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 (…)
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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Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : des modèles pour guider le travail de fouille
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Traces d’interaction et types d’analyses de données quantitatives
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 (…)
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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 (…)
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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 (…) -
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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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). -
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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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 (…) -
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, (…)
