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 (…)
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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Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)
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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 (…) -
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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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 (…) -
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 (…) -
Recherches sur les technologies éducatives et usage des méthodes mixtes
Dans le cadre d’une ANR, l’ANR Hubble, je me suis intéressé à deux questions relatives à la classification des démarches de recherche dans le champ de la fouille de données issues d’Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH), que nous nommerons traces d’interaction. L’objectif qui sous-tend cette démarche est avant tout de contribuer à l’établissement d’un vocabulaire commun au sein d’une communauté de recherche sur les EIAH caractérisée par sa pluridisciplinarité. La première classification est celle des méthodes mixtes (Creswell, 2009) dans le champ des recherches en éducation, celles-ci étant définies par l’usage (…)
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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 (…) -
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 (…) -
Les grandes lignes de ma thèse sur les MOOC
Il y a quelques billets, je vous ai présenté mes questions de recherches. Il est temps maintenant de vous présenter les grandes orientations méthodologiques de mon travail, les données que je compte mobiliser, et tout le tintouin. Les quelques données sur lesquelles se base l’article de Koller et al. (2013) que nous évoquions l’autre fois – article fondateur s’il en est – ouvrent des pistes pour mieux appréhender la question des faibles taux de certification des MOOC, mais elles sont fragmentaires ; par ailleurs, le format de cet article est davantage celui d’un billet d’opinion que d’une publication scientifique. Bref, c’est un peu léger. Si ma thèse s’inspire de ces pistes de réflexion, mon rôle est d’étoffer ce discours avec un corpus d’analyses autrement plus conséquent. Je vous propose de revenir sur mes quelques chapitres de résultats. -
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 (…)
