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Le Big Data
dans
l’éducation
French Touch Education
17 Déc. 2014
Il est temps de franchir l’étape suivante dans la
révolution de l’éducation digitale : au lieu de
demander ce qu’on peut apprendre de nos
ordinateurs et de nos tablettes, demandons-nous
ce qu’ils peuvent apprendre de nous.
Les écoles qui sont les mieux classées ont un facteur
récurrent commun : les classes de petite taille. Le professeur peut
donner à chaque élève une grande quantité de temps.
Imaginez un système intelligent, un professeur virtuel et
personnel ayant l’expérience d’une centaine de milliers
d’élèves.
Le système intelligent de myBlee maths conseille à
chaque enfant un chemin personnalisé.
Ces chemins sont calculés en prenant en considération
quatre références principales
o  le programme scolaire correspondant
à son âge
o  les résultats de ses activités précédentes
o  l’information générée par l’ensemble
des utilisateurs
o  et l’avis de professeurs et pédagogues
Comment ça pourrait marcher ?
L’intersection de milliers de données des utilisateurs
7 millions d’exercices ont déjà été réalisés par les élèves du monde
entier dans myBlee maths.
Un système de filtrage d’information similaire aux techniques
d’apprentissage automatiques des grands acteurs de la technologie
comme Google, Amazon, Critéo et Netflix mais….
Un système de recommandation pour l’éducation est
naturellement plus complexe qu’un système de
recommandation pour la publicité…
…il est beaucoup plus facile de suggérer à un utilisateur un produit
qu’il veut, plutôt qu’un qu’il ne veut pas.
Comment ça marche ?
o  Les premières recommandations sont faites à partir de l’âge et/ou
de la classe de l’élève.
o  Un grand nombre de données sont collectées pour créer, mettre à
jour et affiner les recommandations en temps réel.
o  Ensuite les recommandations s’améliorent car elles sont faites en
fonction de toutes les activités précédentes : quels exercices ont
été faits, combien de temps l’enfant a mis et quels étaient ses
résultats. A chaque module et nouveau résultat obtenu par
l'enfant, l'algorithme recalcule la liste personnalisée des modules
afin de s'adapter à son profil et ses nouveaux résultats en temps
réel.
French Touch de l'Education - Le Big Data dans l'éducation, Laetitia Grail, myBlee
Algorithme de calcul de chemin optimal et de similarité
o  Pour déterminer la meilleure suggestion, nous utilisons un
algorithme de recherche de type « Plus court chemin ».
o  Le système effectue une recherche d'autres utilisateurs en situation
similaire (qui ont les mêmes difficultés, aisances, ...) de façon à ce
que le résultat soit le plus adapté. C'est de l'aide mutuelle.
o  La moindre petite action compte : la manière dont Carlos utilise
myBlee maths à Bogota peut aider Sophie à Paris sur la formation
de son chemin.	
  
o  Pour l'algorithme de calcul, on utilise les taux de réussite des
enfants sur chaque exercice. C'est-à-dire, un élève qui a eu 67%
est plus proche d'un autre qui a eu 70% que d'un troisième qui a eu
80% etc... il n'y a pas d'arrondis. Du coup, aucune valeur de réussite
n'a le même effet.
Le gain pour l’élève
Sans algorithme comme celui-ci, il pourrait passer 5 à 6 fois plus de
temps à atteindre une nouvelle notion en mathématiques, sans
compter l’ennui (et donc la possibilité d’abandon) engendré par des
exercices trop faciles ou trop difficiles pour lui.
Contrairement au traitement uniforme de la salle de classe,
l’application comprend que les enfants sont différents et elle utilise
l’apprentissage personnalisé pour découvrir les points faibles et forts
de chacun, pour ensuite donner des conseils adaptés.
Il n’y a pas qu’un chemin pour apprendre les mathématiques.
 
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French Touch de l'Education - Le Big Data dans l'éducation, Laetitia Grail, myBlee

  • 1. Le Big Data dans l’éducation French Touch Education 17 Déc. 2014
  • 2. Il est temps de franchir l’étape suivante dans la révolution de l’éducation digitale : au lieu de demander ce qu’on peut apprendre de nos ordinateurs et de nos tablettes, demandons-nous ce qu’ils peuvent apprendre de nous.
  • 3. Les écoles qui sont les mieux classées ont un facteur récurrent commun : les classes de petite taille. Le professeur peut donner à chaque élève une grande quantité de temps. Imaginez un système intelligent, un professeur virtuel et personnel ayant l’expérience d’une centaine de milliers d’élèves.
  • 4. Le système intelligent de myBlee maths conseille à chaque enfant un chemin personnalisé.
  • 5. Ces chemins sont calculés en prenant en considération quatre références principales o  le programme scolaire correspondant à son âge o  les résultats de ses activités précédentes o  l’information générée par l’ensemble des utilisateurs o  et l’avis de professeurs et pédagogues
  • 6. Comment ça pourrait marcher ? L’intersection de milliers de données des utilisateurs 7 millions d’exercices ont déjà été réalisés par les élèves du monde entier dans myBlee maths. Un système de filtrage d’information similaire aux techniques d’apprentissage automatiques des grands acteurs de la technologie comme Google, Amazon, Critéo et Netflix mais….
  • 7. Un système de recommandation pour l’éducation est naturellement plus complexe qu’un système de recommandation pour la publicité… …il est beaucoup plus facile de suggérer à un utilisateur un produit qu’il veut, plutôt qu’un qu’il ne veut pas.
  • 8. Comment ça marche ? o  Les premières recommandations sont faites à partir de l’âge et/ou de la classe de l’élève. o  Un grand nombre de données sont collectées pour créer, mettre à jour et affiner les recommandations en temps réel. o  Ensuite les recommandations s’améliorent car elles sont faites en fonction de toutes les activités précédentes : quels exercices ont été faits, combien de temps l’enfant a mis et quels étaient ses résultats. A chaque module et nouveau résultat obtenu par l'enfant, l'algorithme recalcule la liste personnalisée des modules afin de s'adapter à son profil et ses nouveaux résultats en temps réel.
  • 10. Algorithme de calcul de chemin optimal et de similarité o  Pour déterminer la meilleure suggestion, nous utilisons un algorithme de recherche de type « Plus court chemin ». o  Le système effectue une recherche d'autres utilisateurs en situation similaire (qui ont les mêmes difficultés, aisances, ...) de façon à ce que le résultat soit le plus adapté. C'est de l'aide mutuelle. o  La moindre petite action compte : la manière dont Carlos utilise myBlee maths à Bogota peut aider Sophie à Paris sur la formation de son chemin.   o  Pour l'algorithme de calcul, on utilise les taux de réussite des enfants sur chaque exercice. C'est-à-dire, un élève qui a eu 67% est plus proche d'un autre qui a eu 70% que d'un troisième qui a eu 80% etc... il n'y a pas d'arrondis. Du coup, aucune valeur de réussite n'a le même effet.
  • 11. Le gain pour l’élève Sans algorithme comme celui-ci, il pourrait passer 5 à 6 fois plus de temps à atteindre une nouvelle notion en mathématiques, sans compter l’ennui (et donc la possibilité d’abandon) engendré par des exercices trop faciles ou trop difficiles pour lui. Contrairement au traitement uniforme de la salle de classe, l’application comprend que les enfants sont différents et elle utilise l’apprentissage personnalisé pour découvrir les points faibles et forts de chacun, pour ensuite donner des conseils adaptés. Il n’y a pas qu’un chemin pour apprendre les mathématiques.  
  • 12. 12   www.myblee.info www.leschiffresduedtech.com laetitia.grail@myblee.info Twitter @laetitiagrail LGM Learning SAS 30, rue Notre-Dame des Victoires 75002 PARIS France LGM Learning Inc. 2415 Third Street ste 231 San Francisco CA 94107 United-States