Ami doctorant, si par hasard tu passes sur ce billet, j’y donne quelques conseils issus d’une réflexion sur mes quelques années de thèse. Je l’ai finie il y a trois mois ; certaines choses se sont bien passées, d’autres moins, et si je peux me permettre de donner mon petit point de vue, je suis sûr que tu pourras te reconnaître dans quelques-unes de mes remarques.
Si tu sors de ta zone de confort, fais-le avec prudence
J’ai pris le risque d’adopter une démarche qualitative dans le cadre de mon travail de thèse, alors même que j’étais à l’origine familier uniquement des approches quantitatives. Cette démarche, dont je mesurais tous les (…)
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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Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)
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Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)
Un article de Mathieu Cisel repris de son blog Numérique pédagogique
Ami doctorant, si par hasard tu passes sur ce billet, j’y donne quelques conseils issus d’une réflexion sur mes quelques années de thèse. Je l’ai finie il y a quelques mois ; certaines choses se sont bien passées, d’autres moins, et si je peux me permettre de donner mon petit point de vue, je suis sûr que tu pourras te reconnaître dans quelques-unes de mes remarques.
Si tu sors de ta zone de confort, fais-le avec prudence
J’ai pris le risque d’adopter une démarche qualitative dans le cadre de mon travail de thèse, alors même que j’étais à l’origine familier (…) -
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 (…) -
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 (…) -
Discours d’utilisateurs de MOOC sur la question des interactions
Un aritcle repris du blog de Mathieu Cisel Vpir aussi Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC (2/2) Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC
Je vous propose aujourd’hui de revenir sur la question du rapport des participants vis à vis des interactions qui se déroulent au sein des MOOC : forums, réseaux sociaux, etc.
Addicts aux forums
Il y a, bien sûr, ceux qui finissent par développer une addiction aux forums. Le propos de ce participant, ingénieur informatique, est édifiant à cet égard :
Mon principal intérêt c’était d’interagir sur les forums. A mettre en balance avec l’apprentissage, (…) -
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 (…) -
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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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 (…) -
Le sigle MOOC à la loupe
Dans le dernier billet, je vous avais promis que nous reviendrions sur la définition du terme MOOC en décomposant le sigle. Nous allons donc revenir aujourd’hui sur la signification des termes Massif, Open, Online et Course. Si je me suis déjà prêté à l’exercice il y a longtemps dans le cadre d’un billet assez court, je vous propose aujourd’hui de renouveler l’exercice dans un esprit un peu plus académique.
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Pourquoi analyser le MOOC comme un projet d’apprentissage ?
Aujourd’hui, je vous propose un extrait de l’article que j’ai publié dans la revue belge Education et Formation, sur le MOOC, vu comme un projet d’apprentissage. Je propose de revenir dans cet article sur les raisons qui m’ont poussé à analyser les MOOC en ces termes. A force de lire d’une part la littérature sur la formation à distance, et d’autre part celle sur les MOOC, j’ai réalisé qu’il fallait sans doute changer de perspective pour se distinguer significativement de recherches vieilles de plusieurs décennies.
Les similitudes sont frappantes entre, d’une part, les travaux qui furent consacrés dès l’immédiat après-guerre (Edwards, (…)
