Marcher dans leurs pas pour comprendre là où ils en sont

Dans ce balado, les intervenants échangent au sujet des enjeux éthiques que peut poser l’analyse des données d’apprentissage. Parmi ceux-ci, figurent la nature et la pertinence réelle des données à collecter, le risque d’étiqueter des apprenants (biais d’évaluation), l’importance de ne pas sauter aux conclusions à partir d’une ou plusieurs données sans prêter attention à la qualité du scénario pédagogique, au niveau de difficultés des activités ainsi qu’au contrôle du traitement des données collectées et de leur diffusion à d’autres acteurs.

Dans cet article, les auteurs partagent les résultats d’une étude de cas réalisée dans le cadre d’un cours universitaire au sujet des techniques et des données d’analyse de l’apprentissage qui, pour quatre évaluations en ligne (questions de compréhension, forum de discussion, questions de réflexions, apprentissage par projets), se sont avérées les plus propices pour procurer soutenir l’enseignement et l’apprentissage en ligne (ex. fréquence d’interactions entre les pairs, analyse qualitative et quantitative de textes, observations d’artefacts).

Dans cet article, les auteurs présentent les résultats d’une étude réalisée dans le but de démontrer dans quelle mesure l’analyse des données d’apprentissage peut aider les enseignants à améliorer le processus d’apprentissage des apprenants (ex. soutenir leur progression) avant de leur demander de réaliser des activités d’évaluation formative en ligne (ex. intégrer des rétroactions interactives immédiates à même les activités).

Cette ressource présente une définition de l’analyse de l’apprentissage et met en valeur ses avantages. De même, elle s’attarde aux défis et aux risques qui peuvent être associés à ce champ d’étude et émet une série de recommandations. Enfin, elle explique aux enseignants comment l’analyse de l’apprentissage contribue à penser autrement l’évaluation et, par conséquent, à l’améliorer.

Cette ressource explique aux enseignants ce qu’est l’analyse de l’apprentissage, expose de nombreuses raisons pour lesquelles il s’avère pertinent de s’y intéresser et met en relief trois bénéfices concrets de ce champ d’études, soit la génération de rapports pour suivre les progrès des apprenants, l’interprétation des données afin de trouver des réponses à des questions comme Mon cours attire-t-il mes étudiants? et la formulation d’hypothèses de remédiation (ex. dynamiser la scénarisation d’un cours par l’introduction du storytelling).

Cette ressource est la première édition d’un manuel (handbook) sur l’analyse de l’apprentissage. Il s’adresse principalement aux enseignants qui désirent mieux comprendre les tenants et aboutissants de ce champ d’études et à saisir comment ils peuvent le mettre en pratique au profit des apprenants ou de leurs institutions d’enseignements. Quatre thèmes y sont discutés?: 1) concepts fondamentaux de l’analyse de l’apprentissage d’un point de vue à la fois historique et théorique; 2) techniques et approches à partir d’études de cas; 3) applications à la lumière de modèles et méthodes; 4) stratégies institutionnelles et perspectives d’avenir.

Dans ce guide pédagogique, les auteures proposent, à partir de l’angle de l’analyse des données d’apprentissage, une nouvelle version du modèle Multiple measures élaboré en 1998 par la chercheure Victoria Bernhardt. Dans cette nouvelle version, elles mettent en valeur comment les ensembles de données que sont la démographie, les apprentissages et les processus scolaires s’entre-influencent. De même, elles invitent les acteurs pédagogiques à considérer l’influence de ces données de façon à prendre des décisions qui tiennent en compte la complexité du système d’enseignement dans son ensemble (ex. répercussions des programmes de soutien sur les apprentissages ; répercussions des programmes des apprentissages sur les programmes de soutien).

Dans ce billet de blogue, l’auteur attire l’attention des responsables de programmes d’études relativement à l’utilité de l’analyse des données d’apprentissage. Par exemple, une fois analysées ces données peuvent améliorer la compréhension des contextes d’apprentissage et, par conséquent, soutenir des changements au niveau des pratiques d’enseignement. De plus, elles peuvent contribuer à prendre de meilleures décisions et à mettre en place des stratégies institutionnelles visant à développer des programmes d’études pouvant faire une différence en termes de soutien à l’apprentissage des apprenants (ex. acquérir de nouvelles ressources pédagogiques avec diligence, se responsabiliser).

Dans cet article, l’auteur explique en quoi consiste l’analyse des données d’apprentissage à partir des données qui n’ont de cesse de croitre (en volume, types), en raison notamment de leur collecte à partir des nombreuses activités pédagogiques que sont amenés à réaliser par l’entremise des environnements numériques d’apprentissage les apprenants. Il explique comment l’analyse de l’apprentissage peut amener les praticiens et chercheurs dans le milieu de l’éducation postsecondaire à ajuster leurs décisions et actions pédagogiques (ex. pour motiver davantage les apprenants, cibler ceux qui sont à risque de décrocher) et ainsi améliorer l’expérience d’enseignement-apprentissage.

Dans ce billet de blogue, les auteures reviennent sur la tenue de la 7e conférence Learning Analytics and Knowledge, qui s’est tenue à Vancouver en mars 2017 en présence de quelque 1000 praticiens et chercheurs du milieu de l’enseignement dans le but de mettre en commun des initiatives et des résultats de recherches sur le thème de l’analyse des données d’apprentissage, mais aussi de partager des défis tel ceux qui se rapportant à l’éthique et à la protection des données personnelles des apprenants.

Cet article présente Fovéa, un outil d’analyse de l’apprentissage de type tableau de bord destiné aux enseignants qui désirent obtenir en temps réel des données sur les perceptions des apprenants, leur motivation ou encore leur niveau de stress dans le but de leur offrir, à l’aide de pistes d’interventions favorisant la réussite éducative, une expérience d’apprentissage personnalisée.