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 (…)
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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Un peu de psychologie de la motivation pour comprendre l’apprentissage en ligne
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Quelques mots sur le concept d’autorégulation
Pendant une partie de ma thèse, j’ai été séduit par le concept d’autorégulation, et bien que pas particulièrement opératoire au vu de la nature des questions que je traitais, j’ai cherché, à tort, à l’appliquer. Même si je ne l’ai repris dans la version finale de mon manuscrit de thèse, je mets quelques extraits de ces réflexions d’un moment sur la question.
Jézégou (2013) se basant notamment sur les travaux d’auteurs nord-américains (Zimmernan, 2002 ; Schunk & Zimmerman, 2007 ; Cosnefroy, 2011), définit le concept d’autorégulation (Self-regulation) comme suit : « Au sens large, il réfère au contrôle que l’apprenant exerce sur son (…) -
La visibilité des mémoires déposés sur DUMAS : une question de discipline
S’ils ne sont généralement pas considérés comme des écrits scientifiques de premier plan, les mémoires de Master de bonne qualité peuvent néanmoins se révéler utiles à la recherche, notamment car ils traitent souvent de sujets d’actualité et peuvent ce faisant accélérer le travail de chercheurs plus confirmés. Encore faut-il qu’il existe des leviers de motivations susceptibles d’inciter les étudiants à mettre à disposition leur travail. Nous nous proposons ici d’explorer au prisme de la théorie de l’échange social l’un des mécanismes qui poussent les étudiant.es à mettre en ligne leur mémoire dans des archives dédiées : la visibilité du (…)
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Analyse de traces d’interaction et reconceptualisation des indicateurs de performance de MOOC : une revue de littérature
L’utilisation débridée d’indicateurs pour mesurer la performance de cours en ligne nuit potentiellement à la compréhension des phénomènes qu’ils prétendent mesurer. En nous focalisant sur les MOOC, nous illustrons trois types de travaux qui permettent de renouveler le regard sur ces métriques à partir d’analyses de traces d’interaction. Le premier consiste à questionner la terminologie mobilisée. Il convient d’identifier le phénomène que l’on évoque lorsque l’on parle de nombre d’étudiants, d’inscrits, ou de certificats délivrés. Par exemple, les inscriptions sont souvent faites par « rafales » et correspondent à des cours qui se (…)
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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 (…) -
Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie exploratoire séquentielle
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 exploratoire. Dans le cas de la stratégie exploratoire séquentielle, un travail de collecte et d’analyse de données qualitatives est réalisé en prélude d’une étude quantitative, et la phase d’analyse quantitative se base sur les résultats de cette étude qualitative.
Plus que l’interprétation d’un résultat, l’objet est ici d’explorer un phénomène. Morgan (1998) suggère que cette stratégie est pertinente pour tester les éléments d’une (…) -
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, sont les invités de l’émission 7 milliards de voisins diffusée sur RFI ce vendredi 17 janvier, de 11h à 12h.
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, c’est sans doute (…) -
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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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 (…) -
Les plates-formes de MOOC et assimilées : futures chaperonnes de l’apprentissage en ligne ?
Je vous propose aujourd’hui un nouvel extrait de l’article publié dans Education et Formation sur les MOOC et les projets d’apprentissage. Cette fois-ci, l’extrait provient de la discussion de l’article, discussion dans laquelle je parle de l’origine des projets, mais aussi de l’influence des plates-formes de MOOC sur les projets d’apprentissage en général.
Commençons par la question de la dichotomie que nous avons établie entre les projets qui sont ont pris forme suite à la découverte du cours sur France Université Numérique (la plate-forme française de référence), et ceux qui lui préexistaient. Comment expliquer qu’un nombre si élevé (…)
