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 (…)
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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Modélisation prédictive et découverte de structure, deux classiques de la recherche en Educational Data Mining
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Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie explicative séquentielle
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 explicative. L’approche séquentielle explicative (sequential explanatory) est particulièrement populaire chez les tenants de l’approche quantitative. Dans cette configuration, la première phase de la recherche est caractérisée par la collecte et l’analyse de données quantitatives, qui informe la collecte de données qualitative, qui est alors secondaire.
Les deux formes de données sont séparées mais connectées. Le qualitatif a souvent (…) -
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, (…) -
Un peu de psychologie de la motivation pour comprendre l’apprentissage en ligne
Cet article Un peu de psychologie de la motivation pour comprendre l’apprentissage en ligne est est repris duBlog de Matthieu Cisel.
Aujourd’hui, je vous propose de revenir brièvement sur la théorie des buts d’accomplissement, une théorie de psychologie de la motivation que je trouve super pour comprendre l’apprentissage en ligne, et en particulier pour interpréter ce qui se passe dans un MOOC. Aujourd’hui, je vous propose de revenir sur cette théorie et sa terminologie. Bref, une théorie à diffuser, et qui m’a personnellement énormément plu, même si au final je ne l’ai pas utilisée dans le cadre de mon doctorat. Et je conclue sur un (…) -
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 (…) -
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). -
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 (…) -
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, (…) -
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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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 (…)
