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Learning analytics UTICE

  • 1. Institut Mines-Télécom Learning Analytics De quoi parle-t-on ? Journée UBL – UTICE Jean-Marie Gilliot @jmgilliot
  • 2. LEARNING ANALYTICS De quoi parle-t-on ? Journée UBL – UTICE Jean-Marie Gilliot
  • 3. Institut Mines-Télécom Une transformation numérique 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction3
  • 4. Institut Mines-Télécom Qui investit la formation 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction4
  • 5. Institut Mines-Télécom Un monde de données 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction5
  • 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 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction6
  • 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
  • 8. Institut Mines-Télécom Learning Analytics, pour qui ?  Tuteurs  Enseignants  Responsables pédagogiques  Institutions  Entreprises  Apprenants 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction8
  • 9. Institut Mines-Télécom Learning analytics, comment ? Le processus 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction9
  • 10. Institut Mines-Télécom Learning Analytics, comment ? La visualisation  Visualisation • facilitant la compréhension des analyses => Essentielle pour l’intervention Humaine • Différentes usages ─ Outil réflexifs, Pour la prise de décisions • Associations de plusieurs visualisations ─ Dashboard. 10 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction
  • 11. Institut Mines-Télécom19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction11
  • 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 12 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction
  • 13. Institut Mines-Télécom Partenaires initiaux 13 • LIP6 (UPMC) • LIG (UJF) + Associés : TICE-UJF, ThEMAS (TIMC), SUP • IFE (ENS LYON) • STEF (ENS Cachan) • LIRIS (UCL) • LabSTICC (Télécom Bretagne) • LIUM (Université du Maine) • LINA (U Nantes) • OpenClassrooms 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction
  • 14. Institut Mines-Télécom 14 Cas d’étude • Données • Scénarios • Modèles pédagogiques Collecte • Outils : plateformes, algorithmes • Traces Analyse • Processus • Langages • Patterns Exploitat ion • Tableaux de bord pluri- acteurs • Publications 3 itérations Méthode DBR Ethique et Déontologie 19/01/2017 UTICE : Learning Analytics - Introduction
  • 15. LEARNING ANALYTICS ENJEUX… … PERSPECTIVES Journée UBL – UTICE Jean-Marie Gilliot
  • 16. UNE MISE EN ŒUVRE MULTI-ACTEURS
  • 17. N’OUBLIONS PAS LES PLATEFORMES D’EXPLOITATION 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 17
  • 18. DE NOMBREUX ACTEURS Directeurs informatiques Utilisateurs Enseignants, Responsables pédagogiques, institutions Entreprises Apprenants Chercheurs … Entreprises promotrices de solutions 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 18
  • 19. POUR UN DOMAINE PLURIDISCIPLINAIRE 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 19 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)
  • 20. DES ENJEUX DE RECHERCHE ET DEVELOPPEMENT
  • 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 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 21
  • 22. UN CYCLE DE RECHERCHE ITÉRATIF ORIENTE CONCEPTION 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 22
  • 23. UNE VISION DU PROJET HUBBLE : CAPITALISATION 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 23 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 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 24
  • 26. PRISE DE DÉCISION INFORMÉE Analyser et exploiter les données Une autre « compétence numérique » 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 26
  • 27. AU-DELÀ DE L’ÉCOLE : APPRENDRE TOUT AU LONG DE LA VIE 19/01/2017 UTICE : LEARNING ANALYTICS - PERSPECTIVES 27 Musette de L’actif Des données Tout au Long de la Vie