Résumé de la conférence en quelques lignes
Quel est le parcours réellement
réalisé par les étudiant·e·s dans Moodle, dans le cas d’un cours hybridé à
80% ? Peut-on identifier un parcours qui serait meilleur qu’un autre en
termes de réussite ?
Moodle
nous permet d’obtenir les traces
d’apprentissage des étudiant·e·s. Ces traces peuvent ensuite être passées
au crible du clustering, méthode
d’analyse de données qui permet de regrouper les apprenants présentant des
comportements similaires dans l'appropriation des ressources/activités Moodle.
Cette méthode d'analyse permet à l'équipe pédagogique et à
l'accompagnateur pédagogique (conseiller/ingénieur pédagogique) de comparer, à
travers des données objectivables, le parcours imaginé par l’équipe enseignante
et le parcours réellement réalisé par l’étudiant. Elle permet aussi
d'identifier le parcours des étudiant·e·s ayant le mieux réussi dans le
cours : quel est l’ordre des ressources qu'ils ont consultées, des
activités qu'ils ont réalisées, à quel moment l’ont-ils fait ? Ont-ils
réalisé tout ce qui était demandé ?
Mais cette méthode est
plus pertinente encore lorsqu’elle fait intervenir plusieurs acteurs :
enseignants du cours, ingénieur pédagogique, data analyste et l'ingénieur
système et données ; et qu’elle se double d’autres données issues de
questionnaires ou d’entretiens auprès des étudiant·e·s. Ces données permettront
alors de disposer d’informations qui pourront être croisées avec l’analyse des
traces, afin d’améliorer la scénarisation du cours pour l’année suivante.
Le
retour d’expérience qui sera présenté aborde ce processus de co-construction
d'une méthodologie de collecte des données ainsi que les choix qui ont été
retenus. Il aborde également les points de vigilance à prendre en compte et les
limites de cette méthode d'investigation.
Intervenant: Profil: Nirina Andriamanantenasoa
Intervenant: Profil: Mohamed KISSI
