Digitalisation des cursus : quels indicateurs ?

Dans ce billet, je vous propose de réfléchir aux méthodes de mesure de l’investissement des enseignants ou formateurs dans la digitalisation de leurs cours. L’on peut mesurer la quantité de ressources postées sur une plateforme par un enseignant ou un ingénieur pédagogique, ou tout autre acteur responsable de ce type de travail d’ailleurs, et ce à différentes échelles temporelles ou spatiales.

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Hybridation : comment utiliser le temps d’enseignement dégagé ?

Imaginons que vous ayez en tête un projet dit d’hybridation. Vous l’avez bien cadré, vous savez à peu près quelle est la part d’asynchrone et celle de synchrone, le ratio présentiel/distanciel, etc.  Lorsque l’on s’intéresse plus en détail aux questions de scénarisation, quelles sont les questions qui se posent? Quelle est la nature du projet d’hybridation?  Est ce qu’on veut remplacer des cours magistraux  par des vidéos pédagogiques? Est ce qu’on veut plutôt axer le projet sur des plateformes  d’exercices autocorrectifs, comme des séquences de QCM ? Et que faire du temps dégagé ? Quand on a dit qu’on va « hybrider », on a en fait rien dit tellement les situations sont diverses.

 

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Suivre la manière dont les étudiants « font leur marché » dans les cours

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 …

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Suivre et comprendre l’évaporation des apprenants dans les cours en ligne

Dans ce billet, j’aimerais vous parler d’une analyse classique que l’on réalise quand l’on s’intéresse au devenir de ressources pédagogiques dans un cours en ligne, celle de l’attrition. L’on peut définir l’attrition comme une chute plus ou moins rapide du nombre d’apprenants dans une formation, soit au fil des éléments d’une séquence, soit au fil du temps (analyse diachronique). Quelques précisions… Continue reading →

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Suivre les interactions entre apprenants grâce aux learning analytics : quelques idées

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.

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Prescrit, non-prescrit, et prise d’initiative des apprenants sur les ENT

Dans ce billet, nous allons parler de la question des utilisations non prescrites des ressources pédagogiques. L’idée est ici de caractériser l’autonomie et l’initiative des apprenants. Des plateformes de type ENT comme Moodle, classiques dans l’enseignement supérieur, permettent ainsi aisément de faire la distinction entre les utilisations prescrites et les utilisations effectives. Petite pause dans les billets consacrés à theses.fr. On revient au numérique, sorry.

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Analyse de trajectoires d’apprenants au sein de cours en ligne

Un des grands classiques quand l’on veut analyser ce qu’il advient des ressources pédagogiques d’un cours mis en ligne, c’est l’identification de trajectoires d’apprenants. En somme, l’on s’intéresse ici à la séquence des actions d’un apprenant, et non plus seulement à des métriques généralistes comme le nombre de vidéos vues. L’ordre dans lequel sont faites ces actions importe. Dans ce billet, nous nous penchons sur quelques exemples concepts de base.

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Styles d’écriture de thèse

Les différences dans la manière d’aborder la rédaction d’un manuscrit de thèse ont fait l’objet d’un certain nombre de travaux de recherche, fondés tantôt sur des méthodes qualitatives, tantôt sur des méthodes quantitatives. Je ne vais pas lister ici des travaux, mais vous pouvez feuilleter des revues comme le Journal of English for Academic Purposes. Comprendre les différences entre disciplines permettrait notamment de mieux identifier les points sur lesquels prioriser la formation doctorale et l’encadrement des thèses. Une telle démarche, par la personnalisation qu’elle implique, permettrait de contribuer à améliorer les conditions de déroulement des thèses en permettant aux doctorant.es de mieux comprendre les contraintes d’écriture de leurs disciplines.

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Evolution de l’importance relative des différentes disciplines d’appartenance sur theses.fr : un regard méthodologique

Ces derniers temps, je vous ai partagé quelques embryons de résultats issus d’analyses que j’ai réalisées avec les étudiants du Bachelor Data Science. Beaucoup d’analyses contrastent les disciplines entre elles, ce qui constitue une évidence tant ces comparaisons sont intéressantes. Il y a un hic néanmoins : techniquement, la discipline d’appartenance n’est pas rédigée de manière standardisée sur theses.fr, et j’ai réalisé un certain nombre de prétraitements et d’inférences qui affaiblissent naturellement la robustesse des résultats. Je vous partage ici les difficultés méthodologiques auxquelles nous avons été confrontées, notamment parce qu’il y a clairement une réflexion méthodologique à mener pour améliorer la situation. Au passage, en bonus : une évolution de l’importance relative des différentes disciplines dans les thèses soutenues depuis plus de trente ans (avec un impact visible des crises financières)

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Suivre à la trace la trajectoire de buzzwords, de notions ou de techniques via les archives scientifiques

Le volet suivant des analyses sur theses.fr porte sur l’exploitation des titres et résumés présents dans la base de données afin d’en tirer des enseignements sur le fonctionnement des recherches doctorales. Les termes mobilisés dans un titre ou un résumé sont susceptibles de nous renseigner quant à la nature des notions qui sont travaillées dans un manuscrit. On pourra ainsi suivre la vitesse à laquelle un objet de recherche se popularise et identifier les institutions en pointe sur le sujet. Continue reading →

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