Les Learning Analytics, en bref

Les Learning Analytics, en bref

  • Learning Analytics
760 507 Sébastien FRAYSSE

Les Learning Analytics ont le vent en poupe ! Ils concrétisent tout le potentiel des données appliquées au monde de la formation. Mais de quoi s’agit-il exactement ? Voici un bref aperçu d’une discipline qui pourrait bien bouleverser notre approche du Digital Learning.

Définition

Pour ceux qui veulent commencer par une définition officielle des Learning Analytics, rendez-vous sur Wikipedia. Si vous trouvez cette définition trop longue, voici la mienne.

Les Learning Analytics sont l’art de poser les bonnes questions et de tenter d’y répondre.

Cette définition insiste sur la démarche intellectuelle liée aux Learning Analytics, aspect totalement occulté sur Wikipedia. C’est pourtant la dimension la plus importante. Bien sûr, des méthodes, des standards et des outils existent. Mais ils ne sont là que pour soutenir une posture que vous devrez adopter si vous souhaitez mettre en œuvre des Learning Analytics : s’interroger sur ce que l’on fait.

Pour nous guider dans cette démarche, on trouve divers modèles permettant de classifier ce questionnement. Les plus aboutis sont probablement ceux de Gartner, Bersin et Watershed, dont je vous propose une version combinée en guise de synthèse.

Niveau 1 : Analyse descriptive

On s’interroge sur les faits, ce qui s’est réellement passé en formation. C’est la forme la plus simple et la plus répandue d’analyse (si l’on peut parler d’analyse), celle à laquelle nos LMS nous ont habitué. Traduisons cela en questions :

  • Les apprenants ont-il terminé ce cours ?
  • Ont-ils réussi ce Quiz ?
  • Ont-ils participé à ce cours présentiel ?
  • Etc.

Niveau 2 : Analyse qualitative

On porte un jugement sur les faits, sur le niveau de qualité qu’ils suggèrent.

  • Le taux de réussite d’un groupe d’élèves est-il suffisant ?
  • Est-il suffisant si on le compare aux résultats des autres groupes d’élèves ?
  • Est-il suffisant au regard des objectifs qui avaient été définis ?
  • Etc.

Niveau 3 : Analyse diagnostique

On essaie de comprendre pourquoi certaines choses fonctionnent, et d’autres moins.

  • Pourquoi le taux de présence à ce cours est-il systématiquement faible ?
  • Est-ce lié à un problème de planning ? A un faible intérêt des apprenants ?
  • Pourquoi certains groupes réussissent à cet examen, et d’autres non ?
  • Qu’est-ce qui les différencie ?
  • Etc.

Niveau 4 : Analyse prédictive & prescriptive

Partant des diagnostics obtenus dans le niveau précédent, on en déduit des règles du type : « telle situation implique généralement tel résultat ». On est donc à même d’anticiper l’avenir avec un certain degré de fiabilité. Reste alors à utiliser ces règles de manière personnalisée, en s’appuyant sur le profil et l’historique d’un élève, afin de mieux le guider :

  • Quels contenus seraient le plus utile pour préparer cet examen ?
  • Quels formats semblent le mieux lui convenir ?
  • Dois-je le prévenir lors du prochain Webinar sur tel ou tel sujet ?
  • Que lui recommander après un premier échec à cet examen ?
  • Etc.

En synthèse

On le voit, les Learning Analytics, c’est l’art du questionnement, point de départ de toute démarche d’évaluation. A l’arrivée, les Learning Analytics permettent l’amélioration continue des dispositifs pédagogiques, et un meilleur accompagnement des apprenants.

Sébastien FRAYSSE

Consultant en Learning Analytics. Expert des standards xAPI, CMI5, SCORM. Développeur Web.

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2 commentaires
  • Merci Sébastien pour cet article très pertinent. Deux petites questions en réaction 🙂
    Est-ce que vous connaissez des outils de Learning Analytics capables de lire les données contenues dans un LRS ?
    Savez-vous s’il est possible de trouver un dataset de données de formation (même anonymisées, même en anglais) pour faire un peu de Learning Analytics ?

    • Merci Philippe pour ce retour.

      Côté outils d’analyse, si vous cherchez des solutions généralistes (non liées spécifiquement à la formation), vous pouvez aller voir du coté de Tableau ou Clik, qui devraient pouvoir consommer des données extraites du LRS sous certaines formes (CSV par exemple).

      D’un autre côté, certains LRS intègrent des fonctions d’analyse, propres cette fois à la formation. Vous pouvez explorer les solutions WatershedLRS et Yet Analytics par exemple.

      Concernant votre seconde question, je ne connais pas de dataset directement accessible. Mais vous pouvez vous en constituer si vous connaissez des institutions exploitant Moodle, car il existe un plugin permettant d’extraire de Moodle toutes sortes de traces et de les enregistrer dans un LRS.
      J’espère que ces réponses vous seront utiles.

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Sébastien FRAYSSE

Consultant en Learning Analytics. Expert des standards xAPI, CMI5, SCORM. Développeur Web.

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