Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC (2/2)

Au cours du dernier billet, nous nous sommes intéressés à la question du dirigisme au sein des MOOC, rapportant les propos de participants qui étaient relativement à l’aise avec le faible taux d’encadrement de ces formations. Aujourd’hui, j’aimerais souligner le fait que, bien évidemment, nombre de participants aimeraient être plus encadrés qu’ils ne le sont dans les MOOC, même s’ils peuvent comprendre que l’on ne puisse fournir un tel encadrement dans une formation gratuite.

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Points de vue d’apprenants sur le dirigisme dans les MOOC

Aujourd’hui, j’aimerais faire un billet sur l’auto-détermination dans les MOOC, entendue ici comme la capacité à formuler ses propres objectifs, à choisir le format et la nature des productions à rendre, les objectifs pédagogiques que l’on souhaite suivre. Je rapporte, comme d’habitude, des propos entendus au cours des entretiens réalisés pendant ma thèse.

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Retour sur les Inquiry-Based Learning Environments (IBLE)

J’aimerais vous parler aujourd’hui des IBLE (Inquiry-Based Learning Environment), ces logiciels visant à instrumenter plus spécifiquement la démarche d’investigation (DI). Techniquement parlant, de nombreux IBLE rencontrés correspondent à la définition de CMS (Content Management System, comme WordPress) ou de LMS (Learning Management Systems, comme Moodle ou Open edX), selon leurs fonctionnalités. Mais pensés pour l’enseignement des sciences.

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Comment développer une technologie innovante avec cette prolifération de LMS et d’ENT ?

Dans la lignée des billets qui précèdent, je poursuis ici mon partage sur un tour d’horizon sur les technologies utilisées pour instrumenter l’enseignement des sciences, et sur les orientations possibles. Un certain nombre de questions se posent dès que l’on veut construire une technologie pour une utilisation dans un contexte scolaire. Se dirige-t-on davantage vers un CMS, un LMS, ou un LCMS (Learning and Content Management System) ? Quelle place souhaite-t-on accorder aux interactions sociales en général, et à la collaboration en particulier, dans l’architecture logicielle de l’outil ? Quelle place veut-on accorder à l’évaluation ? Dans quelle mesure les différentes étapes, les différentes dimensions de la démarche d’investigation ont-elles vocation à être instrumentées de manière spécifique ? Une éventuelle instrumentation spécifique de ces étapes doit-elle se refléter dans l’architecture du logiciel ou doit-elle se cantonner à des réflexions d’ordre didactique ?

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Quelques exemples de systèmes de gestion de contenu utiles pour l’enseignement des sciences

Je poursuis aujourd’hui l’état de l’art dont je vous parlais au cours du dernier billet. Donc si vous voulez mieux comprendre la démarche, il faut que vous passiez d’abord par là. Nous parlerons dans les billets qui viennent sur quelques grandes familles d’outils (sachant qu’il y a des recoupements importants entre elles) : les systèmes de gestion de contenu, les learning management systems, avec deux orientations que sont l’évaluation par compétence et l’apprentissage collaboratif, pour conclure sur les logiciels conçus pour instrumenter plus spécifiquement la démarche d’investigation. Aujourd’hui, nous ne parlons que de systèmes de gestion de contenu, avec les carnets de laboratoire électroniques ou les logiciels de prise de note.

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Etat de l’art sur les technologies numériques pour l’enseignement des sciences

Comme je vous l’ai expliqué il y a quelques temps, je fais pas mal de veille technologique ces derniers temps. Je poste régulièrement sous la forme de billets de blogs des captures d’écran des choses qui me semblent dignes d’intérêt. Dans les billets qui viennent, je fais une petite synthèse de ce tour d’horizon, car les screenshots accompagnés de quelques lignes sybillines, je suis d’accord que ce n’est pas nécessairement très digeste.

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Une bibliographie liée à la présentation du projet EFRAN

 

Amiel, T., & Reeves, T. C. (2008). Design-Based Research and Educational Technology: Rethinking Technology and the Research Agenda. Journal of Educational Technology & Society, 11(4), 29–40.

Bell, P. (2004). On the Theoretical Breadth of Design-Based Research in Education. Educational Psychologist, 39(4), 243–253.

Bereiter, C., & Scardamalia, M. (1987). The psychology of written composition. L. Erlbaum Associates.

Bruillard, E., & Vivet, M. (1994). Concevoir des EIAO pour des situations scolaires. Approche méthodologique. Recherches En Didactique Des Mathematiques, 14(1–2), 275–304.

Charpak, G., Léna, P., & Quéré, Y. (2005). L’ Enfant et la Science: L’aventure de La main à la pâte. Odile Jacob.

Delozanne, E., Prévit, D., Grugeon, B., & Jacoboni, P. (2003). Scénarios d’utilisation et conception d’un EIAH, le cas du diagnostic dans PEPITE.

Edelson, D. C., Gordin, D. N., & Pea, R. D. (1999). Addressing the Challenges of Inquiry-Based Learning Through Technology and Curriculum Design. Journal of the Learning Sciences, 8(3–4), 391–450.

Grangeat, M. (2013). Les démarches d’investigation dans l’enseignement scientifique, Pratiques de classe, travail collectif d’enseignant.

Grangeat, M. (2013). Les Enseignants de sciences face aux démarches d’investigation. Presses Universitaires de Grenoble.

Laferriere, T., & Lamon, M. (2010). Knowledge Building/Knowledge Forum®: The Transformation of Classroom Discourse. In M. S. Khine & I. M. Saleh (Eds.), New Science of Learning (pp. 485–501). Springer New York.

Manlove, S., Lazonder, A. w., & de Jong, T. (2006). Regulative support for collaborative scientific inquiry learning. Journal of Computer Assisted Learning, 22(2), 87–98.

Rabardel, P. (1995). Les hommes et les technologies; approche cognitive des instruments contemporains. Armand Colin.

Ryser, G. R., Beeler, J. E., & McKenzie, C. M. (1995). Effects of a Computer-Supported Intentional Learning Environment (CSILE) on Students’ Self-Concept, Self-Regulatory Behavior, and Critical Thinking Ability. Journal of Educational Computing Research, 13(4), 375–385.

Sanchez, É., & Monod-Ansaldi, R. (2015). Recherche collaborative orientée par la conception. Education & didactique, 9(2), 73–94.

Scardamalia, M., & Bereiter, C. (1993). Computer Support for Knowledge-Building Communities. The Journal of the Learning Sciences, 3(3), 265–283.

Tchounikine, P. (2002). Quelques éléments sur la conception et l’ingénierie des EIAH. In Actes des 2ème assises nationales du GdR I3 – Groupe de Recherche Information Interaction Intelligence, décembre 2002 (p. 13 pages).

Tchounikine, P. (2011). Computer Science and Educational Software design – A Resource for Multidisciplinary Work in Technology Enhanced Learning. Springer.

 

Une bibliographie sur les méthodes mixtes et sur l’Educational Data Mining

Ce billet est une bibliographie qui sert de support à un certain nombre de billets à venir sur mon blog de recherche, il n’est pas autosuffisant, donc ne vous inquiétez pas si vous ne comprenez rien.
Baker, R.S.J.d., de Carvalho, A. M. J. A. (2008) Labeling Student Behavior Faster and More Precisely with Text Replays. In: Proceedings of the 1st International Conference on Educational Data Mining, 38–47.
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational Data Mining and Learning Analytics. In J. A. Larusson & B. White (Eds.), Learning Analytics (pp. 61–75). Springer New York.
Baker, R. S. J. d, & Yacef, K. (2009). The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. JEDM – Journal of Educational Data Mining, 1(1), 3–17.
Bryman, A. (2006 ). Mixed methods: A jour-volume set. London: Sage
Caracelli, J., & Greene, J. C. (1993). Data analysis strategies for mixed-method evaluation designs. Educational Evaluation and Policy Analysis, 15(2), 195-207.
Cisel, M. (2016). Utilisations des MOOC, éléments de typologie. Manuscrit de thèse non publié.
Corbett, A. T. & Anderson, J. R. (1995). Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge. User Modeling and User-Adapted Interaction, 4, 253-278
Creswell, J. W., & Plano Clark, V. L. (2007). Designing and conducting mixed methods research. Thousand Oaks, CA: Sage.
Creswell, J. W. (2009). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
Dekker, G., Pechenizkiy, M., & Vleeshouwers, J. (2009). Predicting Students Drop Out: A Case Study. In Proceedings of the International Conference on Educational Data Mining. 41-50.
Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item Response Theory. Psychology Press.
Greene. J. C., Caracelli, V. J., & Graham, W E (1989). Toward a conceptual framevvork for mixed-method evaluation designs. Educational Evaluation and Policy Analysis, 11(3), 255-274.
Greene, J. C. (2007). Mixed methods in social inquiry. San Francisco: Jossey-Bass.
Isaac, H., & Volle, P. (2008). E-commerce: de la stratégie à la mise en oeuvre opérationnelle. Pearson Education France.
Kizilcec, R. F., Piech, C., & Schneider, E. (2013). Deconstructing Disengagement: Analyzing Learner Subpopulations in Massive Open Online Courses.In Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge, LAK 2013.
Kizilcec, R. F., Schneider, E., Cohen, G. L., & McFarland, D. A. (2014). Encouraging Forum Participation in Online Courses with Collectivist, Individualist, and Neutral Motivational Framings. eLearning Papers, 37, 13-22.
Koedinger, K.R., Baker, R.S.J.d., Cunningham, K., Skogsholm, A., Leber, B., Stamper, J. (2010) A Data Repository for the EDM community: The PSLC DataShop. In Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., Baker, R.S.J.d. (eds.) Handbook of Educational Data Mining. Boca Raton, FL: CRC Press.
Lebis, A. (2016). Vers une capitalisation des processus d’analyse de traces. In Rencontres Jeunes Chercheurs en EIAH (RJC-EIAH 2016). Montpellier, France.
Mertens, D. M. (2003). Mixed methods and the politics of human research: The transformative-emancipatory perspective. In A. Tashakkori & C. Teddlie (Eds.), Handbook of mixed methods in the social & behavioral sciences (pp. 135-164). Thousand Oaks. CA: Sage.
Moore, A.W. (2006). Statistical Data Mining Tutorials. Récuppéré à l’adresse http://www.autonlab.org/tutorials/
Morse. J. M. (1991). Approaches to qualitative-quantitative methodological triangulation. Nursing Research. 40(1). 120-123.
Onwuegbuzie, A. J., & Johnson, R. B. (2006). The Validity Issues in Mixed Research. ResearchGate, 13(48), 48–63.
Onwuegbuzie, A. J. (2000). Expanding the Framework of Internal and External Validity in Quantitative Research. Retrieved from http://eric.ed.gov/?id=ED448205
Pavlik, P. I., Cen, H., Wu, L., & Koedinger, K. R. (2008). Using Item-Type Performance Covariance to Improve the Skill Model of an Existing Tutor. In Proceedings of the 1st International Conference on Educational Data Mining, 77-86.
Peña-Ayala, A. (2013). Educational Data Mining: Applications and Trends. Springer.
Plano Clark, V. L. & Creswell, J. W. (2008). The mixed methods reader. Thousand Oaks, CA: Sage.
Romero, C., Ventura, S. (2007). Educational Data Mining: A Survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications 33, 125-146
Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., & Baker, R. S. J. d. (2010). Handbook of Educational Data Mining. CRC Press.
Sanchez, E., Emin-Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play, vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d’interaction du jeu. STICEF.
Shadish, W. R., Cook, T. D., & Campbell, D. T. (2001). Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference (2 edition). Boston: Cengage Learning.
Siemens, G., & Baker, R. S. J. d. (2012). Learning Analytics and Educational Data Mining: Towards Communication and Collaboration. In Proceedings of the 2Nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 252–254). New York, NY, USA: ACM.
Tashakkori, A., &Teddlie, C. (1998). Mixed methodology: Combining qualitative and quantitative approaches. Thousand Oaks, CA: Sage
Tashakkori. A., & Teddlie. C. (Eds.). (2003). Handbook of mixed methods in the social & behavioral sciences. Thousand Oaks, CA: Sage.
Terenzini, P. (1987). Studying student attrition and retention. In G. W. McLaughlin and J. A. Muffo (Eds.), A primer of institutional research (pp. 20- 35). Tallahassee, FL: Association of Institutional Research.
Tomkin, J. H., & Charlevoix, D. (2014). Do Professors Matter?: Using an a/B Test to Evaluate the Impact of Instructor Involvement on MOOC Student Outcomes. In Proceedings of the First ACM Conference on Learning @ Scale Conference (pp. 71–78).
Walonoski, J.A., Heffernan, N.T. Prevention of Off-Task Gaming Behavior in Intelligent Tutoring Systems (2006). In: Proceedings of the 8th International Conference on Intelligent Tutoring Systems, 722-724.

 

Et hop, une deuxième biblio, réalisée pour une autre mission cette fois-ci :

Amiel, T., & Reeves, T. C. (2008). Design-Based Research and Educational Technology: Rethinking Technology and the Research Agenda. Journal of Educational Technology & Society, 11(4), 29–40.
Anderson, J. R. (1996). ACT: A simple theory of complex cognition. American Psychologist, 51(4), 355–365.
Barab, S., & Squire, K. (2004). Design-Based Research: Putting a Stake in the Ground. Journal of the Learning Sciences, 13(1), 1–14.
Belle, T. J. L. (1982). Formal, nonformal and informal education: A holistic perspective on lifelong learning. International Review of Education, 28(2), 159–175.
Biesta, G. J. J. (2010). Why “What Works” Still Won’t Work: From Evidence-Based Education to Value-Based Education. Studies in Philosophy and Education, 29(5), 491–503.
Cisel, M., & Bruillard, E. (2013). Chronique des MOOC, 19. Revue STICEF
Creswell, J. W. (2009). Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches. SAGE Publications.
Davies, P. (1999). What is Evidence-based Education? British Journal of Educational Studies, 47(2), 108–121.
Dehaene, S. (2011). Apprendre à lire: Des sciences cognitives à la salle de classe. Paris: Odile Jacob.
Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item Response Theory. Psychology Press.
Engeström, Y. (2011). From design experiments to formative interventions. Theory & Psychology, 21(5), 598–628.
Gaussel, M., & Reverdy, C. (2013). Neurosciences et éducation : la bataille des cerveaux. Dossier de veille de l’IFE.

Houdé, O. (2008). Pedagogy, not (only) anatomy of reasoning. Trends in Cognitive Sciences, 12(5), 173–174.
Hursh, D. (2007). Assessing No Child Left Behind and the Rise of Neoliberal Education Policies. American Educational Research Journal, 44(3), 493–518.
Moulin, L., Flacher, D., & Harari-Kermadec, H. (2016). Tuition fees and social segregation: lessons from a natural experiment at the University of Paris 9-Dauphine. Applied Economics, 48(40), 3861–3876.
Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., & Baker, R. S. J. d. (2010). Handbook of Educational Data Mining. CRC Press.
Sanchez, É., & Monod-Ansaldi, R. (2015). Recherche collaborative orientée par la conception. Education & didactique, 9(2), 73–94.
Sanderson, I. (2002). Evaluation, Policy Learning and Evidence-Based Policy Making. Public Administration, 80(1), 1–22.
Siemens, G., & Baker, R. S. J. d. (2012). Learning Analytics and Educational Data Mining: Towards Communication and Collaboration. In Proceedings of the 2Nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 252–254). New York, NY, USA: ACM.

Les fonctionnalités de réseaux sociaux dans les LMS

Créer son profil

Possibilité de créer son profil (poster sa photo, etc.). Un exemple pris de Beebac.

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S’abonner à des producteurs de contenu

Possibilité de se construire un fil d’actualité, en s’abonnant (pourquoi pas à des projets, à d’autres apprenants, d’autres classes, etc.)

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Rechercher des contacts

Trouver des « amis » présent sur le LMS
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Fil d’actualité personnel

Equivalent du fil d’actualité personnel de réseaux sociaux comme Facebook. Depuis cette page, on peut partager son statut, visualiser des partages d’autrui, accéder à des contacts, des messages, des cours. C’est une forme de tableau de bord customisé réseaux sociaux.

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Fil d’actualité du cours

Centré cette fois sur l’activité du cours (ici, pour le LMS Futurelearn, centré sur les interactions écrites). Possibilité de filtrer (tout le monde, ceux qu’on suit, etc.)


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Afficher publiquement son réseau

Venture Lab, maintenant devenu Novoed. Je peux montrer à autrui mon réseau d’apprenants

 

Hall of Fame

Un autre grand classique : le Hall of Fame, qui met en avant les apprenants/groupes d’apprenants les plus méritants.