Dans la continuité du dernier billet, je vous propose de continuer notre réflexion sur les méthodes mixtes en nous attardant sur une typologie proposée par Creswell, un des auteurs les plus prolixes en la matière.
Creswell et al. (2003) proposent quatre axes pour discriminer les différentes approches. Le premier est la séquentialité (Timing) ; il s’agit ici de déterminer l’ordre dans lequel seront récoltées données qualitatives et quantitatives, et le cas échéant, si elles seront collectées de manière concomitante. Le second est le poids respectif (Weighing) de la démarche quantitative et de la démarche qualitative. Il s’agit de (…)
Innovation Pédagogique et transition
Une initiative de l'Institut Mines-Télécom avec un réseau de partenaires
Matthieu Cisel
Articles de cet auteur (54)
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Quatre axes pour distinguer les méthodes mixtes
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Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)
Un article de Mathieu Cisel repris de son blog Numérique pédagogique
Ami doctorant, si par hasard tu passes sur ce billet, j’y donne quelques conseils issus d’une réflexion sur mes quelques années de thèse. Je l’ai finie il y a quelques mois ; certaines choses se sont bien passées, d’autres moins, et si je peux me permettre de donner mon petit point de vue, je suis sûr que tu pourras te reconnaître dans quelques-unes de mes remarques.
Si tu sors de ta zone de confort, fais-le avec prudence
J’ai pris le risque d’adopter une démarche qualitative dans le cadre de mon travail de thèse, alors même que j’étais à l’origine familier (…) -
Les traces d’activité de MOOC, ça ressemble à ça
Un articlerepris de Blog de Mathieu Cisel, publié le 14 juin 2016, un blog sous licence CC by sa
Bonjour cher lecteur, peut-être as-tu déjà entendu parler de learning analytics et de traces d’activité. Mais en as-tu déjà vraiment vu, en vrai. Je te propose dans ce billet de regarder à quoi ressemblaient les données de Coursera (avant qu’ils arrêtent de les partager avec leurs partenaires), rapidement et sans détour, et je conclue sur quelques problématiques qui se posent quand on fais de la recherche sur ces traces d’activité.
Sur demande des établissements partenaires, la plate-forme Coursera envoie, en sus des logs bruts, un fichier (…) -
Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : des modèles pour guider le travail de fouille
Je vous propose aujourd’hui de nous attarder sur deux éléments : la « distillation de données pour le jugement humain », et la fouille médiée par des modèles. Cet article s’inscrit dans une série de billets consacrés aux techniques d’analyse en Educational Data Mining (fouille de données éducatives). La lecture des articles précédents est nécessaire pour mieux comprendre la démarche.
Data distillation for Human Judgement
Dans certains cas, les humains peuvent faire des inférences à propos des données, lorsqu’elles sont présentées de manière appropriée, qui vont au-delà de méthodes de fouilles de données automatisées. Les méthodes de (…) -
Quelques mots sur l’apprentissage autodirigé et sur l’autodirection
Nous poursuivons aujourd’hui les quelques réflexion sur l’autodirection et sur l’apprentissage autodirigé, que nous avions entamé avec un billet sur l’autorégulation il y a une semaine.
Jézégou (2009, 2011) s’est penchée sur l’utilisation du concept d’autodirection dans le cadre des recherches sur la formation à distance. L’auteur souligne qu’il est nécessaire de prendre garde à ne pas confondre l’apprentissage autodirigé à l’autodirection de l’apprenant, au risque de le réduire à sa seule dimension psychologique. L’autodirection est fonction des caractéristiques du dispositif dans lequel elle s’exerce (Spear & Mocker, 1984). Long (…) -
Les taux de certification des MOOC en question
Au cours du dernier billet, je vous ai présenté la thématique de ma thèse : les taux de certification. J’aimerais maintenant vous présenter quelques-unes de mes questions de recherche, qui font écho à un article de Daphné Koller. Alors que le débat sur les taux de certification des MOOC bat son plein, la fondatrice de la plate-forme américaine Coursera publie en 2013 dans la revue Educause un réquisitoire sur la « rétention » dans les MOOC qui fera date (Koller et al., 2013). -
Quelques mots sur le concept d’autorégulation
Pendant une partie de ma thèse, j’ai été séduit par le concept d’autorégulation, et bien que pas particulièrement opératoire au vu de la nature des questions que je traitais, j’ai cherché, à tort, à l’appliquer. Même si je ne l’ai repris dans la version finale de mon manuscrit de thèse, je mets quelques extraits de ces réflexions d’un moment sur la question.
Jézégou (2013) se basant notamment sur les travaux d’auteurs nord-américains (Zimmernan, 2002 ; Schunk & Zimmerman, 2007 ; Cosnefroy, 2011), définit le concept d’autorégulation (Self-regulation) comme suit : « Au sens large, il réfère au contrôle que l’apprenant exerce sur son (…) -
Les motifs de décrochage à l’université
Un article repris du blog "Numérique pédagogique" de Mathieu Cisel
Cela fait quelques billets que je vous parle de décrochage à l’université. Cela nous change un peu des billets sur les MOOC, n’est-ce pas ? La raison en est simple, la question de l’attrition, qui est au cœur de ma thèse, ne date pas exactement d’hier, et il s’agirait de ne pas réinventer la roue. Aujourd’hui, j’aimerais vous parler des motifs de décrochage en formation, université, formation à distance, peu importe, au travers d’une typologie développée au fil de recherches doctorales, principalement. Comment les étudiants justifient-ils leur abandon ? Une réponse en (…) -
Learning analytics : une typologie d’analyses
J’inaugure aujourd’hui une série d’articles au cours desquels je me propose de revenir sur la diversité des types d’analyses quantitatives menées sur les traces d’interaction, en nous inscrivant dans la démarche de classification que nous avons suivie pour les méthodes mixtes. Nous emploierons le terme forme d’analyse pour désigner les différents types d’analyses quantitatives étudiées ici. Il est possible de classifier les formes d’analyse selon plusieurs axes, le premier étant celui de l’objectif sous-jacent, le second étant la nature de l’analyse réalisée. Les travaux réalisés dans le champ de l’Educational Data Mining peuvent avoir (…)
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Recherches en éducation : l’épineuse question de la validité dans les méthodes mixtes
Au cours des derniers billets, nous nous sommes penchés sur les axes de description des méthodes mixtes, et avons repris la typologie en six types de démarches proposée par Creswell et al. (2003), que nous avons illustrée avec des exemples issus du champ éducatif. Nous aimerions conclure cette série d’articles sur la question des critères de validité des méthodes mixtes. Le terme validité ne désigne pas uniquement les mesures quantitatives. Il se réfère au fait qu’une investigation, « dans ses différentes composantes, dans les conclusions qui en sont tirées, dans les applications qui en découlent, peut être de bonne ou de mauvaise (…)
