« Notre programme offre aux élèves un moyen de travailler avec des données du monde réel — ils n’apprennent donc pas seulement la qualité de l’air, ils la voient réellement et y réagissent », a déclaré Janet Owen, fondatrice et directrice d’EarthMuseum Learn.
Grâce à sa collaboration avec IQAir, EarthMuseum Learn, une organisation à but non lucratif axée sur l’éducation mondiale et interdisciplinaire, pilote Air We Breathe — un programme d’apprentissage et de suivi de la qualité de l’air qui aide les élèves à comprendre la pollution dans son contexte et à réfléchir plus критiquement à sa signification (1).
Dans le cadre d’un programme d’apprentissage plus large et gratuit, les écoles utilisent les moniteurs de qualité de l’air IQAir AirVisual Outdoor et les AirVisual dashboard de IQAir pour mesurer l’air autour d’elles et publier une analyse de ces relevés sur une plateforme collaborative partagée. Au lieu de s’appuyer sur des exemples statiques, les élèves travaillent avec des données en temps réel — des conditions qui changent au fil de la journée et peuvent être suivies dans le temps.
Pour beaucoup, c’est la première fois que la pollution de l’air est quelque chose qu’ils peuvent suivre directement à l’aide de données générées par leur propre école.
Plutôt que de se concentrer sur un seul lieu ou un seul contributeur de données, le programme est conçu pour établir des liens entre de nombreux acteurs, en reliant les classes grâce à un cadre d’apprentissage commun et à des données partagées.
Un apprentissage qui commence par le contexte
Développé avec des enseignants et des spécialistes de la matière, le programme Air We Breathe est conçu pour les élèves de 7 à 14 ans. Il est gratuit pour les écoles du monde entier et conçu pour s’intégrer aux programmes scolaires existants.
Le programme navigue entre histoire, sciences et qualité de l’air actuelle. Les leçons explorent comment la pollution de l’air s’est développée au fil du temps, depuis les premières activités humaines jusqu’à la période industrielle et jusqu’à aujourd’hui. Elles examinent aussi comment la qualité de l’air est liée à la santé, au climat et à la manière dont les communautés fonctionnent, avec l’occasion de réfléchir à l’innovation et à l’action locales. Cette structure commune permet à des écoles situées dans différents endroits de travailler sur le même contenu au même moment, créant un point de départ commun pour la comparaison.
Il ne s’agit pas de transmettre un ensemble fixe de faits. Les élèves sont encouragés à questionner, discuter et se forger leur propre opinion. Comme l’a dit Owen, le programme est construit autour de « la capacité d’avoir des conversations sur ce que sont la qualité de l’air et la pollution de l’air, et sur ce qu’elles signifient dans un contexte de vision du monde ».
Cette base devient plus significative une fois que les élèves commencent à travailler avec des données du monde réel.
Travailler avec des données de leur propre environnement
Chaque école utilise un moniteur IQAir AirVisual Outdoor pour mesurer la qualité de l’air locale. Ces relevés alimentent la plateforme IQAir, où ils peuvent être consultés via l’application AirVisual, la version de bureau de dashboard et la carte mondiale de la qualité de l’air.
Les élèves ne se contentent pas de consulter les chiffres. Ils suivent l’évolution des relevés dans le temps, comparent les tendances entre différentes journées et commencent à se demander pourquoi ces changements se produisent.
Owen l’a décrit simplement : les élèves « jouent avec les données, regardent les données, comparent leurs données avec celles des autres ».
Pour EarthMuseum Learn, l’attrait du système ne résidait pas seulement dans les données elles-mêmes, mais aussi dans la facilité avec laquelle il pouvait être utilisé dans différentes classes à l’échelle mondiale. Une fois testé, a indiqué Owen, « sa mise en place était plutôt simple », et il était « très communicatif en termes de données ».
La plateforme place également ces relevés aux côtés d’un réseau bien plus vaste de stations, alimenté par des gouvernements, des organisations et des particuliers du monde entier. Ce contexte permet de mieux voir comment les conditions locales s’inscrivent dans un tableau plus large. En pratique, chaque école devient un point au sein d’un réseau d’observations bien plus vaste.
Comparer entre les lieux
Les élèves ont la possibilité de consulter leurs propres données aux côtés des relevés d’écoles partenaires dans d’autres régions, de villes voisines à des pays totalement différents.
Constater ces différences a tendance à susciter immédiatement des questions. Owen a déclaré que les élèves commencent à se demander : « Pourquoi les niveaux sont-ils plus élevés à un endroit qu’à un autre ? Quels facteurs locaux peuvent entrer en jeu ? Quel rôle jouent les infrastructures, la géographie ou les politiques ? » Pour le programme, cet échange est essentiel. Il s’agit de « cette capacité à comparer et à contraster, à parler, à discuter et à comprendre ce qui se passe dans différents endroits ».
Ce qui commence comme un exercice local devient quelque chose de partagé, et qui permet aux élèves de voir leur communauté dans un contexte mondial.
Comprendre comment les données sur la qualité de l’air sont créées
En plus de la surveillance en temps réel, les élèves effectuent des relevés manuels à intervalles réguliers, enregistrant et partageant ces observations via la plateforme collaborative en développement d’EarthMuseum Learn.
Pour beaucoup, c’est leur première expérience de travail avec des données environnementales de manière structurée. Cela les rend plus à l’aise pour lire les chiffres et parler de ce que ces chiffres signifient.
Parce que ces observations sont partagées entre les écoles, elles ne restent pas locales — elles contribuent à une vision plus large et collective.
De l’observation à la réponse
Les élèves sont encouragés à réfléchir à ce que leurs observations signifient en termes pratiques — pour eux-mêmes, pour leur école et pour la communauté au sens large. Parfois, cela peut conduire à de petits changements dans l’environnement scolaire. Dans d’autres cas, cela peut déboucher sur des campagnes ou des présentations partagées avec les décideurs locaux. Owen a déclaré : « Les élèves voient que les données ne sont pas seulement quelque chose sur un écran, ou quelque chose collecté dans le vide. Ils voient comment elles sont interprétées — et comment elles peuvent aider à avoir un impact dans leur monde. »
Cette réflexion est façonnée non seulement par leurs propres données, mais aussi par ce qu’ils voient se passer dans d’autres écoles.
Comme l’a formulé Owen : « Qu’est-ce que cela signifie pour moi individuellement ? Qu’est-ce que cela signifie pour nous en tant qu’école ? Qu’est-ce que cela signifie pour la communauté ? »
Les enseignants impliqués dans les premiers essais ont déjà vu la conversation s’étendre au-delà de la classe. Les élèves ramènent le sujet chez eux, et cela commence à façonner les discussions avec les enseignants, les parents et les pairs.
« Il y a un véritable appétit… pour avoir ces conversations — pas seulement entre eux, mais avec les enseignants et avec les parents », a déclaré Owen.
Construire un modèle connecté
Le travail avec les écoles au Royaume-Uni inclut désormais des partenaires internationaux, avec des classes en Europe, au Moyen-Orient et en Asie qui commencent à participer. D’autres réseaux scolaires sont en discussion.
À mesure que davantage d’écoles installent des capteurs et publient des données, le projet forme progressivement un réseau distribué de salles de classe, chacune apportant ses propres données et sa propre perspective.
Comme la même infrastructure de surveillance et de plateforme peut être utilisée dans différentes régions, les écoles peuvent participer à un système partagé sans avoir besoin d’adapter à chaque fois la configuration technique. Avec le temps, les points de données individuels commencent à former un système connecté entre les écoles.
Pour EarthMuseum Learn, l’objectif n’est pas simplement de croître, mais de construire quelque chose qui maintient ces classes connectées plutôt que de fonctionner en isolation.
En conclusion
EarthMuseum Learn offre une manière de rapprocher l’apprentissage environnemental de l’expérience quotidienne des élèves.
En combinant la surveillance en temps réel avec l’enseignement en classe et le partage mondial des données, le programme donne aux élèves un moyen de suivre la qualité de l’air par l’observation, la comparaison et la discussion. Il suggère aussi une façon différente d’enseigner ces sujets—une approche où les classes sont reliées par des données et des analyses partagées plutôt que de travailler en isolation.
