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Prez MOOC French Touch Education

MOOC et apprentissage adaptatif, ma présentation du 17 décembre pour la French touch de l'Education ..

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Prez MOOC French Touch Education

  1. 1. Peut-on vraiment évaluer la montée en compétences dans les MOOC ? Une apologie de l’apprentissage adaptatif Matthieu Cisel – Laboratoire STEF – ENS Cachan
  2. 2. • Limitations des MOOC sur le plan de l’évaluation • Définitions : de l’enseignement programmé au CAT • L’essor de l’apprentissage adaptatif • Prospective : vers une métamorphose des MOOC ? Introduction
  3. 3. Limitations des MOOC Session (équipe présente) Archives ouvertes Archives fermées Session (équipe présente) o Contrainte de la synchronicité o Difficulté d’évaluer les compétences acquises • Evaluation par les pairs : problème de l’expertise des évaluateurs • Evaluation automatisée : limites des Quizz et des correcteurs automatisés • Quid de l’auto-évaluation ?
  4. 4. Limitations des MOOC • Comment s’assurer que l’apprenant saura refaire l’activité ? • Pas de renforcement des connaissances/compétences acquises • Exercices d’évaluation inadaptés au niveau individuel • Pas de liens entre résultats aux évaluations et séquence des contenus Dans les MOOC, l’évaluation mesure davantage l’implication que la compétence
  5. 5. L’enseignement programmé • Behaviorisme, Skinner, années 1960 • Deux concepts clés : • Le renforcement par conditionnement opérant • Les branchements (le livre dont vous êtes le héros) • Pas d’inférence sur les connaissances de l’étudiant (i.e. pas de modèle étudiant) • Trajets prédéterminés par l’enseignant
  6. 6. L’enseignement programmé De la machine à apprendre de Skinner à Smart Sparrow Branchement certes, mais pas de renforcement !
  7. 7. Spaced Repetition Systems et courbes d’oubli
  8. 8. Spaced Repetition Systems Pure players Intégrés Renforcement certes, mais séquence linéaire Skinner, toujours pas implémenté en 2014
  9. 9. Question 1 Réponse juste Réponse fausse Niveau de difficulté croissant Niveau de difficulté décroissant Question 2a Question 2b Réponse juste Réponse fausse Réponse juste Réponse fausse Question 3a Question 3b Question 3c Question 3d Computerized Adaptive Testing
  10. 10. Théorie de la Réponse à l’Item • IRT : théorie derrière le CAT (depuis les années 50, Modèle de Rasch) • CAT : Logique des tests de positionnement • Meilleur pouvoir de discrimination (cf. concours) • Vers le multiple-IRT : estimation multi-axiale de la compétence
  11. 11. Systèmes Tuteurs Intelligents et tuteurs cognitifs • Le modèle de domaine (Knowledge graph) • Dessiner un graphe à épistèmes, pas toujours simple • Inférence et modèle étudiant • Modèle d’expertise partielle • Vs. Modèle de déviation (modéliser l’incompétence) • Modèles de tuteur : séquençage des tâches et ressources sur la base du modèle étudiant
  12. 12. Systèmes Tuteurs Intelligents et tuteurs cognitifs • Prototypes de laboratoire depuis les années 70, buzz dans les années 1990 (ex : Andes) • Fondation en 2008, levées de fonds successives (105 millions $)
  13. 13. Historique de l’apprentissage adaptatif
  14. 14. Historique de l’apprentissage adaptatif
  15. 15. Historique de l’apprentissage adaptatif
  16. 16. Paysage de l’apprentissage adaptatif
  17. 17. • Format actuel des MOOC Session (équipe présente) Archives ouvertes Archives fermées • Quel format pour les MOOC 2.0 ? Session (équipe présente) Cours adaptatif + forums + OCW +Evaluations par les pairs • Quid de l’apprentissage adaptatif collectif ? MOOC et apprentissage adaptatif
  18. 18. Quelles implications pour l’avenir ? • Alliance de startups edtech (Knewton, etc) avec des éditeurs • Editeurs de contenus, qui deviennent éditeurs d’applications et de formations • Vers un établissement de monopoles privés ? (barrière à l’entrée, etc)

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