L’utilisation débridée d’indicateurs pour mesurer la performance de cours en ligne nuit potentiellement à la compréhension des phénomènes qu’ils prétendent mesurer. En nous focalisant sur les MOOC, nous illustrons trois types de travaux qui permettent de renouveler le regard sur ces métriques à partir d’analyses de traces d’interaction. Le premier consiste à questionner la terminologie mobilisée. Il convient d’identifier le phénomène que l’on évoque lorsque l’on parle de nombre d’étudiants, d’inscrits, ou de certificats délivrés. Par exemple, les inscriptions sont souvent faites par « rafales » et correspondent à des cours qui se (…)
Innovation Pédagogique et transition
Une initiative de l'Institut Mines-Télécom avec un réseau de partenaires
Matthieu Cisel
Articles de cet auteur (54)
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Analyse de traces d’interaction et reconceptualisation des indicateurs de performance de MOOC : une revue de littérature
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Quelques mots sur le concept d’autorégulation
Pendant une partie de ma thèse, j’ai été séduit par le concept d’autorégulation, et bien que pas particulièrement opératoire au vu de la nature des questions que je traitais, j’ai cherché, à tort, à l’appliquer. Même si je ne l’ai repris dans la version finale de mon manuscrit de thèse, je mets quelques extraits de ces réflexions d’un moment sur la question.
Jézégou (2013) se basant notamment sur les travaux d’auteurs nord-américains (Zimmernan, 2002 ; Schunk & Zimmerman, 2007 ; Cosnefroy, 2011), définit le concept d’autorégulation (Self-regulation) comme suit : « Au sens large, il réfère au contrôle que l’apprenant exerce sur son (…) -
La visibilité des mémoires déposés sur DUMAS : une question de discipline
S’ils ne sont généralement pas considérés comme des écrits scientifiques de premier plan, les mémoires de Master de bonne qualité peuvent néanmoins se révéler utiles à la recherche, notamment car ils traitent souvent de sujets d’actualité et peuvent ce faisant accélérer le travail de chercheurs plus confirmés. Encore faut-il qu’il existe des leviers de motivations susceptibles d’inciter les étudiants à mettre à disposition leur travail. Nous nous proposons ici d’explorer au prisme de la théorie de l’échange social l’un des mécanismes qui poussent les étudiant.es à mettre en ligne leur mémoire dans des archives dédiées : la visibilité du (…)
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Traces d’interaction et types d’analyses de données quantitatives
J’inaugure aujourd’hui une série d’articles au cours desquels je me propose de revenir sur la diversité des types d’analyses quantitatives menées sur les traces d’interaction, en nous inscrivant dans la démarche de classification que nous avons suivie pour les méthodes mixtes. Nous emploierons le terme forme d’analyse pour désigner les différents types d’analyses quantitatives étudiées ici. Il est possible de classifier les formes d’analyse selon plusieurs axes, le premier étant celui de l’objectif sous-jacent, le second étant la nature de l’analyse réalisée. Les travaux réalisés dans le champ de l’Educational Data Mining peuvent avoir (…)
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Un peu de psychologie de la motivation pour comprendre l’apprentissage en ligne
Cet article Un peu de psychologie de la motivation pour comprendre l’apprentissage en ligne est est repris duBlog de Matthieu Cisel.
Aujourd’hui, je vous propose de revenir brièvement sur la théorie des buts d’accomplissement, une théorie de psychologie de la motivation que je trouve super pour comprendre l’apprentissage en ligne, et en particulier pour interpréter ce qui se passe dans un MOOC. Aujourd’hui, je vous propose de revenir sur cette théorie et sa terminologie. Bref, une théorie à diffuser, et qui m’a personnellement énormément plu, même si au final je ne l’ai pas utilisée dans le cadre de mon doctorat. Et je conclue sur un (…) -
Quatre axes pour distinguer les méthodes mixtes
Dans la continuité du dernier billet, je vous propose de continuer notre réflexion sur les méthodes mixtes en nous attardant sur une typologie proposée par Creswell, un des auteurs les plus prolixes en la matière.
Creswell et al. (2003) proposent quatre axes pour discriminer les différentes approches. Le premier est la séquentialité (Timing) ; il s’agit ici de déterminer l’ordre dans lequel seront récoltées données qualitatives et quantitatives, et le cas échéant, si elles seront collectées de manière concomitante. Le second est le poids respectif (Weighing) de la démarche quantitative et de la démarche qualitative. Il s’agit de (…) -
Modélisation prédictive et découverte de structure, deux classiques de la recherche en Educational Data Mining
Le billet d’aujourd’hui est consacré à deux approches utilisées en EDM lors d’analyses quantitatives : la modélisation prédictive d’une part, et la découverte de structure d’autre part. Cet article s’inscrit dans une série de billets consacrés aux techniques d’analyse en Educational Data Mining (fouille de données éducatives). La lecture des articles précédents est nécessaire pour mieux comprendre la démarche.
Modélisation prédictive
Dans le cas de la modélisation prédictive (predictive modeling), l’objectif est de développer un modèle qui infère sur un aspect particulier des données, comme une variable dite « dépendante », à partir (…) -
Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie explicative séquentielle
Ce billet fait partie d’une série d’articles sur les méthodes mixtes en éducation. La lecture des articles précédents est nécessaire pour comprendre le billet du jour, consacré à l’approche séquentielle explicative. L’approche séquentielle explicative (sequential explanatory) est particulièrement populaire chez les tenants de l’approche quantitative. Dans cette configuration, la première phase de la recherche est caractérisée par la collecte et l’analyse de données quantitatives, qui informe la collecte de données qualitative, qui est alors secondaire.
Les deux formes de données sont séparées mais connectées. Le qualitatif a souvent (…) -
MOOC : croiser questionnaires et traces d’activité – le Classico de la recherche
Dans le dernier billet, nous avons entamé une première revue de littérature sur la question des MOOC, portant tant sur les traces d’activité que sur les revues de littérature. Aujourd’hui, je vous propose de revenir sur quelques publications où les chercheurs croisent données de questionnaires et traces d’activité.
S’est développée depuis quelques années une littérature focalisée plus ou moins exclusivement sur l’analyse des enquêtes diffusées auprès des participants de MOOC, et fournissant des résultats intéressants au regard des motivations pour s’inscrire ou de la composition sociodémographique des audiences. Cette littérature (…) -
Modélisation du décrochage en formation : les origines
Un article repris du blog "Numérique pédagogique" de Mathieu Cisel
Dans les années 1970 outre-Atlantique, la recherche sur la question des formes d’attrition à l’université évolue rapidement. On cherche à développer des modèles de causalité et à dépasser l’approche descriptive. Je vous propose aujourd’hui de revenir sur ces travaux, en concluant notamment sur leur application au contexte de la formation à distance.
Comme le souligne Tinto (2006), lorsque la question de la rétention dans l’enseignement supérieur commence à prendre de l’importance dans la littérature scientifique au cours des années 1960, c’est au travers de la (…)
