Les learning analytics, de la conception à l’exploitation

 

Date: 09/10/2018
Heure: 10h
Lieu: CERIUM, IUT de Laval
Intervenant: Remi Venant, MDC LIUM

 

L’exploitation de traces d’apprentissage, communément appelées Learning Analytics, devient aujourd’hui une composante essentiel des EIAH et un outil important pour la recherche scientifique dans ce domaine.

Définies comme la mesure, la collecte, l’analyse et le report des données sur les apprenants et leurs contextes, les LA visent la compréhension et l’optimisation de l’apprentissage et des environnements qui leur sont dédiés.

Dans cette présentation, les LA seront abordés de trois manières différentes, à travers l’exposé de travaux de recherche passés.

Une première partie expose la problématique de la création d’indicateurs à destination de l’ensemble des acteurs de l’éducation à partir des ressources pédagogiques elles-mêmes. Dans le cadre du projet européen AFEL (Analytics For Everyday Learning), la recommandation et l’évaluation automatique de corpus de pédagogiques en ligne vise à fournir à l’apprenant une plus grande diversité de ressources tout en maîtrisant leur complexité. Pour atteindre cet objectif, l’exploitation du deep learning comme source de métrique de haut niveau d’abstraction a été mise en oeuvre.

Dans un second temps, la question de l’exploitation des LA dans les EIAH est abordée, en particulier dans le domaine des travaux pratiques. Lab4CE, un environnement web pour l’enseignement de l’Informatique a été conçu pour soutenir par les LA les théorie socio-constructivistes qui sont au coeur de l’apprentissage exploratoire, et ainsi favoriser l’engagement et le processus de réflexion des étudiants.

Si les LA présentent un fort potentiel, elles ne sont pas toutefois sans soulever de nombreuses questions éthiques, notamment sur le respect de la vie privée. Une dernière partie sort du cadre des EIAH et présente un travail de rechercher en sécurité qui vise à apporter une solution pour permettre un échange respectueux de la vie privée de données personnelles authentifiées. Si ce travail n’est pas strictement lié au Learning Analytics, il offre notamment des perspectives interessantes sur la manière de penser la gestion des traces d’apprentissage à grande échelle.