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Learning Analytics : qu’en dit la recherche ?
Serge Garlatti, Telecom BretagneNathalie Guin, Université de LyonSébastien Iksal, Université du MaineVanda Luengo, Université Paris 6Eric Sanchez, Université de Fribourg
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Organisation de la table ronde
▷ Présentation de l’ATIEF et du réseau ORPHEE
▷ Introduction aux Learning Analytics▷ Exemples d’analyses de traces
○ Serious game○ MOOC
▷ Réactions / questions▷ Présentation du projet HUBBLE
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● Environ 150 chercheurs et enseignants-chercheurs
● Issus de 25 équipes de recherche ● Disciplines en sciences/technologies et sciences humaines/sociales
● Venant du monde francophone
● Un site Web collaboratif avec de nombreuses
ressources
● Formations académiques en TICE ● Offres de stages, de bourses de thèses, d’emploi● Cartographie des équipes de recherche
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http://atief.fr/
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● Une revue : STICEF
● Accès gratuit en ligne : http://sticef.univ-lemans.fr
● 2 conférences bisannuelles
● EIAH : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage
Humain
● RJC EIAH => Montpellier, 16-17 juin 2016 http://rjceiah.
sciencesconf.org
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Projet de Réseau ANR ORPHEE
http://www.orphee-edu.fr/
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● Objectifs
○ Constituer une communauté de la e-Education
et e-Formation réunissant la grande majorité des
acteurs du domaine
○ Travailler à la structuration de cet ensemble, à la
mise en synergie
9
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10
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● ORPHEE, Formation & Expérimentation
○ MOOC ORPHEE, Serious Games
○ ORPHEE Rendez-vous
○ Observatoire des Usages Fondé sur le projet ANR HUBBLE
http://hubblelearn.imag.fr/
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● ORPHEE & Entreprises
○ Pôle Images et Réseaux, Technoférences, GT E-Education
○ Association Digital Aquitaine (@IUTICE 2015)
○ Nouveaux évènements Ile de France avec Pôle Cap Digital
○ Nouveaux évènements en Rhône Alpes avec Pôle Imaginove
● ORPHEE & International○ H2020 : Dépôt d’un Innovative Training Network
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VOUS POUVEZ
CONTRIBUER !!!!!
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“Learning Analytics :
Présentation et enjeux
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Traduction à partir de Chatti et al. (2012)
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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, personnelles, ...) et les normes (légales et contraintes organisationnelles)
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“Exemple d’analyses de traces :
Serious Game
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Mettre en place une formation certificative sur les règles juridiques qui encadrent l’usage des ressources numériques• 300 élèves agrégatifs• Enthousiasme “relatif” pour la thématique• Temps court• Moyens humains limités
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1. Choisir une ressource 2. La mettre au
frigo
3. Clavardage
4. Nourrir leTamagocours
Un tamagotchi collaboratif…
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Dispositif numérique Traces
brutes
UnderTracks
Chronogrammes
Analyse
Tracescodées
MODELE THEORIQUE
Analyse de traces numériques
Sanchez, E., Emin Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d'interaction du jeu Tamagocours. STICEF, 2(1).
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Dispositif numérique Traces
brutes
UnderTracks
Chronogrammes
Analyse
Tracescodées
MODELE THEORIQUE
Analyse de traces numériques
Sanchez, E., Emin Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d'interaction du jeu Tamagocours. STICEF, 2(1).
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Dispositif numérique Traces
brutes
UnderTracks
Chronogrammes
Analyse
Tracescodées
MODELE THEORIQUE
Analyse de traces numériques
Sanchez, E., Emin Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d'interaction du jeu Tamagocours. STICEF, 2(1).
![Page 31: Learning Analytics : qu’en dit la recherche · 2016. 3. 14. · Organisation de la table ronde Présentation de l’ATIEF et du réseau ORPHEE Introduction aux Learning Analytics](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022071018/5fd243fe1358fc6835296e4c/html5/thumbnails/31.jpg)
Un point de vue sur la dynamique de l’apprentissage
Player 1Player 2Player 3Player 4
Time
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Stratégies
Player 3
Player 4
Time
2 patterns d’action 2 stratégies
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Différentes catégories de joueurs
Sanchez, E., Emin Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d'interaction du jeu Tamagocours. STICEF, 22(1).
Efficients (36%), Gaveurs (26,3%), Prudents (20,2%), Bavards (12,3%), Experts (2,6%)
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“Exemple d’analyses de traces :
MOOC
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MOOCAZ : Le MOOC pour concevoir des MOOCs
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Présentation rapide
▷ 2 sessions :○ MOOCAZ v1
■ 5023 participants■ 104 projets proposés
○ MOOCAZ v2■ 5219 participants■ 80 projets proposés
▷ Plateforme FUN (EdX)▷ 2 scénarios d’analyse
○ Classifier les participants○ Identifier des parcours spécifiques
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Processus d’analyse global
3 objets à suivre :
▷ La vidéo○ Événement : lecture○ Événement : télécharger
▷ Le quizz○ Événement : lancer
▷ Les devoirs○ Événement : démarrer
8 catégories d’apprenants :
▷ Viewer : Ne regarde que les vidéos▷ Collector : Ne fait que télécharger les
vidéos▷ Quizzer : N’effectue que des quizz▷ Active viewer : Regarde des vidéos et
effectue des quizz▷ Completer : Réalise toutes les activités
possibles▷ Low completer : Effectue des devoirs et
un autre type d’action▷ Solver : Effectue uniquement des
devoirs▷ Inactive : N’effectue aucune action
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Ingénierie de l’observation
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Processus de construction d’un indicateur avec UTL pour MOOCAZ
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Bilan de l’analyse
1. Pré-traitement et nettoyage des données2. Compréhension des données3. Modélisation du processus d’analyse4. Importation des données5. Réalisation du processus d’analyse6. Visualisation des résultats
=> (1) et (2) longs et complexes▷ Le fichier de logs comportait un mélange de formats▷ Quelques données corrompues▷ Les valeurs des champs différentes de la documentation▷ Absence de traces pour le téléchargement des vidéos
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Questions / réactions
▷ Quels sont les objectifs des analyses menées ? A quoi / qui vont elles servir ?
▷ Les apprenants ont-ils donné leur accord pour l’analyse de leurs traces ? Les traces sont-elles anonymes ?
▷ Les apprenants ont-ils un droit de regard sur le résultat des analyses?
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Questions / réactions
▷ Les catégories d’apprenants sont-elles fixées à l’avance ?
▷ Un enseignant / auteur de MOOC peut-il réaliser ce type d’analyse par lui-même ? Quels outils peut-on lui fournir ?
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“Le projet ANR HUBBLE
http://hubblelearn.imag.fr/
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“Le projet ANR HUBBLE
http://hubblelearn.imag.fr/