Innovation Pédagogique et transition
Institut Mines-Telecom

Une initiative de l'Institut Mines-Télécom avec un réseau de partenaires

Matthieu Cisel

Articles de cet auteur (54)

  • 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 (…)

  • Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)

    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 (…)

    16 octobre 2016 par Matthieu Cisel Veille 1138 visites 0 commentaire
  • Retrait volontaire versus échec académique dans les MOOC : propositions de définitions opératoires

    un article repris du blog de Mathieu Cisel
    J’ai parlé il y a quelques mois dans le blog Educpros des différences qui existaient entre formes d’attrition, et notamment de celle qui distingue le retrait volontaire, le participant se retire de la formation suite à une décision positive, et l’échec académique, où il se rate méchamment. Sauf que voilà, si vous voulez appliquer de tels concepts dans les MOOC, vous êtes obligés de faire un petit travail de définition opératoire. Dans le billet d’aujourd’hui, je vous propose la définition opératoire de ces deux concepts. Vous allez comprendre en lisant ce billet pourquoi il peut être complexe (…)

    20 octobre 2016 par Matthieu Cisel MOOC 798 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    6 février 2018 par Matthieu Cisel Veille 458 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 477 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    15 juillet 2016 par Matthieu Cisel Veille 847 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    14 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 939 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    6 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 1015 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

  • 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 (…)

    9 février 2017 par Matthieu Cisel Numérique pédagogique 1802 visites 0 commentaire

0 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50