Analyse de l’apprentissage

9 Janvier 2017

Analyse de l'apprentissage

Image : lamp head businessman with laptop © leedsn
Image : lamp head businessman with laptop © leedsn

Thème

Est-il possible d’utiliser certaines données pour assurer un suivi personnalisé de chaque apprenant ? C’est précisément ce que propose l’analyse de l’apprentissage (Learning Analytics).

Le nombre de visionnements d’une vidéo, l’heure et la durée de connexion à un environnement d’apprentissage, les réponses individuelles à des questions de tests et la durée pour inscrire une réponse constituent des données pouvant fournir des indications utiles sur la progression de l’apprentissage. Toutefois, ces données ne sauraient être interprétées individuellement, mais analysées dans leur ensemble.

Une fois traitée, cette information est présentée sous forme d’un tableau de bord permettant à un apprenant de se comparer à son groupe. Est-il à la dernière minute pour la remise de ses travaux ? Est-il plus avancé que les autres dans la progression des unités du cours ?

SmartClass.png

[Légende : Ce tableau de bord permet à un apprenant de comparer sa progression à celle du groupe. Ce module appelé SmartClass peut être gratuitement intégré à Moodle.]

De même, l’enseignant peut cibler les étudiants à risque et suivre la progression de ses groupes. Ces informations viennent compléter ses propres observations lors de séances en classe et de rencontres individuelles. En effet, il faut se rappeler que l’apprentissage ne se produit pas seulement en ligne, mais également lors d’interactions avec les pairs et dans les lieux de stages.

 LoopTool

[Légende : Ce tableau de bord illustre la consultation de contenu avant (en bleu) et après (en rouge) le moment où il est abordé en classe. Ce module appelé LoopTool peut être gratuitement intégré à Moodle.]

AujourD'hui (2016)

  • Tableaux de bord de l’apprenant et de l’enseignant
  • Suivi personnalisé

Dans 5 ans (2021)

  • Détection hâtive des difficultés d’apprentissage
  • Prise en compte des données de senseurs et de l’Internet des objets
  • Prise en compte de l’activité des réseaux sociaux
  • Proposition automatisée de cheminement personnalisé

Dans 10 ans (2026)

  • Modèle prédictif et remédiation assistée par l’apprentissage profond automatisé (Deep Learning)
  • Assurance qualité
  • Prise en compte de l’analyse émotionnelle et de l’activité cervicale
  • Intégration à l’ensemble des activités d’apprentissage en ligne

Objectifs

  • Évaluer le potentiel de l’analyse de l’apprentissage comme outil de diagnostic et d’accompagnement personnalisé des apprenants.
  • Amorcer une réflexion sur l’équilibre entre l’utilisation de données liées à la vie privée et leur utilisation pour améliorer l’apprentissage.
  • Appliquer, de façon modulaire, l’utilisation de données personnelles à des fins d’apprentissage (par exemple, en activité physique ou en biologie).




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