Dans ce billet, nous allons parler comportement d’échantillonnage et learning analytics. Quand l’on scénarise un cours ou une formation, généralement, c’est de manière assez linéaire. Il y a une série d’activités à faire les unes après les autres : visionner une vidéo, réaliser un devoir, etc. Or il est assez fréquent pour les apprenants de ne pas suivre l’ensemble de la séquence prescrite ; ils « font leurs courses » dans ce que vous leur offrez. Cela veut dire sauter une vidéo, un quiz peut-être, et cela laisse des traces dans les logs, de la même manière que si l’un de vos étudiants sèche un cours, vous allez le voir si vous faites un suivi d’assiduité. Dans le champ de l’enseignement à distance, quand l’on sait le temps et l’argent que l’on peut être amené à dépenser pour créer ces ressources, il est assez intéressant de savoir ce qu’il en advient, et notamment, si les apprenants ont tendance à les sous-utiliser. Je m’explique dans les paragraphes qui suivent, vidéo à l’appui, sur un sujet qui dépasse largement le contexte de l’éducation en ligne …
Si vous voulez aller plus loin dans l’analyse de l’ensemble des trajectoires au sein d’un cours, je vous recommande de vous renseigner sur l’Education Process Mining, qui permet d’envisager de suivre des chemins d’utilisation de manière précise et à grande échelle. On peut ainsi visualiser les trajectoires d’étudiant.es au sein des parcours d’une université par exemple, tout au long d’une licence ou d’un master.
Après une phase quantitative permettant de visualiser les trajectoires des uns et des autres dans un cours en ligne, après la production de graphiques comme ceux que l’on voit dans la vidéo, vient ensuite la phase interprétative. Pourquoi y a-t-il un comportement d’échantillonnage ? Pourquoi certaines ressources et certains modules passent à la trappe ? Il faut s’intéresser à leur place dans la séquence pédagogique, la fonction de la ressource, etc. Il est nécessaire d’avoir des informations sur le dispositif si on veut comprendre les comportements d’échantillonnage. L’objectif est ici de décrire l’écart entre prescrit et observé. Pourquoi une telle démarche ? Parce qu’en définitive, les apprenants ne font qu’une partie de ce qui leur est prescrit. Quand l’on ne rend pas un devoir, c’est visible. Quand, en revanche, l’on ne va pas consulter une vidéo qui a été prescrite(sur YouTube par exemple), en général, cela passe davantage inaperçu, sauf si l’on a des traces pour suivre ce qui se passe. Autre cas de figure, l’apprenant peut faire plus que ce qu’on lui a demandé: si on lui donne des opportunités d’apprentissage, que ce soit des nouveaux cours ou des ressources complémentaires; il peut y avoir une forme de prise d’initiative qu’il peut être intéressant de suivre.
Avec le numérique, l’on peut aller loin dans la caractérisation des usages qui sont fait des cours. Il serait dommage de se cantonner à des analyses (certes nécessaires mais tout de même assez simplistes) sur l’attrition des étudiant.es au fil des modules.