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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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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 qualité, ou quelque part entre les deux. Les résultats doivent pouvoir être défendus face à la communauté de chercheurs. La qualité, ou la validité des données peut avoir des composantes subjectives, intersubjectives, ou objectives, dans la mesure où les arbitres de la qualité de la recherche sont les acteurs de la recherche. » (Creswell et al., 2003). La validité inclue notamment la question de la reproductibilité, et la capacité à généraliser les résultats.

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Méthodes mixtes en éducation : stratégies concomitantes et transformatives

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 aux stratégies concomitantes et transformatives, deux formes de méthodes mixtes.

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Méthodes mixtes et recherche en technologies éducatives : une illustration de la stratégie exploratoire 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 exploratoire. Dans le cas de la stratégie exploratoire séquentielle, un travail de collecte et d’analyse de données qualitatives est réalisé en prélude d’une étude quantitative, et la phase d’analyse quantitative se base sur les résultats de cette étude qualitative.

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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.

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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 les séries de billets à venir 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 série portera sur une classification des méthodes mixtes (Creswell, 2009) dans le champ des recherches en éducation, celles-ci étant définies par l’usage conjoint des données qualitatives et quantitatives dans la démarche de recherche. La seconde est relative à la classification des analyses quantitatives réalisées à partir des traces d’interactions. Je vous propose une série de billets consacrés à cette question.

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

FlaskCher 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 recherche. (Et comme souvent, je me nounoie un peu après, c’est l’écriture académique qui veut ça, pardonnez-moi).

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Retours réflexifs sur ma thèse (à l’usage de doctorants)

Ami doctorant, si par hasard tu passes sur ce billet, j’y donne quelques conseils issus d’une réflexion sur mes quelques années de thèse. Je l’ai finie il y a trois mois; certaines choses se sont bien passées, d’autres moins, et si je peux me permettre de donner mon petit point de vue, je suis sûr que tu pourras te reconnaître dans quelques-unes de mes remarques.

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Les motifs de décrochage à l’université

DiplomaCela fait quelques billets que je vous parle de décrochage à l’université. Cela nous change un peu des billets sur les MOOC, n’est-ce pas ? La raison en est simple, la question de l’attrition, qui est au cœur de ma thèse, ne date pas exactement d’hier, et il s’agirait de ne pas réinventer la roue. Aujourd’hui, j’aimerais vous parler des motifs de décrochage en formation, université, formation à distance, peu importe, au travers d’une typologie développée au fil de recherches doctorales, principalement. Comment les étudiants justifient-ils leur abandon ? Une réponse en quatre grands types de motifs.

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Modélisation du décrochage en formation : les origines

DiplomaDans 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.

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La littérature webmarketing au secours de l’analyse du phénomène MOOC

Il m’arrive de donner dans l’import-export de concepts. Vu qu’au final on s’intéresse à travers les MOOC à des comportements d’internautes, il y a sans doute des choses à prendre dans les travaux de portée plus générale sur les comportements d’internautes, et en particulier sur la question du webmarketing. Aujourd’hui, je voudrais vous présenter deux trois concepts que je trouve assez utiles pour comprendre les comportements d’inscription, et sur lequel je reviendrai par la suite, dont ce que l’on appelle, la clé d’entrée.

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MOOC : croiser questionnaires et traces d’activité – le Classico de la recherche

Dans le dernier billet, nous avons entamé une première revue de littérature sur la question des MOOC, portant tant sur les traces d’activité que sur les revues de littérature. Aujourd’hui, je vous propose de revenir sur quelques publications où les chercheurs croisent données de questionnaires et traces d’activité.

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