élargissement de la recherche cible à plusieurs projets incluant un plus large éventail de collaborateurs.

L'équipe de collaboration a constaté que l'impact le plus élevé était perçu par les scientifiques géographiquement séparés qui dépendaient vraiment les uns des autres pour atteindre leurs objectifs. L'un des défis majeurs de l'équipe était de surmonter les barrières technologiques et sociales afin d'atteindre tous les objectifs (Pancerella, Rahn, & Yang, 1999). L'ouverture des utilisateurs et les collaborations de sécurité nécessitant peu de maintenance sont difficiles à atteindre, par conséquent, les commentaires et l'évaluation des utilisateurs sont constamment nécessaires.

Autres collaborateurs

D'autres collaborateurs qui ont été mis en œuvre et qui peuvent être étudiés plus avant sont:

  • Le Laboratoire de Biologie Marine (MBL) est un centre international de recherche et d'enseignement en biologie, biomédecine et écologie.
  • Biological Collaborative Research Environment (BioCoRE) développé à l' Université de l'Illinois à Urbana – Champaign - un outil de collaboration pour les biologistes (Chin et Lansing, 2004);
  • Le CTQ Collaboratory , une communauté virtuelle de leaders enseignants et de ceux qui valorisent le leadership enseignant, dirigée par le Center for Teaching Quality , une organisation nationale à but non lucratif (Berry, Byrd et Wieder, 2013);
  • HASTAC (Humanities, Arts, Science, and Technology Alliance and Collaboratory), fondée en 2002 par Cathy N.Davidson, alors vice-provost pour les études interdisciplinaires à l'Université Duke et David Theo Goldberg, directeur de l'Institut de recherche en sciences humaines de l'Université de Californie (UCHRI) , après avoir contacté des universitaires des secteurs des sciences humaines (y compris les sciences humaines numériques), des sciences sociales, des études sur les médias, des arts et de la technologie qui partageaient ces convictions et voulaient envisager un nouveau type d'organisation - un réseau social universitaire - qui permettrait à quiconque de rejoindre et offrirait à tout membre de la communauté de contribuer. Ils ont commencé à travailler avec une équipe de développeurs de l'Université de Stanford pour coder et concevoir un site communautaire participatif, à l'origine un site Web d'affichage et un wiki pour une contribution ouverte et en tant que plate-forme de publication et de réseautage communautaire.
  • Molecular Interactive Collaborative Environment (MICE) développé au San Diego Supercomputer Center - fournit un accès collaboratif et une manipulation de modèles moléculaires tridimensionnels complexes tels qu'ils sont capturés dans divers programmes de visualisation scientifique (Chin et Lansing, 2004);
  • Molecular Modeling Collaboratory (MMC) développé à l' Université de Californie à San Francisco - permet à des biologistes à distance de partager et de manipuler de manière interactive des modèles moléculaires tridimensionnels dans des applications telles que la conception de médicaments et l'ingénierie des protéines (Chin et Lansing, 2004);
  • Collaboratory for Microscopic Digital Anatomy (CMDA) - un environnement informatique permettant aux chercheurs biomédicaux d'accéder à distance à un microscope électronique de recherche spécialisé (Henline, 1998);
  • Le Collaboratory for Strategic Partnerships and Applied Research at Messiah College - une organisation d'étudiants chrétiens, d'éducateurs et de professionnels affiliés au Messiah College, aspirant à remplir les mandats bibliques pour favoriser la justice, autonomiser les pauvres, réconcilier les adversaires et prendre soin de la terre, en le contexte de l'engagement académique.
  • Waterfall Glen - un collaboratoire multi-utilisateur orienté objet (MOO) au Laboratoire national d'Argonne (Henline, 1998);
  • The International Personality Item Pool (IPIP) - une collaboration scientifique pour le développement de mesures avancées de la personnalité et d'autres différences individuelles (Henline, 1998);
  • TANGO - un ensemble d'applications collaboratives pour l'enseignement et l'apprentissage à distance, le commandement et le contrôle, les soins de santé et le pilotage par ordinateur (Henline, 1998).

Une attention particulière doit être accordée à TANGO (Henline, 1998) car il s'agit d'un pas en avant dans la mise en œuvre de collaborateurs, car il a l' enseignement à distance et les soins de santé comme principaux domaines d'activité. Henline (1998) mentionne que le collaboratoire a été utilisé avec succès pour mettre en œuvre des applications d' apprentissage à distance , un centre de commande et de contrôle, un pont télémédical et une suite d'outils de consultation à distance.

Résumé

À ce jour, la plupart des collaborateurs ont été largement appliqués à des projets de recherche scientifique, avec divers degrés de succès et d'échec. Récemment, cependant, des modèles de collaboration ont été appliqués à d'autres domaines de la recherche scientifique dans des contextes nationaux et internationaux. En conséquence, une base de connaissances substantielle a émergé, nous aidant à comprendre leur développement et leur application dans la science et l'industrie (Cogburn, 2003). L'élargissement du concept de collaboration pour inclure à la fois la recherche sociale et comportementale ainsi que davantage de scientifiques du monde en développement pourrait potentiellement renforcer le concept et offrir des opportunités d'en apprendre davantage sur les facteurs sociaux et techniques qui soutiennent un réseau de connaissances distribué (Cogburn, 2003).

L'utilisation de technologies collaboratives pour soutenir la recherche scientifique répartie géographiquement est de plus en plus acceptée dans de nombreuses régions du monde. De tels collaborateurs sont très prometteurs pour la coopération internationale dans des domaines critiques de la recherche scientifique et pas seulement. À mesure que les frontières de la connaissance sont repoussées, les problèmes deviennent de plus en plus difficiles, nécessitant souvent de grandes équipes multidisciplinaires pour progresser. Le collaboratoire émerge comme une solution viable, utilisant les technologies de communication et de calcul pour assouplir les contraintes de distance et de temps, créant ainsi une instance d'organisation virtuelle. Le collaboratoire est à la fois une opportunité aux propriétés très utiles, mais aussi un défi aux pratiques organisationnelles humaines (Olson, 2002).

Voir également

Notes de bas de page

Les références

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