Tous les articles par Matthieu Cisel

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.

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MOOC et interaction entre apprenants : une petite revue de littérature

Comme vous l’avez constaté, je suis ces jours-ci dans une logique de valorisation d’articles publiés récemment. C’est que j’ai envie qu’ils soient lus, bon sang. Je me suis décarcassé pour les écrire, ce n’est pas pour qu’ils profitent à deux pelés et trois tondus. Ces derniers jours, je vous ai fait part de mes articles dans Education et Formation; j’aimerais aujourd’hui revenir sur un article publié dans Distances et Médiations des Savoirs, centré quant à lui sur les interactions entre utilisateurs de MOOC. Le billet d’aujourd’hui présente une petite littérature sur le sujet, qui est bien loin d’être exhaustive, car je ne l’ai pas mise à jour récemment.

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Pourquoi analyser le MOOC comme un projet d’apprentissage ?

Aujourd’hui, je vous propose un extrait de l’article que j’ai publié dans la revue belge Education et Formation, sur le MOOC, vu comme un projet d’apprentissage. Je propose de revenir dans cet article sur les raisons qui m’ont poussé à analyser les MOOC en ces termes. A force de lire d’une part la littérature sur la formation à distance, et d’autre part celle sur les MOOC, j’ai réalisé qu’il fallait sans doute changer de perspective pour se distinguer significativement de recherches vieilles de plusieurs décennies.

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Intérêt pour le certificat des MOOC : quelques réflexions sur une enquête

Dans mon blog Educpros, j’ai fait tout une série de billets consacrés aux certificats de MOOC, et à l’intérêt que les participants lui portent. J’aimerais conclure aujourd’hui par un petit article sur la question. Dans la mesure où cet article fait beaucoup référence à des travaux de recherche, sa tonalité est tout indiquée pour un articles dans Hypothèses. Nous parlons aujourd’hui autoformation compensatoire, certificat, et légitimation d’apprentissages.

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Issues raised by the implementation of project-based learning in MOOCs (1/4)

Today, we will speak about project-based learning in MOOCs. I designed a MOOC based on this pedagogy and conductive several interviews in order to adress the issues raised by this approach. If you want to get a better understanding of the context surrounding this research, please read the previous blog post (or even better, my PhD : Utilisation des MOOC, éléments de typologie).

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Project-Based Learning in MOOCs

Exceptionally,  today’s post is in English. It deals with a type of pedagogy that is hardly visible in the MOOC movement, but that deserves more attention than it has received to date: Project-Based Learning. This blog post is an introduction to coming articles on experiences from MOOC learners who registered to a MOOC where I implemented Project-Based Learning.

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Un autre regard sur l’échantillonnage observé dans les MOOC

Au cours du dernier billet, nous avons commencé à parler de l’échantillonnage chez les certifiés, c’est à dire la propension d’un certain nombre d’utilisateurs ayant obtenu le certificat de sauter des activités prescrites. Nous avons émis certains doutes quant au fait que ce comportement était encouragé par les équipes pédagogiques, suggérant que ce comportement correspondait davantage à une stratégie de l’apprenant pour minimiser les coûts, et maximiser les gains. Quelques mots pour conclure sur la question.

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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.

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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.

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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.

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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 Mining (fouille de données éducatives). La lecture des articles précédents est nécessaire pour mieux comprendre la démarche.

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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.

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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.

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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 plusieurs objectifs non mutuellement exclusifs : communication aux parties prenantes, amélioration des cours, génération de recommandations, prédiction des résultats et des acquis futurs des étudiants, construction de « modèles étudiants », etc. Nous avons choisi ici de nous concentrer sur la nature des analyses réalisées.

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