Dans ce billet, nous allons parler utilisation de ressources pédagogiques, et surtout des vidéos. L’on va s’intéresser à des échelles « microscopiques » grâce aux learning analytics, avec des temporalités de l’ordre de la minute, voire de la seconde. Cela vous permettra de mieux comprendre les opportunités offertes par l’exploitation des traces d’interactions, ou analytiques de l’apprentissage.
Quel peut être l’intérêt de « zoomer » autant sur l’utilisation des ressources et notamment des vidéos ? Pourquoi descendre à des échelles aussi fines ? Réponse possible : mieux comprendre les caractéristiques de ces vidéos, et les interactions entre ces caractéristiques et le comportement des apprenants. On analyse parfois le moment où les apprenants décrochent dans une formation, eh bien l’on peut faire la même chose à l’échelle d’une vidéo, cette fois à l’échelle de la seconde, en regardant comment se comporte un groupe d’individus pendant un visionnage.
Application classique : sur Coursera, une vidéo n’est considérée comme vue que si une proportion suffisamment élevée de la vidéo, à peu près 80 %, a été effectivement visionnée. Appuyer sur le bouton « play » ne suffit pas. Lorsque l’on cherche à déterminer si une formation a bel et bien été suivie, que le candidat au diplôme n’a pas juste focalisé son attention sur les activités évaluées, la démarche est pertinente. L’on peut ainsi imposer des conditions : la formation est considérée comme validée si et seulement si une proportion suffisamment importante des vidéos a été visionnée. Dans la formation d’adultes, cette mentalité a largement progressé ces dernières années. Beaucoup moins dans l’enseignement supérieur, où le contrôle de l’assiduité (certains diront le flicage) est moindre. Certes, l’on n’en est pas au stade où l’on peut être certain que vous étiez derrière votre ordinateur au moment où la vidéo était visionnée. Mais la technologie permet néanmoins un progrès important.
L’on peut par ailleurs voir l’interaction avec la vidéo, sur quels passages les apprenants ont pris le plus de notes (lorsque la prise de notes passe par un outil numérique), ou quand ils mettent celle-ci en pause, effectuent des captures d’écran, retournent en arrière de dix secondes. Si l’on ne sait pas exactement interpréter ces actions, celles-ci peuvent nous orienter vers les points importants ou problématiques d’une vidéo pédagogique. Exemple : revenir dix secondes en arrière, cela peut être parce qu’un concept n’était pas assez clair, ou les personnes ont eu tendance à décrocher, et veulent quand même raccrocher les wagons. Il faudra visionner le passage pour affiner l’analyse.
Pour des vidéos qui sont vues des milliers, des dizaines voire des centaines de milliers de fois, le jeu en vaut la chandelle. Ce type d’analyse permet éventuellement d’identifier les moments problématiques, pour éventuellement retourner une nouvelle version. Evidemment, les interactions avec les vidéos dépendent de l’audience : des apprenants débutants et avancés sur le sujet traité ne se comporteront pas de la même manière. Cette considération peut néanmoins être prise en compte. Nous ne faisons ici qu’effleurer le sujet de l’analyse fine des traces issues des vidéos, mais je suis sûr que vous commencez déjà à voir le potentiel …