L’utilisation débridée d’indicateurs pour mesurer la performance de cours en ligne nuit potentiellement à la compréhension des phénomènes qu’ils prétendent mesurer. En nous focalisant sur les MOOC, nous illustrons trois types de travaux qui permettent de renouveler le regard sur ces métriques à partir d’analyses de traces d’interaction. Le premier consiste à questionner la terminologie mobilisée. Il convient d’identifier le phénomène que l’on évoque lorsque l’on parle de nombre d’étudiants, d’inscrits, ou de certificats délivrés. Par exemple, les inscriptions sont souvent faites par « rafales » et correspondent à des cours qui se (…)
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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Analyse de traces d’interaction et reconceptualisation des indicateurs de performance de MOOC : une revue de littérature
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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 (…) -
Apprendre une langue sur le web : la révolution de l’IA se fait attendre
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, (…) -
MOOC : la révolution n’a pas eu lieu
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 (…) -
Retrait volontaire versus échec académique dans les MOOC : propositions de définitions opératoires
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 (…) -
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 (…) -
Modélisation du décrochage en formation : les origines
Un article repris du blog "Numérique pédagogique" de Mathieu Cisel
Dans les années 1970 outre-Atlantique, la recherche sur la question des formes d’attrition à l’université évolue rapidement. On cherche à développer des modèles de causalité et à dépasser l’approche descriptive. Je vous propose aujourd’hui de revenir sur ces travaux, en concluant notamment sur leur application au contexte de la formation à distance.
Comme le souligne Tinto (2006), lorsque la question de la rétention dans l’enseignement supérieur commence à prendre de l’importance dans la littérature scientifique au cours des années 1960, c’est au travers de la (…) -
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 (…)
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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 (…) -
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 (…)
