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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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 (…) -
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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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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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 (…) -
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 (…) -
L’origine des confusions autour du terme MOOC
Un article publié en mai 2016 sur le site numérique pédagogique de Mathieu Cisel
Bon, allez, malgré ce que je vous ai dit l’autre fois, je vous propose dans un petit billet de revenir sur les origines du terme MOOC. L’impact médiatique du phénomène (Bulfin, 2014 ; Kovanovic, 2015), notamment sur les réseaux sociaux (Shen & Kuo, 2015 ; Zhang, 2015), son appropriation par de multiples acteurs et l’évolution constante des dispositifs n’ont pas manqué de jeter un certain flou quant à la définition de l’objet. Le succès qu’ont rencontré les MOOC à partir de 2012 a conduit à de nombreux détournements plus ou moins intentionnels du terme, (…) -
Les grandes lignes de ma thèse sur les MOOC
Il y a quelques billets, je vous ai présenté mes questions de recherches. Il est temps maintenant de vous présenter les grandes orientations méthodologiques de mon travail, les données que je compte mobiliser, et tout le tintouin. Les quelques données sur lesquelles se base l’article de Koller et al. (2013) que nous évoquions l’autre fois – article fondateur s’il en est – ouvrent des pistes pour mieux appréhender la question des faibles taux de certification des MOOC, mais elles sont fragmentaires ; par ailleurs, le format de cet article est davantage celui d’un billet d’opinion que d’une publication scientifique. Bref, c’est un peu léger. Si ma thèse s’inspire de ces pistes de réflexion, mon rôle est d’étoffer ce discours avec un corpus d’analyses autrement plus conséquent. Je vous propose de revenir sur mes quelques chapitres de résultats. -
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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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 (…)
