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 (…)
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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Quelques mots sur le concept d’autorégulation
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Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : le Relationship Mining
Dans le cas du Relationship mining, l’objectif est de découvrir des relations entre variables dans un jeu de données qui en comprend un nombre important. Cela peut conduire à chercher à identifier les variables qui sont le plus fortement associées avec une variable d’intérêt, ou à établir parmi l’ensemble de paires de variables celles dont la relation est la plus forte. Il existe grossièrement quatre types de Relationship mining : l’association rule mining, le correlation mining, le sequential pattern mining, le causal data mining. Cet article s’inscrit dans une série de billets consacrés aux techniques d’analyse en Educational Data (…)
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Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : des modèles pour guider le travail de fouille
Je vous propose aujourd’hui de nous attarder sur deux éléments : la « distillation de données pour le jugement humain », et la fouille médiée par des modèles. 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.
Data distillation for Human Judgement
Dans certains cas, les humains peuvent faire des inférences à propos des données, lorsqu’elles sont présentées de manière appropriée, qui vont au-delà de méthodes de fouilles de données automatisées. Les méthodes de (…) -
Les traces d’activité de MOOC, ça ressemble à ça
Un articlerepris de Blog de Mathieu Cisel, publié le 14 juin 2016, un blog sous licence CC by sa
Bonjour cher lecteur, peut-être as-tu déjà entendu parler de learning analytics et de traces d’activité. Mais en as-tu déjà vraiment vu, en vrai. Je te propose dans ce billet de regarder à quoi ressemblaient les données de Coursera (avant qu’ils arrêtent de les partager avec leurs partenaires), rapidement et sans détour, et je conclue sur quelques problématiques qui se posent quand on fais de la recherche sur ces traces d’activité.
Sur demande des établissements partenaires, la plate-forme Coursera envoie, en sus des logs bruts, un fichier (…) -
Recherches en éducation : l’épineuse question de la validité dans les méthodes mixtes
Au cours des derniers billets, nous nous sommes penchés sur les axes de description des méthodes mixtes, et avons repris la typologie en six types de démarches proposée par Creswell et al. (2003), que nous avons illustrée avec des exemples issus du champ éducatif. Nous aimerions conclure cette série d’articles sur la question des critères de validité des méthodes mixtes. Le terme validité ne désigne pas uniquement les mesures quantitatives. Il se réfère au fait qu’une investigation, « dans ses différentes composantes, dans les conclusions qui en sont tirées, dans les applications qui en découlent, peut être de bonne ou de mauvaise (…)
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Quand l’on picore dans un MOOC : retour sur la question de l’échantillonnage
Vous vous en doutiez sûrement un petit peu, mais ce n’est pas parce que l’on obtient le certificat d’un MOOC que l’on a réalisé toutes les tâches prescrites, c’est ce que je nomme l’échantillonnage. A défaut de vous présenter des résultats chiffrés (il faudra attendre la publication des mes articles pour cela), je vous propose de réfléchir au moins aujourd’hui à quelques interprétations de la chose.
Alors que la question de la catégorisation des non-certifiés sur la base de leurs usages observables revient régulièrement dans les rapports et les articles scientifiques, celle de l’échantillonnage reste quant à elle largement sous-investie (…) -
Une brève revue de littérature sur les revues de littérature sur les MOOC (#inception)
Aujourd’hui, je vous propose dans ce billet comme dans ceux qui suivent de revenir succinctement sur les principales recherches réalisées sur la question des MOOC entre 2009 et 2016. Parmi les quelques revues de la littérature scientifique consacrées aux MOOC publiées à ce jour, quatre ont retenu mon attention au cours de mes travaux (Liyanagunawerda, 2013 ; Ebben & Murphy, 2014 ; Raffaghelli et al., 2015 ; Veletsianos & Shepherdson, 2016).
Ebben & Murphy (2014) décomposent les recherches menées sur les MOOC entre 2009 et 2013 en deux grandes périodes correspondant peu ou prou aux différentes phases du développement de ces (…) -
Manifeste pour un catalogue d’analyses (pour les learning analytics)
Aujourd’hui, je souhaiterais suggérer des pistes relatives au travail de vulgarisation des méthodes d’analyse de données éducatives, dont j’ai donné l’esprit au cours des billets précédents. On va notamment parler d’une idée qui me trotte dans la tête depuis longtemps, un catalogue d’analyses pour les traces d’interaction (ou learning analytics), dans lequel un analyste pourrait venir piocher à loisir des idées.
La première pourrait consister à poursuivre le travail de construction de typologies effectuées en subdivisant certaines des catégories proposées jusqu’à présent, et en créant davantage de catégories spécifiques du champ (…) -
Quelques mots sur l’apprentissage autodirigé et sur l’autodirection
Nous poursuivons aujourd’hui les quelques réflexion sur l’autodirection et sur l’apprentissage autodirigé, que nous avions entamé avec un billet sur l’autorégulation il y a une semaine.
Jézégou (2009, 2011) s’est penchée sur l’utilisation du concept d’autodirection dans le cadre des recherches sur la formation à distance. L’auteur souligne qu’il est nécessaire de prendre garde à ne pas confondre l’apprentissage autodirigé à l’autodirection de l’apprenant, au risque de le réduire à sa seule dimension psychologique. L’autodirection est fonction des caractéristiques du dispositif dans lequel elle s’exerce (Spear & Mocker, 1984). Long (…) -
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 (…)
