Introduction et conclusion du
séminaire UTICE "Les Learning Analytics : quand le big data s'intéresse à l'éducation" 19 janvier UBL
https://utice.u-bretagneloire.fr/evenement/les-learning-analytics-quand-le-big-data-sinteresse-leducation
6. Institut Mines-Télécom
Learning Analytics
Analytics
• Techniques informatiques, mathématiques et
statistiques pour révéler une information pertinente à
partir de larges ensembles de données.
─ Marketing
─ Biologie
─ …
La mesure, la collection, l’analyse et l’interprétation
des traces des apprenants et de leurs contextes, pour
comprendre et optimiser l’apprentissage dans
l’environnement dans lequel il se produit
• George Siemens 2011
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7. Institut Mines-Télécom
Learning Analytics, Objectifs
Monitoring et analyse
Suivi et feedback
Prédiction et intervention
Tutorat et mentorat (coaching)
Personnalisation et recommandation
Adaptation
Réflexion
Traduction à partir de Chatti et al. (2012)
7 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction
12. Institut Mines-Télécom
HUBBLE
Création d’un observatoire pour la construction et le
partage de processus d’analyse des traces e-learning
massives.
Les processus d’analyse construits accompagneront
la prise de décisions des acteurs intervenant dans le
système d’enseignement et d’apprentissage,
• Ils devront être utilisables et redéployées dans leurs
environnements.
• Ils guideront le chercheur en e-learning pour la
production de concepts, de modèles et d’indicateurs.
Création d’une dynamique nationale
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17. N’OUBLIONS PAS LES PLATEFORMES
D’EXPLOITATION
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UTICE : LEARNING ANALYTICS -
PERSPECTIVES
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18. DE NOMBREUX ACTEURS
Directeurs informatiques
Utilisateurs
Enseignants, Responsables pédagogiques,
institutions
Entreprises
Apprenants
Chercheurs …
Entreprises promotrices de solutions
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PERSPECTIVES
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19. POUR UN
DOMAINE PLURIDISCIPLINAIRE
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PERSPECTIVES
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Utilisateurs ciblés par
l’analyse
Motivation ou objectifs de
l’analyse
Greller & Drachsler, 2012
Types de données
collectées,
managées et
utilisées pour
l’analyse
Techniques et outils
pour produire l’analyse
des données collectées
Limitations internes :
relatives aux facteurs humains, comme la compétence (interprétation,
pensée critique) et l’acceptation des conflits et complications avec les LA.
Limitations externes : Conventions (éthiques, personnels, ..) et les normes
(légales et contraintes organisationnels)
21. DE NOMBREUSES DISCIPLINES
ET RECOUPEMENTS
Sciences de l’éducation
Sociologie – Anthropologie
Informatique – EIAH – IHM
Analyse des données
…
Educational Data Mining
Learning Analytics
Digital Humanities
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PERSPECTIVES
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22. UN CYCLE DE RECHERCHE ITÉRATIF
ORIENTE CONCEPTION
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PERSPECTIVES
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23. UNE VISION DU PROJET HUBBLE :
CAPITALISATION
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PERSPECTIVES
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Capitalisation des traitements métiers pour donner du sens
24. EN SYNTHÈSE
CRÉER UN ÉCOSYSTÈME OUVERT
Recherche itérative orientée conception
Archives ouvertes
Infrastructures ouvertes
Communauté ouverte
Données
Ouvertes - Personnelles – Éthique – Réutilisables
Portfolio – Compte de formation – Quantified-Self
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PERSPECTIVES
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26. PRISE DE DÉCISION INFORMÉE
Analyser et
exploiter
les données
Une autre
« compétence
numérique »
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27. AU-DELÀ DE L’ÉCOLE :
APPRENDRE TOUT AU LONG DE LA VIE
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Musette de
L’actif
Des données Tout au Long de la Vie