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 (…)
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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Les motifs de décrochage à l’université
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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 (…) -
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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Quatre axes pour distinguer les méthodes mixtes
Dans la continuité du dernier billet, je vous propose de continuer notre réflexion sur les méthodes mixtes en nous attardant sur une typologie proposée par Creswell, un des auteurs les plus prolixes en la matière.
Creswell et al. (2003) proposent quatre axes pour discriminer les différentes approches. Le premier est la séquentialité (Timing) ; il s’agit ici de déterminer l’ordre dans lequel seront récoltées données qualitatives et quantitatives, et le cas échéant, si elles seront collectées de manière concomitante. Le second est le poids respectif (Weighing) de la démarche quantitative et de la démarche qualitative. Il s’agit de (…) -
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 (…) -
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 (…) -
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 (…) -
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 (…) -
Recherches en éducation : l’épineuse question de la validité dans les méthodes mixtes
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 (…)
