Les Learning Analytics, vers leur usage dans le monde académique ?
Avec le phénomène Big Data les données numériques ont quantitativement explosé comme en témoigne l’usage massif de plateformes Web telles que Facebook, Twitter, Amazon ou YouTube par exemple, et les quantités volumineuses de données qu’elles génèrent chaque jour. Dans ce contexte, les méthodes pour traiter ces données ont été redéfinies et reposent désormais sur la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la visualisation de ces données. Les Analytics sont des outils basés sur ces principes et leurs usages sont de plus en plus répandu dans de nombreux secteurs allant du e-commerce aux jeux vidéo, en passant par la politique. Il est un domaine où cet usage semble avoir un grand potentiel : l’enseignement. On parle alors de Learning Analytics dont voici une définition :
« Les Learning Analytics sont la mesure, la collecte, l’analyse et la présentation de rapports basés sur les données des apprenant·e·s et leur contexte d’apprentissage dans le but de comprendre et d’optimiser l’apprentissage et les environnements dans lesquels il se produit » (Siemens, 2011)
L’objectif annoncé est de d’améliorer les formations et la pédagogie, par une connaissance fine de l’efficacité des exercices, des points sur lesquels butent les apprenant·e·s. Moodle met à disposition des outils qui permettent de collecter et d’analyser les traces numériques laissées par les étudiant·e·s sur sa plateforme. Ces outils, des plugins d’Analytics, ont la particularité de donner aux enseignant·e·s une meilleure connaissance de l’usage des ressources et activités pédagogiques par les apprenant·e·s et ainsi de permettre une amélioration continue du cours mais aussi un meilleur accompagnement des étudiant·e·s via des recommandations ou des interventions spécifiques pour les étudiant·e·s en difficulté. Les outils utilisés pour communiquer ces rapports de données peuvent être distingués comme suit : les indicateurs, les outils de visualisation de données (tableaux de bord, diagrammes etc) très populaires dans le domaine des Learning Analytics.
Plugin « Analytics Graphs » : exemple d’un diagramme qui donne pour chaque ressource d’un cours (à gauche du graphique) le nombre d’étudiant·e·s y ayant accédé (bâtons verts) respectivement le nombre d’étudiant·e·s n’y ayant pas accédé (bâtons rouges). En cliquant sur les bâtons on peut voir le nom des étudiant·e·s concernés et les contacter directement.
Nous avons testé ces plugins d’Analytics disponibles sur Moodle avec des enseignant·e·s de l’UNIGE*. Il en ressort que les informations fournies par ces plugins sont bien plus interprétables et utilisables pour les enseignant·e·s de formations en ligne que pour celles et ceux qui n’utilisent Moodle que pour déposer leurs ressources de cours. Ceci s’explique simplement par le fait que les formations en ligne requièrent aux étudiant·e·s d’être davantage connecté·e·s à leur espace de cours sur lesquels se trouvent l’ensemble de leurs activités de cours, et par conséquent que les traces numériques laissées sont beaucoup plus significatives de leur activité globale. Dans ce cas-là, l’interprétation des données générées par les Analytics est plus riche et précise.
En conclusion, les plugins d’Analytics proposés par Moodle peuvent être utilisés par tous les enseignant·e·s, avec un meilleur potentiel pédagogique pour les cours entièrement en ligne.
*Ces tests ont eu lieu sur la version Moodle 3.1
Références:
Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education EDUCAUSE review., Vol. 46, No. 5. (2011), pp. 30-41 by G. Siemens, P. Long
Liste des plugins actuellement disponibles dans Moodle
- Achèvement des activités: permet à l’enseignant·e de définir des critères d’achèvement indiquant qu’une activité est achevée ou non.
- Activités du cours: affiche la liste de toutes les ressources et activités du cours (quiz, forums, devoirs, etc.) et indique pour chacune d’entre elles le nombre de fois qu’elles ont été visitées.
- Statistiques: génére des tableaux et des graphiques informant sur le nombre d’utilisateurs-trices qui ont visité un espace de cours.
- Journaux: génére un tableau qui regroupe l’historique de toutes les actions effectuées dans un cours en fonction du nom des participant·e·s, la date de connexion, les types de ressources consultées, leurs adresses IP, le type d’appareil (web, mobile).
- Journal en direct: possède exactement la même fonction que Journaux à ceci près qu’il n’affiche que les participant·e·s du cours qui sont connecté·e·s en direct ou au maximum une heure auparavant.
- Participation au cours: génère une liste des participant·e·s du cours qui ont effectué une action donnée (incluant le nombre de fois).
- Rapports de test: permet à l’enseignant·e d’avoir accès aux résultats d’un test.
Cet article a été rédigé avec Jérémy TAN, étudiant du bachelor en Systèmes d’Information, qui a réalisé cette méthode pour TAN_Projet_Bachelor.
