Innovation Pédagogique et transition
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Matthieu Cisel

Articles de cet auteur (54)

  • Méthodes mixtes en éducation : stratégies concomitantes et transformatives

    Ce billet fait partie d’une série d’articles sur les méthodes mixtes en éducation. La lecture des articles précédents est nécessaire pour comprendre le billet du jour, consacré aux stratégies concomitantes et transformatives, deux formes de méthodes mixtes.
    Stratégie concomitante avec étayage réciproque
    Dans le design concomitant avec étayage réciproque (concurrent with triangulation, pour les anglo-saxons), l’objectif est de confirmer, de corroborer, de réaliser une validation croisée des résultats obtenus au sein d’une même étude. Nous avons préféré le terme étayage réciproque comme traduction du terme triangulation. Les données (…)

    10 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 1111 visites 0 commentaire
  • Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)

    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 trois 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 uniquement des approches quantitatives. Cette démarche, dont je mesurais tous les (…)

    16 octobre 2016 par Matthieu Cisel Veille 884 visites 0 commentaire
  • Quand l’on picore dans un MOOC : retour sur la question de l’échantillonnage

    Vous vous en doutiez sûrement un petit peu, mais ce n’est pas parce que l’on obtient le certificat d’un MOOC que l’on a réalisé toutes les tâches prescrites, c’est ce que je nomme l’échantillonnage. A défaut de vous présenter des résultats chiffrés (il faudra attendre la publication des mes articles pour cela), je vous propose de réfléchir au moins aujourd’hui à quelques interprétations de la chose.
    Alors que la question de la catégorisation des non-certifiés sur la base de leurs usages observables revient régulièrement dans les rapports et les articles scientifiques, celle de l’échantillonnage reste quant à elle largement sous-investie (…)

    9 février 2017 par Matthieu Cisel Numérique pédagogique 1583 visites 0 commentaire
  • La visibilité des mémoires déposés sur DUMAS : une question de discipline

    S’ils ne sont généralement pas considérés comme des écrits scientifiques de premier plan, les mémoires de Master de bonne qualité peuvent néanmoins se révéler utiles à la recherche, notamment car ils traitent souvent de sujets d’actualité et peuvent ce faisant accélérer le travail de chercheurs plus confirmés. Encore faut-il qu’il existe des leviers de motivations susceptibles d’inciter les étudiants à mettre à disposition leur travail. Nous nous proposons ici d’explorer au prisme de la théorie de l’échange social l’un des mécanismes qui poussent les étudiant.es à mettre en ligne leur mémoire dans des archives dédiées : la visibilité du (…)

  • Modélisation prédictive et découverte de structure, deux classiques de la recherche en Educational Data Mining

    Le billet d’aujourd’hui est consacré à deux approches utilisées en EDM lors d’analyses quantitatives : la modélisation prédictive d’une part, et la découverte de structure d’autre part. 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.
    Modélisation prédictive
    Dans le cas de la modélisation prédictive (predictive modeling), l’objectif est de développer un modèle qui infère sur un aspect particulier des données, comme une variable dite « dépendante », à partir (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 742 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    14 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 714 visites 0 commentaire
  • Manifeste pour un catalogue d’analyses (pour les learning analytics)

    Aujourd’hui, je souhaiterais suggérer des pistes relatives au travail de vulgarisation des méthodes d’analyse de données éducatives, dont j’ai donné l’esprit au cours des billets précédents. On va notamment parler d’une idée qui me trotte dans la tête depuis longtemps, un catalogue d’analyses pour les traces d’interaction (ou learning analytics), dans lequel un analyste pourrait venir piocher à loisir des idées.
    La première pourrait consister à poursuivre le travail de construction de typologies effectuées en subdivisant certaines des catégories proposées jusqu’à présent, et en créant davantage de catégories spécifiques du champ (…)

    17 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 293 visites 0 commentaire
  • Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : le Relationship Mining

    Dans le cas du Relationship mining, l’objectif est de découvrir des relations entre variables dans un jeu de données qui en comprend un nombre important. Cela peut conduire à chercher à identifier les variables qui sont le plus fortement associées avec une variable d’intérêt, ou à établir parmi l’ensemble de paires de variables celles dont la relation est la plus forte. Il existe grossièrement quatre types de Relationship mining : l’association rule mining, le correlation mining, le sequential pattern mining, le causal data mining. Cet article s’inscrit dans une série de billets consacrés aux techniques d’analyse en Educational Data (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 593 visites 0 commentaire
  • Discours d’utilisateurs de MOOC sur la question des interactions

    Un aritcle repris du blog de Mathieu Cisel Vpir aussi Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC (2/2) Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC
    Je vous propose aujourd’hui de revenir sur la question du rapport des participants vis à vis des interactions qui se déroulent au sein des MOOC : forums, réseaux sociaux, etc.
    Addicts aux forums
    Il y a, bien sûr, ceux qui finissent par développer une addiction aux forums. Le propos de ce participant, ingénieur informatique, est édifiant à cet égard :
    Mon principal intérêt c’était d’interagir sur les forums. A mettre en balance avec l’apprentissage, (…)

    23 février 2017 par Matthieu Cisel MOOC 2564 visites 0 commentaire
  • MOOC : croiser questionnaires et traces d’activité – le Classico de la recherche

    Dans le dernier billet, nous avons entamé une première revue de littérature sur la question des MOOC, portant tant sur les traces d’activité que sur les revues de littérature. Aujourd’hui, je vous propose de revenir sur quelques publications où les chercheurs croisent données de questionnaires et traces d’activité.
    S’est développée depuis quelques années une littérature focalisée plus ou moins exclusivement sur l’analyse des enquêtes diffusées auprès des participants de MOOC, et fournissant des résultats intéressants au regard des motivations pour s’inscrire ou de la composition sociodémographique des audiences. Cette littérature (…)

    30 août 2016 par Matthieu Cisel MOOC 604 visites 0 commentaire

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