Étape 1 : Collecte de données

Cette étape vise à dresser un inventaire des sources potentielles de données alimentant l’analyse de l’apprentissage. Concrètement, le système recueille un grand nombre d’énoncés sur les actions de l’apprenant, sous la forme sujet - prédicat - objet - contexte. Par exemple :

  • L’apprenant a complété la lecture en ligne du chapitre 3 en 20 minutes. 
  • L’apprenant a répondu « oui » à la question 3 du test numéro 2.
  • L’apprenant a complété la lecture du chapitre 3 en déplacement sur l’île de Montréal.

L’analyse de l’apprentissage repose sur une grande variété de sources pour collecter des traces d’apprentissage, qui peut s’étendre des systèmes de gestion pédagogique jusqu’aux senseurs. Les traces d’utilisation peuvent provenir :

  • Des systèmes de gestion pédagogique qui procurent des renseignements sur le parcours de l’étudiant, ses résultats, ses besoins et ses préférences.
  • Des environnements d’apprentissage qui indiquent le moment et la durée d’utilisation, les résultats de tests et la liste des contenus consultés.
  • Des données de géolocalisation qui sont fournies par les appareils fixes et mobiles.
  • Des services et outils externes, telles des applications de stockage infonuagique, de lecture de manuels numériques et de simulation.
  • Des informations techniques portant sur l’identification des appareils utilisés et la vitesse de connexion.
  • D’appareils spécialisés pour la mesure de l’électroencéphalogramme, le suivi oculaire, le flux vidéo en vue de l’analyse émotionnelle ainsi que des senseurs.

Ces énoncés, emmagasinés dans un entrepôt d’énoncés d’apprentissage, peuvent être codés selon deux types de formats :

  • Caliper, un standard développé par IMS.
  • Experience API (xAPI), un standard développé par ADL, le groupe qui a popularisé l’empaquetage de séquences d’apprentissage sous le format SCORM.

Collecte.png

[Légende : Type de traces d’utilisation de services et applications recueillies à des fins de l’analyse de l’apprentissage.]

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