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 (…)
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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Quelques mots sur l’apprentissage autodirigé et sur l’autodirection
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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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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, (…) -
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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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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Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie explicative 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 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 (…) -
MOOC et interaction entre apprenants : une petite revue de littérature
Comme vous l’avez constaté, je suis ces jours-ci dans une logique de valorisation d’articles publiés récemment. C’est que j’ai envie qu’ils soient lus, bon sang. Je me suis décarcassé pour les écrire, ce n’est pas pour qu’ils profitent à deux pelés et trois tondus. Ces derniers jours, je vous ai fait part de mes articles dans Education et Formation ; j’aimerais aujourd’hui revenir sur un article publié dans Distances et Médiations des Savoirs, centré quant à lui sur les interactions entre utilisateurs de MOOC. Le billet d’aujourd’hui présente une petite littérature sur le sujet, qui est bien loin d’être exhaustive, car je ne l’ai pas mise (…)
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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 (…) -
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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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 (…)
