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 (…)
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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Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie explicative séquentielle
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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 (…) -
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 (…) -
Le MOOC, un projet d’apprentissage ?
Je fais régulièrement le lien entre le suivi d’un MOOC et ce que l’on nomme les projets d’apprentissage, un vieux concept, puisqu’il est proposé dès 1971 par Allen Tough. Néanmoins, il me faut souligner que les éventuels projets d’apprentissage correspondant aux MOOC se distinguent à bien des égards de ceux que décrit Tough dans ses travaux séminaux. Quelques mots sur la question …
Pour l’auteur, un projet d’apprentissage dure en moyenne une centaine d’heures et mobilise en moyenne une dizaine de personnes-ressources. Or les MOOC de FUN ne nécessitent qu’une vingtaine d’heures en moyenne si l’on se base les estimations fournies par les (…) -
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 (…) -
Une brève revue de littérature sur les revues de littérature sur les MOOC (#inception)
Aujourd’hui, je vous propose dans ce billet comme dans ceux qui suivent de revenir succinctement sur les principales recherches réalisées sur la question des MOOC entre 2009 et 2016. Parmi les quelques revues de la littérature scientifique consacrées aux MOOC publiées à ce jour, quatre ont retenu mon attention au cours de mes travaux (Liyanagunawerda, 2013 ; Ebben & Murphy, 2014 ; Raffaghelli et al., 2015 ; Veletsianos & Shepherdson, 2016).
Ebben & Murphy (2014) décomposent les recherches menées sur les MOOC entre 2009 et 2013 en deux grandes périodes correspondant peu ou prou aux différentes phases du développement de ces (…) -
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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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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Développer l’éducation par la recherche avec un carnet numérique
Élèves Savanturiers en pleine expérience, mai 2017. Savanturiers, CC BY-NC-SA
Dans la plupart des pays développés, l’enseignement des sciences poursuit sa lente mutation. Les considérations méthodologiques occupent dans les discours une place croissante. Au moins sur le papier, les nouvelles générations d’enseignants sont encouragées à mettre davantage l’accent sur l’appropriation de la démarche scientifique, du raisonnement, et moins sur la mémorisation de faits ou de lois.
On rappelle à loisir que les enjeux dépassent la formation des futures générations de scientifiques, car il s’agit aussi, au travers de la maîtrise de la démarche (…)
