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 (…)

  • Cahiers de laboratoire électroniques : un outil pour l’enseignement des sciences

    Un article repris du blog "Numérique pédagogique" de Mathieu Cisel
    Cher ami lecteur, je m’intéresse ces temps-ci (dans le cadre de mon post-doctorat) à la question de la démarche scientifique et des outils utilisés dans le cadre de son enseignement. Pour cette raison, je me suis penché sur la question des « cahiers de laboratoire électroniques » et de leur applications pédagogiques. Comme d’habitude, un petit état de l’art sur les solutions existantes et sur leurs utilisations s’est imposé, état de l’art que je me propose de partager ici. Soulignons qu’il est loin d’être exhaustif, et qu’il ne correspond qu’à quelques jours de (…)

    30 septembre 2016 par Matthieu Cisel Veille 1686 visites 0 commentaire
  • Modélisation du décrochage en formation : les origines

    Un article repris du blog "Numérique pédagogique" de Mathieu Cisel
    Dans les années 1970 outre-Atlantique, la recherche sur la question des formes d’attrition à l’université évolue rapidement. On cherche à développer des modèles de causalité et à dépasser l’approche descriptive. Je vous propose aujourd’hui de revenir sur ces travaux, en concluant notamment sur leur application au contexte de la formation à distance.
    Comme le souligne Tinto (2006), lorsque la question de la rétention dans l’enseignement supérieur commence à prendre de l’importance dans la littérature scientifique au cours des années 1960, c’est au travers de la (…)

    3 octobre 2016 par Matthieu Cisel Veille 1188 visites 0 commentaire
  • Stratégies d’analyse et fouille de données éducatives : des modèles pour guider le travail de fouille

    Je vous propose aujourd’hui de nous attarder sur deux éléments : la « distillation de données pour le jugement humain », et la fouille médiée par des modèles. 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.
    Data distillation for Human Judgement
    Dans certains cas, les humains peuvent faire des inférences à propos des données, lorsqu’elles sont présentées de manière appropriée, qui vont au-delà de méthodes de fouilles de données automatisées. Les méthodes de (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 545 visites 0 commentaire
  • Un post-doctorat avec les Savanturiers, consacré à la conception d’EIAH

    Chers lecteurs, je parle souvent de MOOC dans ce blog, réminiscences d’un doctorat sur la question. Mais comme vous le savez peut-être, je fais mon post-doctorat sur la conception d’un EIAH (Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain). Quelques mots sur ce projet …
    Dans le cadre d’un projet eFRAN lancé en 2016, Savanturiers du Numérique, les Savanturiers pilotent un consortium rassemblant deux laboratoires de recherche, deux académies et un industriel, Tralalère. Un des objectifs de ce consortium est de développer une application visant à instrumenter les projets Savanturiers. La première année du projet permet un travail (…)

    4 mai 2018 par Matthieu Cisel Veille 431 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 3260 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 1118 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 320 visites 0 commentaire
  • Discours d’utilisateurs de MOOC sur la question des interactions

    Un aritcle repris du blog de Mathieu Cisel Vpir aussi Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC (2/2) Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC
    Je vous propose aujourd’hui de revenir sur la question du rapport des participants vis à vis des interactions qui se déroulent au sein des MOOC : forums, réseaux sociaux, etc.
    Addicts aux forums
    Il y a, bien sûr, ceux qui finissent par développer une addiction aux forums. Le propos de ce participant, ingénieur informatique, est édifiant à cet égard :
    Mon principal intérêt c’était d’interagir sur les forums. A mettre en balance avec l’apprentissage, (…)

    23 février 2017 par Matthieu Cisel MOOC 2658 visites 0 commentaire
  • 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 (…)

    16 janvier 2017 par Matthieu Cisel Veille 688 visites 0 commentaire

0 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50