Dans ce billet, j’aimerais revenir avec vous sur la question du suivi des interactions entre apprenants dans des formations en ligne ou hybridées, et aller vers des analyses sans doute un peu plus sophistiquées que ce que l’on fait d’habitude (le nombre de messages dans le forum au fil du temps). On peut ainsi se pencher sur la dynamique des échanges à l’échelle d’un groupe, dans votre plateforme Moodle ou autre. En conclusion, nous revenons sur les questions d’analyse automatique du sentiment et sud des analyses de type réseaux sociaux.
Grâce aux traces (learning analytics), l’on peut analyser les interactions entre individus sous l’angle des rôles qu’ils occupent (la dichotomie formateur / formé étant la plus naturelle). En d’autres termes, on va répondre à la question : qui va échanger avec qui ? L’on peut tout à fait visionner cela avec les données de Moodle, et il m’est arrivé de faire ce type d’analyse (vous avez quelques exemples dans la vidéos). On peut ainsi voir que les apprenants échangent davantage entre eux qu’avec leurs formateurs, ce type d’échange représentant un volume plus négligeable (en nombre de messages), même si intéressant qualitativement. Les représentations au fil du temps sont relativement intéressantes pour comprendre les dynamiques à l’œuvre.
Pour aller plus loin, vous pourrez mobiliser les techniques dites « d’analyse du sentiment », qui impliquent de se pencher sur le vocabulaire mobilisé dans les messages. La réflexion nous amène aux scores de polarité. Si quelqu’un va dire dans un message : la ressource est incompréhensible, illisible, c’est quand même assez compliqué, on va attribuer au message une polarité négative, qui résulte du caractère négatif des termes. A l’inverse, si, sous une ressource pédagogique, des apprenants explique : c’est clair, c’est bon, c’est simple, intéressant, complet, on s’achemine vers des messages à scores positifs. Attention néanmoins aux petits pièges liés à l’utilisation de formules comme « ce n’est pas clair », où il faudra trouver une manière de contourner l’obstacle. Au-delà même des forums d’un Moodle, l’application la plus directe est peut-être de voir l’image qu’un établissement a sur les réseau sociaux, en analysant la polarité du vocabulaire mobilisé lorsque l’institution est mentionnée dans un tweet, par exemple.
C’est aussi une approche pour déterminer si réellement votre cours ou vos ressources en particulier ont été appréciés ou non, si tant est que les étudiant.es puissent s’exprimer librement. On peut aussi même aller plus loin et analyser ce type de dynamiques, même au sein des échanges entre enseignants, entre professeurs et apprenants etc.
On pourra mobiliser des techniques d’analyse des réseaux sociaux, et ce qu’on appelle des chord diagrams, et par exemple voir est-ce qu’il va y avoir des échanges entre les étudiants de l’université de La Rochelle et les étudiants de l’université de Tours, autour des ressources données. Donc ce qui est intéressant c’est qu’on est dans une logique de mutualisation. On peut regarder les dynamiques qui vont se mettre en place autour des interconnexions entre apprenants, qui vont être permises par la création et la mutualisation de ressources.
L’analyse des interactions entre apprenants, entre enseignants et entre enseignants et apprenants est largement sous-explorée dans les analyses mobilisant des learning analytics. J’ai donné quelques pistes, mais l’on pourrait aller beaucoup plus loin. Food for thought