Décrypter les MOOC au prisme des analyses de traces

DiplomaAujourd’hui, j’aimerais vous présenter un nouvel extrait de la contribution que j’ai réalisée dans la revue Distance et Médiation des Savoirs sur l’intérêt qu’il y a à analyser de manière parallèle les caractéristiques des dispositifs de MOOC d’une part, et les traces d’activité issues des utilisations des apprenants d’autre part. A priori, l’interprétation des analyses de traces peut difficilement réalisée si l’on ne prend pas en compte les cours qui les ont générées. Et cela commence, à mon sens, par un travail de catégorisation des dispositifs, que nous avions évoqué il y a quelques semaines.

Ce n’est qu’une fois cette catégorisation réalisée que l’on pourra pleinement appréhender ce que signifie la délivrance d’un millier de certificats. Ce travail de caractérisation de la logique du dispositif sur la base de l’analyse du contenu de ses vidéos est néanmoins insuffisant dès lors que l’on s’intéresse aux utilisations qui sont faites de ces vidéos, et en particulier à l’écart entre activité prescrite et activité effective des utilisateurs.

Cet écart est sans grande surprise important dans ces dispositifs où l’inscription est gratuite et le degré de contrainte minimal. Les analyses de traces d’interaction montrent ainsi qu’un certain nombre d’utilisateurs visionnent la plupart des vidéos sans obtenir le certificat, et que l’inverse est tout aussi vrai. Une proportion non négligeable d’apprenants s’attaquent aux activités évaluées du certificat sans consulter les vidéos en amont, voir sans les consulter du tout. Ce type de comportement stratégique est exemplifié par cet extrait issu de l’article d’Eric Bruillard (2017), qui a lui-même testé dans un MOOC sa capacité à obtenir le certificat en passant le moins de temps possible à visionner des vidéos :

« J’ai souhaité adopter, dans le suivi de ce MOOC, le comportement des apprenants stratégiques, que l’on avait détecté depuis plusieurs années, cherchant à obtenir le certificat à moindres frais. Je suis parti des questions des quiz pour trouver le plus vite possible la réponse dans les vidéos ou dans les fichiers PDF associés. J’ai pu tester l’efficacité de cette technique et obtenir un certificat avec un très bon score de 94 %, en travaillant moins de 3 heures au total… mais en apprenant uniquement les quelques points mis en exergue dans les questions. »

Voilà une stratégie particulièrement intéressante, qui constitue à mon sens un objet d’étude propice à la synthèse de diverses méthodes et approches théoriques, à commencer par les méthodes mixtes. Rappelons que les méthodes mixtes correspondent à l’hybridation d’approches quantitatives et qualitatives pour l’étude d’un phénomène. Force est de constater que malgré leur intérêt potentiel, elles n’occupent que peu de place dans les articles de recherche, en particulier dans le domaine des MOOC.

Dans le cas présent, l’approche quantitative peut être incarnée par l’analyse des traces d’interaction. De manière générale, les actions réalisées par les utilisateurs sur les vidéos sont faciles à stocker : lecture, téléchargement, interruption, etc. Multipliez cela par le nombre parfois conséquent d’utilisateurs, et ce sont des Téraoctets de données qui sont collectées. De quoi donner le vertige à tout chercheur féru d’approches quantitatives. Pour peu que l’on ait un partenariat avec les plates-formes d’hébergement, l’on peut obtenir des données sur des centaines de milliers voire des millions d’individus. Enfin, à condition d’avoir quelques notions de base sur la gestion de données massives, il devient possible, à peu de frais, de décrire un phénomène macrosocial, que les approches qualitatives permettent ensuite de mieux interpréter.

Dans le cas qui nous intéresse ici, les traces permettent de voir que le type de stratégie décrite par Eric Bruillard n’est en rien anecdotique. Elles nous autorisent à visualiser l’assiduité des certifiés, comprise comme la proportion des vidéos effectivement visionnées, ainsi que l’utilisation des vidéos qui est faite par les non-certifiés. On peut sur leur base également analyser quel est l’ordre de réalisation des activités évaluées et de visionnage des vidéos. Néanmoins, il est difficile de sortir d’une logique purement descriptive si l’on se borne à décrire les résultats de telles analyses de traces. Et si l’on souhaite que l’interprétation de telles données ne se cantonne pas à des spéculations de sens commun dénuées de fondement empirique, une analyse qualitative du phénomène, fondée notamment sur une analyse des dispositifs, s’impose. Car, le risque guette de tomber dans une fascination pour l’analyse quantitative, et de succomber aux sirènes d’une approche athéorique de la question.

Mais voilà, la question qui se pose, c’est qui est capable de mener de front deux approches aussi distinctes ? Analyses de traces d’une part, et analyses de dispositifs d’autre part. La réponse est dans la question : pas grand monde. Et si vous voulez mon avis, c’est bien dommage, car la recherche y perd beaucoup.

Be Sociable, Share!

Leave a Comment

Filed under Non classé

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *