Innovation Pédagogique et transition
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Matthieu Cisel

Articles de cet auteur (54)

  • 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 (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 398 visites 0 commentaire
  • Le MOOC, un projet d’apprentissage ?

    Je fais régulièrement le lien entre le suivi d’un MOOC et ce que l’on nomme les projets d’apprentissage, un vieux concept, puisqu’il est proposé dès 1971 par Allen Tough. Néanmoins, il me faut souligner que les éventuels projets d’apprentissage correspondant aux MOOC se distinguent à bien des égards de ceux que décrit Tough dans ses travaux séminaux. Quelques mots sur la question …
    Pour l’auteur, un projet d’apprentissage dure en moyenne une centaine d’heures et mobilise en moyenne une dizaine de personnes-ressources. Or les MOOC de FUN ne nécessitent qu’une vingtaine d’heures en moyenne si l’on se base les estimations fournies par les (…)

    27 mai 2018 par Matthieu Cisel Veille 237 visites 0 commentaire
  • Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie exploratoire 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 exploratoire. Dans le cas de la stratégie exploratoire séquentielle, un travail de collecte et d’analyse de données qualitatives est réalisé en prélude d’une étude quantitative, et la phase d’analyse quantitative se base sur les résultats de cette étude qualitative.
    Plus que l’interprétation d’un résultat, l’objet est ici d’explorer un phénomène. Morgan (1998) suggère que cette stratégie est pertinente pour tester les éléments d’une (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 550 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    26 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 788 visites 0 commentaire
  • L’origine des confusions autour du terme MOOC

    Un article publié en mai 2016 sur le site numérique pédagogique de Mathieu Cisel
    Bon, allez, malgré ce que je vous ai dit l’autre fois, je vous propose dans un petit billet de revenir sur les origines du terme MOOC. L’impact médiatique du phénomène (Bulfin, 2014 ; Kovanovic, 2015), notamment sur les réseaux sociaux (Shen & Kuo, 2015 ; Zhang, 2015), son appropriation par de multiples acteurs et l’évolution constante des dispositifs n’ont pas manqué de jeter un certain flou quant à la définition de l’objet. Le succès qu’ont rencontré les MOOC à partir de 2012 a conduit à de nombreux détournements plus ou moins intentionnels du terme, (…)

    3 septembre 2016 par Matthieu Cisel Veille 502 visites 0 commentaire
  • Méthodes mixtes en éducation : stratégies concomitantes et transformatives

    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 aux stratégies concomitantes et transformatives, deux formes de méthodes mixtes.
    Stratégie concomitante avec étayage réciproque
    Dans le design concomitant avec étayage réciproque (concurrent with triangulation, pour les anglo-saxons), l’objectif est de confirmer, de corroborer, de réaliser une validation croisée des résultats obtenus au sein d’une même étude. Nous avons préféré le terme étayage réciproque comme traduction du terme triangulation. Les données (…)

    10 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 1161 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    6 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 872 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    9 février 2017 par Matthieu Cisel Numérique pédagogique 1630 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    16 février 2017 par Matthieu Cisel Veille 306 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    4 novembre 2016 par Matthieu Cisel MOOC 1656 visites 0 commentaire

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