Écoute estivale: l’analyse de l’apprentissage en soutien à la réussite étudiante

C’est en consultant un article sur le site de nouvelles éducatives Education Dive que je suis tombé sur une nouvelle série de balados intitulée « Higher (Ed)volution: Leveraging Data to Support Learner Success« .  Les deux premiers épisodes, d’une durée d’environ 50 minutes chacune, présentent les défis que posent l’analyse des données générées par les ENA (environnements numériques d’apprentissage) tels que Moodle.

Le premier épisode intitulé « The Best Uses of LMS Data » aborde les fondements de l’analyse de l’apprentissage et comment certaines universités utilisent les données générées par l’activité étudiante pour améliorer leur offre de service en soutien à la réussite.  De quoi parle-t-on au juste ici?  Voici la définition de l’analyse de l’apprentissage selon Wikipédia :

L’analyse de l’apprentissage (en anglais, learning analytics que l’on traduit également par « analytique de l’apprentissage » ou « analyse de l’éducation ») est la discipline consacrée à la mesure, la collecte, l’analyse et la présentation de rapports basés sur des données des apprenants en contexte d’apprentissage dans le but de comprendre et d’optimiser l’apprentissage et le contexte.

Un consultant œuvrant pour Desire2Learn, un ENA commercial utilisé par plusieurs universités anglophones en Amérique du Nord, décortique la définition précédente en présentant les changements pouvant se produire dans les sites de cours suite à l’analyse de ces données.

  • Un premier niveau d’analyse serait de croiser différentes sources de données historiques pour adapter les ressources présentées aux étudiants selon leurs préférences.
  • Un autre niveau est d’évaluer les actions posées par les étudiants lorsqu’ils interagissent avec les ressources et activités proposées dans le site, afin de prédire la réussite ou l’échec : cette utilisation des données dans un contexte prédictif est au cœur des préoccupations des universités qui veulent améliorer les acquis d’apprentissage (« learning outcomes ») chez les étudiants.

Je vais suivre cette série d’épisodes qui sera utile à l’équipe ENA pour mieux comprendre comment exploiter les nouvelles possibilités de Moodle pour analyser les données étudiantes, entre autres comment poser les bonnes questions pour en extraire des données utiles pour nos enseignants.

Source: Michielsen, Kevin. Educational intelligence begins with connecting campus data. Education Dive, 16 juillet 2019.

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