Innovation Pédagogique et transition
Une initiative de l'Institut Mines-Télécom avec un réseau de partenaires
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 (…)
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 à l’approche séquentielle exploratoire. Dans le cas de la stratégie exploratoire séquentielle, un travail de collecte et d’analyse de données qualitatives est réalisé en prélude d’une étude quantitative, et la phase d’analyse quantitative se base sur les résultats de cette étude qualitative.
Plus que l’interprétation d’un résultat, l’objet est ici d’explorer un phénomène. Morgan (1998) suggère que cette stratégie est pertinente pour tester les éléments d’une (…)
le point de vue de Mathieu Cisel dans un article pour The conversation
Le modèle initial des MOOC alliant vidéos, activités et attestations gratuites est en perte de vitesse. Shutterstock
Permettre à toute personne qui le souhaite d’assister au cours des plus prestigieuses universités, sans condition préalable de diplôme et depuis les quatre coins du monde, telle est la perspective alléchante qu’ouvrait l’essor des massive open online courses (MOOC) à partir de 2012. Pour soutenir les établissements dans la conception de ces programmes en ligne, le ministère de l’Enseignement supérieur lançait dès 2013 sa propre plate-forme en (…)
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 (…)
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 (…)
Des établissements du supérieur aux pure players de l’IA, l’apprentissage des langues en ligne attire de nombreux acteurs. Shutterstock
Matthieu Cisel, chercheur spécialisé dans les apprentissages en ligne, et Aurélie Djavadi, cheffe de rubrique Éducation, étaient les invités de 7 milliards de voisins sur RFI ce vendredi 17 janvier 2020. Pour réécouter l’émission, cliquez ici.
De Duolingo à Babbel, en passant par Busuu ou Qioz, on ne compte plus les applications permettant d’apprendre des langues sur Internet, chez soi, sur son ordinateur, ou sur son portable, entre deux stations de métro. Avec l’enseignement de la programmation, (…)
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 (…)
un article repris du blog de Mathieu Cisel
J’ai parlé il y a quelques mois dans le blog Educpros des différences qui existaient entre formes d’attrition, et notamment de celle qui distingue le retrait volontaire, le participant se retire de la formation suite à une décision positive, et l’échec académique, où il se rate méchamment. Sauf que voilà, si vous voulez appliquer de tels concepts dans les MOOC, vous êtes obligés de faire un petit travail de définition opératoire. Dans le billet d’aujourd’hui, je vous propose la définition opératoire de ces deux concepts. Vous allez comprendre en lisant ce billet pourquoi il peut être complexe (…)
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 (…)