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 (…)
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 du décrochage en formation : les origines
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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). -
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 (…)
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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 (…) -
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 (…) -
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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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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Discours d’utilisateurs de MOOC sur la question des interactions
Un aritcle repris du blog de Mathieu Cisel Vpir aussi Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC (2/2) Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC
Je vous propose aujourd’hui de revenir sur la question du rapport des participants vis à vis des interactions qui se déroulent au sein des MOOC : forums, réseaux sociaux, etc.
Addicts aux forums
Il y a, bien sûr, ceux qui finissent par développer une addiction aux forums. Le propos de ce participant, ingénieur informatique, est édifiant à cet égard :
Mon principal intérêt c’était d’interagir sur les forums. A mettre en balance avec l’apprentissage, (…) -
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 (…) -
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, (…)
