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 (…)
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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Recherches en éducation : l’épineuse question de la validité dans les méthodes mixtes
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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 (…) -
Le sigle MOOC à la loupe
Dans le dernier billet, je vous avais promis que nous reviendrions sur la définition du terme MOOC en décomposant le sigle. Nous allons donc revenir aujourd’hui sur la signification des termes Massif, Open, Online et Course. Si je me suis déjà prêté à l’exercice il y a longtemps dans le cadre d’un billet assez court, je vous propose aujourd’hui de renouveler l’exercice dans un esprit un peu plus académique.
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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 (…) -
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 (…) -
Pourquoi analyser le MOOC comme un projet d’apprentissage ?
Aujourd’hui, je vous propose un extrait de l’article que j’ai publié dans la revue belge Education et Formation, sur le MOOC, vu comme un projet d’apprentissage. Je propose de revenir dans cet article sur les raisons qui m’ont poussé à analyser les MOOC en ces termes. A force de lire d’une part la littérature sur la formation à distance, et d’autre part celle sur les MOOC, j’ai réalisé qu’il fallait sans doute changer de perspective pour se distinguer significativement de recherches vieilles de plusieurs décennies.
Les similitudes sont frappantes entre, d’une part, les travaux qui furent consacrés dès l’immédiat après-guerre (Edwards, (…) -
Les plates-formes de MOOC et assimilées : futures chaperonnes de l’apprentissage en ligne ?
Je vous propose aujourd’hui un nouvel extrait de l’article publié dans Education et Formation sur les MOOC et les projets d’apprentissage. Cette fois-ci, l’extrait provient de la discussion de l’article, discussion dans laquelle je parle de l’origine des projets, mais aussi de l’influence des plates-formes de MOOC sur les projets d’apprentissage en général.
Commençons par la question de la dichotomie que nous avons établie entre les projets qui sont ont pris forme suite à la découverte du cours sur France Université Numérique (la plate-forme française de référence), et ceux qui lui préexistaient. Comment expliquer qu’un nombre si élevé (…) -
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 (…) -
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 (…) -
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 (…)
