can the online social networks be used as a learning tool ? A case study in Twitter

Référence :

Aina L., Ameida T., Torres G., (2014) « can the online social networks be used as a learning tool ? A case study in Twitter », in L. Uden et al., LTEC 2014, CCIS 446, pp. 114-123

 

Idée / dominante :

Le web 2.0 s’est accompagné d’une hausse de l’utilisation des réseaux sociaux, qui permettent de collaborer, communiquer, échanger des idées… Cet article s’intéresse donc à l’efficacité des réseaux comme outils d’apprentissage, à travers l’exemple de Twitter.

 

Résumé :

La multiplication des réseaux sociaux et le développement de l’apprentissage en ligne conduisent à une forte augmentation de l’utilisation des réseaux sociaux comme soutien au processus d’apprentissage, car ils participent à la construction permanente de nouvelles connaissances. Parmi les plus connus, Twitter (20 Millions d’utilisateurs, 50 millions de tweets chaque jour (Cormode et al., 2010)) est un outil de microblogage permettant d’envoyer gratuitement de courts messages (appelés des Tweets limités à 140 caractères) et ainsi de communiquer, partager des idées, des liens ou des photos à d’autres utilisateurs, qui s’est imposé comme un média de communication (Dunlap & Lowenthal, 2009). Le but de cet article est de voir si Twitter est un outil d’apprentissage efficient, capable d’encourager les discussions en dehors des cours et d’impliquer les étudiants ?

 

Expérience : Etude des tweets publiés par deux professeurs et leurs étudiants grâce à un questionnaire et un processus de « fouille des données » (traduit de l’anglais « Text mining process ») afin d’analyser les mots et expressions utilisés.

 

Résultats : Après 4 mois et 1794 tweets (dont 118 des professeurs), les résultats montrent que professeurs et étudiants s’accordent sur les termes pertinents du cours (36), mais seuls 2 ont été (re)tweetés par les étudiants. 50% d’entre eux se sont connectés moins de 2 fois par semaine sur Tweeter et 25% plus de 10 fois. 80% des étudiants ont publié moins de 2 tweets par semaine. 71% lisent les liens postés, et 87% lisent les articles liés aux mots clés identifiés. Tous les étudiants admettent que les messages reçus leur ont permis d’enrichir leurs connaissances sur le sujet.

 

Conclusion : L’utilisation des réseaux sociaux pour partager, échanger des informations et des idées est en hausse ces dernières années, notamment dans le domaine de l’apprentissage en ligne. L’étude réalisée sur Tweeter, souligne que les étudiants agissent comme des récepteurs de l’information : bien que peu aient publié des messages contenant les termes pertinents, tous ont admis avoir acquis de nouvelles et intéressantes informations. Les messages postés par les professeurs n’ont donc pas motivé les étudiants à partager l’information reçue, même si celle-ci est pertinente.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

L’expérience menée sur tweeter montre les réseaux sociaux agissent plus comme une ressource réceptive que émettrice de connaissances. Les réseaux sociaux  semblent donc être capables d’accroître l’apprentissage. Cependant cet article n’aborde pas le lien entre leur utilisation et la motivation des étudiants à poursuivre le MOOC intégralement.

 

Bibliographie :

Benevenuto F., Rodrigues T., Cha M., Almeida V., (2012) « Characterizing user navigation and interactions in online social networks », in Elsevier Information Sciences, vol 195,   n° 15, pp. 1-24.

Cha M., Benevenuto F., Haddadi H., Gummadi K., (2012) « The World of connections and information flow in Twitter », in IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics – Part A, vol 42, n° 4, pp. 991-998.

Cormode G., Krishnamurthy B., Willinger W., ) « A manifesto for modeling and measurement in social media », in First Monday, vol 15, n°9, [consulté le 19/10/2012], http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/3072/2601

Dunlap JC., Lowenthal PR., (2009) « Tweeting the night away: Using Twitter to enhance social presence », in Journal of Information Systems Education, vol 20, n° 2, pp. 129-136.

Vieweg S., et al. (2010) « Microblogging during two natural hazards events: what Twitter contribute to situational awareness », in Proceedings of the 28th International conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2010).

O’Reilly T., (2010) « What is Web 2.0: Design patterns and business models for the next generations of software », [consulté le 16/10/2010], http://www.oreilly.com/pub/a/web2/archive/what-is-web-20.html

The MOOC : What the research says

Référence :

Karsenti T., (2013) « The MOOC : What the research says », in International Journal of Technologies in Higher Education, vol 10, n° 2, pp. 23-37

 

Idée / dominante :

Cet article passe en revue le phénomène des MOOCs afin d’en identifier les enjeux actuels

 

Résumé :

Crées en 2007, les MOOC sont désormais mondialement diffusés par les universités ou des plateformes. Mais ce marché à fort potentiel est confronté à plusieurs contradictions :

 

Gratuits et ouverts à tous pour toujours ? Leur succès est dû à leur gratuité. Cependant, la création  de MOOC nécessite des fonds, c’est pourquoi les certifications finales sont souvent payantes. Les universités doivent revoir leurs stratégies d’investissement (Bourcieu & Leon, 2013)

Coût de création élevé ? Pour certains un expert est requis, pour d’autres, savoir filmer suffit. Mais tous s’accordent sur la nécessité d’avoir du temps pour créer un cours en ligne de haute qualité.

Qualité de l’enseignement massif ?  Composés de QCM, examens, forums de discussions, syllabus, vidéos, power point etc., les MOOC offrent à un large groupe d’étudiants la possibilité de participer virtuellement à un cours en ligne et idéalement d’interagir. Cependant le fort nombre d’inscrits rend difficile voire impossible les interactions entre participants et professeurs (Khalil & Ebner, 2013)

Participation des étudiants ? Malgré la popularité des MOOC, peu participent aux forums de discussions. On pourrait les y encourager, en leur attribuant une note de participation.

Evaluation du travail de centaines d’étudiants ? Les méthodes les plus courantes sont les QCM, l’évaluation par les pairs ou la notation automatisée. Favorisant l’apprentissage massif, les participants ne peuvent espérer recevoir des retours individuels sur leur travail.

MOOC Connectivistes : réalité ou fiction ? Les c-MOOC, issus de la théorie connectiviste, développent les interactions et l’apprentissage collaboratif alors que les x-MOOC reposant sur le principe de la transmission des connaissances, sont idéals pour l’apprentissage massif.

 

En conclusion, alors que le fort nombre d’inscrits (plus de 20 millions originaires de 203 pays) était impensable il y a quelques années, les MOOC reposent sur les mêmes méthodes pédagogiques que l’apprentissage à distance. On voit l’opposition entre les pro-technologiques (favorables au développement des MOOC dans l’enseignement car ils assurent un équilibre entre travail-famille-école, démocratisation de l’enseignement, gratuité des frais de scolarité, développement de l’autonomie, création de communautés d’apprenants, satisfaction des étudiants) et les sceptiques (plus prudents face à l’utilisation des MOOC car leurs avantages sont ceux de l’apprentissage à distance). Cet article permet également de dégager deux effets des MOOC :

  • Outils de marketing au service des universités qui les développent et d’évaluation de la popularité d’un cours, les MOOC impactent la légitimité de certaines formations et universités.
  • Ils fournissent aux étudiants les qualités et compétences technologiques nécessaires pour leur vie professionnelle, favorisant ainsi la popularisation de l’apprentissage à distance.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Les futures recherches pourraient approfondir cette dernière idée. A savoir, les compétences informatiques semblent être plus perçues comme une motivation à poursuivre le cours (pour les développer), plutôt que comme un frein (le manque de compétences informatiques pouvant freiné l’avancée dans le MOOC).

 

Biblioraphie :

Bourcieu, S., & Léon, O. (2013). Les MOOC, alliés ou concurrents des business schools? L’Expansion Management Review, 149, 14-24.

Khalil, H., & Ebner, M. (2013). “How satisfied are you with your MOOC?” – A research study on interaction in huge online courses. In J. Herrington et al. (Eds.), Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications 2013 (pp. 830-839).

Kolowich, S. (n.d.). The professors who make the MOOCs. Retrieved from http://chronicle.com

Mackness, J., Mak, S. F. J., & Williams, R. (2010). The ideals and reality of participating in a MOOC. In L. Dirckinck-Holmfeld, V. Hodgson, C. Jones, M. de Laat, D. McConnell, & T. Ryberg (Eds.), Proceedings of the 7th International Conference on Networked Learning 2010 (pp. 266-274). Retrieved from http://lancaster.ac.uk/fss/organisations/netlc/past/nlc2010/index.htm

Pappano, L. (2012, November 2). The year of the MOOC. New York Times, ED26. Retrieved from http://nytimes.com

Rodriguez, C. O. (2013). The concept of openness behind c and x-moocs (massive open online courses). Open Praxis, 5(1), 67-73. Retrieved from http://openpraxis.org

Siemens, G. (2012). MOOCs are really a platform [Blog post]. Retrieved from http://elearnspace.org

Should your MOOC forum use a reputation system ?

Référence :

Coetzee D., Fox A., Hearst M.A., Hartmann B. (2014). “Should your MOOC forum use a reputation system ?”, in Proc 17th ACM conf on computer on supported cooperative work & social computing, pp. 1176-1187.

 

Idée dominante :

Cet article souligne les apports des systèmes de réputation sur l’expérience, les résultats et la communauté, ainsi que la nécessité des forums lors de la conception d’un MOOC.

 

Résumé :

Les forums développent l’autonomie des participants à travers la construction de communautés d’apprenants, les échanges d’expérience et le dialogue collaboratif entre pairs et experts (Luca & Mcloughlin, 2004). L’abondance de nombreux messages, l’attitude rude d’étudiants, font que beaucoup de forums sont sous-utilisés voire contre-productifs. En contrepartie, des systèmes de réputation sont parfois mis en place : ils récompensent par un score et un classement les étudiants les plus actifs sur le forum (Resnick, 2000). Cet article étudie l’utilité et l’efficacité des forums et des systèmes de réputations à promouvoir l’apprentissage et le sentiment communautaire; et s’interroge sur les corrélations entre variables.

 

Expérience : 7 hypothèses ont été testées grâce à l’analyse du MOOC « Software as a service » diffusé sur EdX, des utilisateurs (1101) et non-utilisateurs (3391) de ses 2 types de forums :

– Le ‘basic’: les utilisateurs (553) peuvent poster des questions-réponses, commenter, rechercher un contenu spécifique et envoyer des messages privés à d’autres utilisateurs.

– Le ‘multifonctions’: en plus des basics, les utilisateurs (548) peuvent jauger la pertinence des réponses obtenues, valoriser ou dégrader un commentaire et recevoir une note de renommée.

 

Résultats :

– La participation au forum améliore les notes (H1) et la persévérance (H2) des étudiants,

– Les systèmes de réputation améliorent les indicateurs de participation tels que le nombre et temps de réponses (H3) et diminuent le nombre d’appels à l’aide (H7) ; mais n’impactent pas les notes (H4), la persévérance (H5) et le sentiment d’appartenance à une communauté (H6) des participants. Même si le nombre d’utilisateurs des 2 forums est similaire, seul un petit nombre était actif : 43% et 21% des commentaires proviennent de 5 utilisateurs dans le forum multifonction et basic.

 

Conclusion : L’expérience menée explique l’usage massif des forums dans les MOOC, caractérisé par l’influence de quelques participants très actifs. Les systèmes de réputation ont la capacité d’améliorer cette expérience des forums, mais ne contribuent pas à la formation de communautés d’apprenants. Ils sont perçus comme justes et utiles mais seraient plus motivants s’ils impactaient les autres cours ou la note finale. Les futures recherches devront s’orienter sur la généralisation des résultats, l’utilisation d’autres récompenses et motivation. La forte corrélation entre la participation au forum et l’amélioration des résultats étudiants, requière que de nouvelles recherches soient menées afin de cibler ceux qui ne se sont jamais connectés.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Cette étude indique que les indicateurs de rénommé semblent être une source de motivation à participer aux discussions sur le forum mais n’ont pas d’impact sur la persévérance. Les futures recherches devront confirmer ce résultat, à savoir que la mise en place de systèmes de réputation dans un MOOC n’est pas un facteur influençant favorablement sur l’auto-détermination des participants.

 

Bibliographie :

Chamberlin L., and Parish T. MOOCs: Massive open online courses or massive and often obtuse courses? eLearn 2011, 8 (Aug. 2011).

Cheng C. K., Par D. E., Collimore L.-M., and Joordens, S. Assessing the effectiveness of a voluntary online discussion forum on improving students course performance. Computers & Education 56, 1 (2011), 253– 261.

Luca J., and Mcloughlin C. Using online forums to support a community of learning. In ED-MEDIA 2004, AACE (2004), 1468–1474.

Mackness J., Mak S., and Williams R. The ideals and reality of participating in a MOOC. In International Conference on Networked Learning 2010. 266–275.

Mak S., Williams R., and Mackness J. Blogs and forums as communication and learning tools in a MOOC. In International Conference on Networked Learning 2010. 275–285.

Martin F. G. Will massive open online courses change how we teach? Commun. ACM 55, 8 (Aug. 2012), 26–28.

Resnick P., Kuwabara K., Zeckhauser R., and Friedman, E. Reputation systems. Commun. ACM 43, 12 (Dec. 2000), 45–48.

Sterbini A., and Temperini M. Socialx: Reputation based support to social collaborative learning through exercise sharing and project teamwork. Int. J. Inf. Syst. Soc. Chang. 2, 1 (Jan. 2011), 64–79.

Thompson C. How Khan Academy is changing the rules of education. Wired Magazine 126 (2011).

Co-regulation in technology enhanced learning environments

Référence :

Kaplan J., (2014) « Co-regulation in technology enhanced learning environments », in L. Uden et al., LTEC 2014, CCIS 446, pp. 72-81

 

Idée / dominante :

Cet article s’intéresse aux différentes stratégies utilisées par les apprenants afin de réguler leur apprentissage dans un environnement technologique. L’auteur distingue la régulation individuelle (autorégulation) liée aux connaissances, motivation et émotions, de la régulation collective (corégulation) liée aux interactions entre pairs.

 

Résumé :

Avec le déploiement d’Internet, s’est créé un cercle vertueux technologique : chaque nouvelle technologie modifie la perception de l’environnement, qui entraine la création d’’innovations technologiques à tester (Mc Luhan, 1964)… Les MOOC incarnent ce processus, classifiés (Karsenti, 2013, Rodriguez, 2013) entre les « c-MOOC » (les connaissances se construisent grâce aux interactions avec les pairs, qui forment ainsi des communautés) ; des « x-MOOC » (les connaissances sont transmises de l’autorité légitime aux apprenants). Alors que les c-MOOC correspondent à l’idéal éducatif où chaque apprenant défini ses propres objectifs, les « x-MOOC » reproduisent l’enseignement traditionnel qui se faisait sans l’appui des technologies. L’argument principal en faveur des MOOC est rarement leur efficacité (Bady, 2013), mais leur moindre coût. Cet article souligne donc le rôle des régulations comme garant de la qualité de l’apprentissage en ligne.

 

Les régulations individuelles et collectives coexistent. C’est l’environnement d’apprentissage (design, objectifs, activités, sujet, variables personnelles…) qui détermine la manière dont les participants vont réguler leur apprentissage. On distingue l’autorégulation (les stratégies individuelles de maximisation de la performance) et la corégulation (liée à l’influence des interactions entre pairs). Le faible taux de persistance des MOOC résulte de l’incapacité des tuteurs à aider chaque participant, compte tenu du nombre élevé d’inscrits (Heutte, 2014). Cette faiblesse peut être comblée en dotant chaque apprenant d’outils de régulation, individuelle (par exemple : présenter les objectifs de chaque module, conserver les anciennes activités, évaluer ses progrès en créant un standard de référence, libre choix du type d’exercice), et/ou collective (par exemple : multiplier les canaux de communication, archiver les conversations, créer un FAQ, favoriser le partage de documents).

 

En conclusion, les nouveaux environnements virtuels d’apprentissage facilitent la construction de connaissances au sein de la communauté des apprenants. Pour cela, ils doivent développer l’autonomie, le pouvoir de contrôle de l’apprenant, et la coopération entre tous les participants afin de maximiser l’engagement, la persistance et la performance de tous. Le design des MOOC doit d’autant plus mettre en avant une ergonomie et des services en faveur de la corégulation, car les apprenants recherchent cette coopération pour optimiser l’acquisition de connaissances.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Cet article souligne le rôle positif des outils de contrôle mise à disposition à l’apprenant mais aussi des outils de coopération mis en place sur les MOOC. Cependant, les futures recherches pourraient établir si ce pouvoir de contrôle laissé à l’apprenant et si cette interactivité conduisent à développer l’auto-détermination des participants à poursuivre intégralement le MOOC.

 

Bibliographie :

Bady A., (2013) « The MOOC moment and the end of reform », in Liberal Education, vol 99, n° 4

Boyatt R., Joy M., Rocks C., Sinclair J., (2014) « What (use) is a MOOC? », in The 2nd International Workshop on Learning Technology for Education in Cloud, Springer, pp. 133-145.

Heutte J., Kaplan J., Fenouillet F., Caron PA., Rosselle M., Uden L., (2014) « MOOC User Persistence », in L. Uden et al., LTEC 2014, CCIS 446, pp. 13-24.

Kaplan J., (2010) « L’autodirection dans les apprentissages coopératifs : le cas des Cercles d’Etude », in Editions Universitaires Européennes, Sarrebruck.

Kaplan J., (2010) « From self-direction to co-direction in adult cooperative learning », in Brigham SM., Plumb D., (eds.) Connected understandings: Linkages between theory and practice in adult education, pp. 176-180, Adult Education – Congresses, Montreal, Quebec.

Kaplan J., (2014) « Co-regulation in technology enhanced learning environments », in L. Uden et al., LTEC 2014, CCIS 446, pp. 72-81

Karsenti T., (2013) « The MOOC : What the research says », in International Journal of Technologies in Higher Education, vol 10, n° 2, pp. 23-37

Rodriguez O., (2013) « The concept of openness behind c ans x-MOOCs », in Open Praxis, vol 5, n° 1, pp. 97-73.

Predicting grades based on students’ online course activities

Référence :

Cernezel A., Karakatic S., Brumen B., (2014) « Predicting grades based on students’ online course activities », in L. Uden et al., KMO 2014, LNBIP 185, pp. 108-117

 

Idée / dominante :

Cet article s’intéresse à la possibilité de prévoir les notes finales des étudiants d’après le nombre d’activités réalisées et leur note intermédiaire. Cette prédiction est fiable à plus de 90%.

 

Résumé :

Les systèmes de management des cours en ligne permettent aux professeurs de communiquer et d’interagir avec leurs étudiants et de fournir des retours sur leurs travaux. Ils enregistrent également les données relatives aux activités des étudiants (nombre de connections, de vues d’un cours, d’évaluations réalisées), permettant d’identifier les préférences et performances des étudiants (Donnellan & Pahl, 2002, Pritchard et al, 2005). Cet outil comble donc le besoin de contact physique. Cet article a pour but de voir s’ils pourraient aussi permettre de prévoir les notes finales.

Expérience : A l’université de Maribor, en Slovénie, tous les ordinateurs sont équipés du système de management des cours en ligne Moodle. Cette plateforme permet aux professeurs de répondre aux questions des étudiants, de conseiller des ouvrages littéraires et de noter les examens ; et aux étudiants, de consulter les informations mises en ligne par les professeurs, de se renseigner sur chaque cours et chaque évaluation, de poser des questions sur le forum … La recherche a été menée sur une multitude de cours, suivis par un nombre conséquent et variable d’étudiants, pendant une année (divisée en 4 trimestres, de Q1 à Q4)

Résultats : Deux variables de prédiction des notes finales ont été testées et validées :

  • Grâce aux activités des étudiants: Plus le nombre d’activités réalisées par les étudiants (nombre de vues des examens et ressources pédagogiques) est élevé, plus la note finale le sera aussi.
  • Grâce aux notes intermédiaires: Les notes obtenues en Q2 sont semblables à celles obtenues en Q4. Il y a donc une vraie corrélation entre les notes obtenues à mi-parcours et les notes finales. On peut donc prévoir les notes finales des apprenants, à partir de leur note de milieu d’apprentissage : plus la note intermédiaire est élevée, plus la note finale le sera aussi.

D’autres hypothèses ont été testées : plus les étudiants complètent et envoient leur évaluation tôt, plus les notes seront élevées. Mais comme tous les examens ont été rendus dans les derniers jours, cette variable de prédiction n’est pas vérifiable.

Conclusion : Cet article décrit les recherches menées afin d’identifier les variables permettant de prévoir au plus juste les notes finales des étudiants. Les deux variables identifiées sont les notes intermédiaires et les activités des étudiants. Lorsque celles-ci sont combinées, il en ressort un modèle capable de prévoir les notes avec une fiabilité de 91.7%. Ces deux variables sont donc intéressantes car fiables et faciles d’utilisation. En effet, les données sont déjà enregistrées dans le système de management des cours en ligne.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Les auteurs montrent que les activités et les notes intermédiaires des étudiants sont liées à leur notes finales. Ceci laisse sous-entendre que les étudiants pleinement satisfaits des activités de la diversité des activités proposées et de leur note intermédiaire obtenue, sont plus en clin à poursuivre le MOOC jusqu’à son terme.

 

Bibliographie :

Donnellan D., Pahl C (2002) “Data minning technology for the evaluation of web-based teaching and learning systems”, in World conference on e-learning in Corporate, Government, Healthcare and higher Education, pp. 747-752.

Pritchard D., Warnakulasooriya R., (2005) “Data from a wab-based homework tutor can predict student’s final exam score”, in World conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications, pp. 2523-2529.

Kotsiantis S., Pierrakeas C., Pintelas P., (2005) « Predicting student’s performance in distance learning using machine learning techniques », in Appl. Artif. Intell., vol 18, n° 5, pp. 411-426.

Peer influence on attribution in MOOCs

Référence :

Yang D., et al. (2014) « Peer influence on attribution in Massively Open Online Courses », in Proceedings of educational Data Mining.

 

Idée dominante :

Cet article s’interesse à l’influence des relations entre pairs sur l’engagement des étudiants à suivre les MOOCs.

 

Résumé :

De précédentes recherches ont montré l’impact de la participation sur les nombreux abandons des MOOC (Yang, 2013). Cet article s’interesse à d’autres facteurs explicatifs, en particulier aux liens qui se forment pendant le cours : ces relations créées influencent-elles l’engagement au cours ?

 

Expérience : A partir du MOOC « Apprendre la programmation : les fondamentaux », qui totalise 24963 commentaires publiés par 3590 étudiants sur le forum en 8 semaines, les auteurs ont identifié 3 variables clés (nombre d’abandons semaine S, nombre d’abandons semaine S-1 et nombre de relations significatives) et 5 mesures des relations :

  • Intéractions de réponse: sont un indicateur de la volonté des étudiants à se socialiser.
  • Preuve de cooccurence: la répétition de plusieurs mots identiques dans le même extrait,  indique que les étudiants participent à la même conversation et partagent un intérêt commun.
  • Connections de communauté: le modèle de participation des étudiants peut être schématisé par un ensemble de graphiques et sous-graphiques des rélations sociales.
  • Modélisation de sujets: le partage d’un même intérêt, d’un même sujet de conversation, peuvent conduire à la création de plusieurs sous-communautés.
  • Cohorte: peut se produire lorsque les individus ont débuté leur participation au cours en même temps et par conséquent lorsque leur niveau d’engagement est similaire.

 

Résultats : –  Les étudiants sont 4 fois moins persévérants à poursuivre le MOOC lorsque les abandons de la semaine en cours ou de la semaine précédente concernent en majorité des relations proches.

–  Plus le nombre de relations amicales est important, plus les étudiants sont motivés pour poursuivre le cours et donc plus leur engagement est fort.

 

Conclusion : Cette expérience souligne l’influence du comportement des pairs sur la motivation de chacun à suivre le cours : plus un étudiant voit ses proches abandonnés, moins il sera motivé à participer aux discussions du forum et plus il sera tenté d’en faire autant. L’influence des pairs sur la forte attrition des MOOC est d’autant plus forte que les individus perdent leur relations amicales construites au fil du cours. Cet article met en valeur l’importance de créer un environnement virtuel favorisant les relations sociales et encourageant les échanges sur le forum.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Cette recherche semble montrer que l’influence des pairs joue sur la motivation des participants à poursuivre ou abandonner le cours, et par conséquent, pèse sur l’auto-détermination des utilisateurs du MOOC.

 

 

Bibliographie :

Gütl C., Hernández Rizzardini R., Chang V., Morales M., (2014) « Attrition in MOOC : Lessons learned from drop-out students », in L. Uden et al. LTEC 2014, CCIS 446, pp. 37-48.

Yang, T. Sinha, D. Adamson, and C. P. Rose. “Turn on, tune in, drop out: Anticipating student dropouts in massive open online courses”. In Workshop on Data Driven Education, Advances in Neural Information Processing Systems 2013, 2013.

 

Mobile Learning Platforms to Assist Individual knowledge Management

Référence :

Pelet JE., Uden L., (2014) « Mobile Learning Platforms to Assist Individual knowledge Management », in L. Uden et al., KMO 2014, LNBIP 185, pp. 267-278.

 

Idée / dominante :

Cet article s’intéresse à l’efficacité des applications des téléphones portables comme support de formation. L’étude montre que les couleurs de l’interface ont une influence sur la facilité d’utilisation ressentie par les utilisateurs, et sur leur capacité à mémoriser son contenu.

 

Résumé :

L’arrivée d’Internet et les progrès technologiques ont augmenté le potentiel d’utilisation des téléphones portables comme outil de formation (Pelet, 2014). L’avantage principal du « m-learning » (de l’anglais « mobile learning ») c’est sa grande flexibilité : cette technologie dite ubiquitaire permet à son utilisateur d’accéder à une grande quantité d’informations n’importe où et n’importe quand. Pour cela le design des applications mobiles doit être adapté pour faciliter la lisibilité et la mémorisation de son contenu, et donc l’utilisabilité de la plateforme mobile d’apprentissage (Pelet, 2013). Cet article s’intéresse en particulier aux effets de la couleur des applications mobiles sur l’efficacité de l’apprentissage et sur la satisfaction des apprenants.

Désormais les sites internet ont un design dit responsif (de l’anglais « responsive design »), c’est-à-dire adaptables à toute taille d’écran, et donc consultables sur quel outil informatique. Afin d’adapter efficacement les interfaces aux téléphones portables, les concepteurs doivent donc prendre en considération les difficultés suivantes : écrans de petites tailles, peu d’espace entre les touches du clavier, pas de confort visuel pour suivre les interactions et non-expertise des utilisateurs. D’autre part, les nombreuses recherches conduites sur l’usage et l’efficacité des sites internet (Kiritani & Shirai, 2003, Hall & Hanna 2003), la teinte, la saturation, la clarté des couleurs et les contrastes entre l’arrière-plan et le premier-plan influent sur les émotions, les attitudes et la confiance des utilisateurs.

Pour analyser l’effet des couleurs sur mobile, une étude a été conduite sur 160 étudiants lors d’un cours d’e-marketing. Les résultats montrent que les étudiants ont perçu l’interface créée comme utile car son contenu était accessible d’une manière ubiquitaire. Le design attrayant, le contraste entre les couleurs, la bonne taille des interlignes et la bonne longueur des paragraphes ont facilité la lisibilité et la mémorisation des informations. Cette rétention d’informations a également été favorisée grâce au design épuré du site (peu de photos) et grâce à sa capacité d’accéder à différents types de contenus (site web, power point …)

En conclusion, cette étude montre bien l’impact des couleurs sur l’efficacité et la perception des systèmes d’apprentissage mobiles. Les futures recherches pourraient examiner les facteurs influençant la perception et l’attitude des participants.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Cet article souligne que certaines couleurs améliorent la facilité d’apprentissage sur mobile. Les futures recherches pourraient s’intéresser à la flexibilité offerte grâce au m-learning, afin de montrer si elle impacte positivement l’apprentissage : les participants pouvant choisir d’apprendre au moment où ils le souhaitent, sur le support de leur choix, retiendraient plus de connaissances.

 

Bibliographie :

Berking P., Haag J., Archibald T., Birthwhistle M., (2012) « Mobile learning: not just another delivery method », in Interservice/Industry Training, Simulation and Education Conference (I/ITSEC)

Kiritani Y, Shirai S., (2003) « Effets of background colors on user’s experience in reading website », in J. Asian Des. Int. Conf., vol 1, n°64.

Hall RH., Hanna P., (2003) « The impact of web page text-background color combinations on readibility, retention, aesthetics and behavioral intention », in Behav. Inf. Technol., vol 23, n°3, pp. 183-195.

Kukulska-Hulme A., Pettit J., Bradley L., Carvalho A., Herrington A., Kennedy D., Walker A, (2011) « Mature student using mobile devices in life and learning », in The International Journal of Mobile and Blended Learning (IJMBL)., vol 3, n° 1, pp. 18-52.

Liu T.C., Wang H.Y., Liang J.K., Chan T.W., Ko H.W., Yang J.C., (2003) « Wireless and mobile technologies to enhance teaching and learning », in Journal of Computer Assisted Learning, vol19, pp 371-382.

Pelet JE., Khan J., Papadopoulou P., Bernardin E., (2014) « m-learning : exploring the use of mobile devices and social media », in Higher education in the MENA Region : Policy and Practice, IGI Global, Hershey, http://www.igi-global.com/book/handbook-research-higher-education-mena/102214

Pelet JE., (2013) « Handbook of research on user behavior in ubiquitous online environments », IGI Global, Hershey, http://www.igi-global.com/publish/call-for-papers/call-details/841

Pelet JE., (2010) «Effets de la couleur des sites web marchands sur la mémorisation et sur l’intention d’achat », in Systèmes d’information et Management, vol 15, n° 1, pp. 97-131.

 Pelet JE., Papadopoulou P., (2012) « The effects of colors of e-commerce websites on consumer mood, memorization and buying intention », in European Journal in Information Systems, Special Issue: “Information Research, Education and Policy in the Mediterranean Region”, vol 21, pp. 438–467. Doi:10.1057/ejis.2012.17; published online 22 May 2012, [CNRS 1]

A tale of two modes: Initial reflections on an innovative MOOC

Référence :

Sinclair J., Boyatt R., Foss J., Rocks C.,  Uden L., (2014) « A tale of two modes: Initial reflections on an innovative MOOC », in L. Uden et al., LTEC 2014, CCIS 446, pp. 49-60.

 

Idée / dominante :

Cet article présente les premiers résultats suite au développement d’un MOOC (Massive Open Online Courses) pédagogiquement innovant. Les objectifs, motivations et leçons à en tirer sont décrits.

 

Résumé :

Les MOOC sont composés en général de vidéos de cours préenregistrés, de mini-présentations d’experts, de QCM, de forum et parfois d’évaluation par les pairs, et sont diffusés aux inscrits sur des plateformes. Leur succès mondial repose sur leur potentiel de « Mac Donalisation de l’enseignement supérieur » (Lane & Kinser, 2012), à savoir réduire les frais de scolarité, démocratiser les cours dispensés par de prestigieuses universités, au-delà des barrières géographiques et gratuitement (Lewin, 2012). Cependant comme ils demandent de l’autonomie et des compétences informatiques, il est  indispensable d’identifier rapidement les participants en difficulté. D’où la question : comment les aider et les encourager à poursuivre la formation ?

Expérience : Comparaison des premiers résultats d’un MOOC, destiné aux professeurs britanniques pour leur apprendre à enseigner l’informatique, en fonction de la méthode pédagogique choisie :

–  « standard » (accès libre pour tous les participants au matériel en ligne, soutien des pairs sur le forum, avec quelques interventions du tuteur et progrès évalués par des quizz)

–  « tutorée » (moyennant une petite participation financière, en plus des dispositions décrites ci-dessus, les participants bénéficient par petit groupe de l’aide d’un tuteur expérimenté, d’un forum réservé aux tuteurs afin de fournir des retours rapides et d’un certificat de réussite).

Résultats : Sur 648 inscrits seuls 30 ont choisi la méthode « tutorée » (avec seulement 1 ou 2 participant(s) aux sessions de tutorat, faute de temps). Elle ne répond donc pas efficacement aux besoins des participants. Sur les 618 autres inscrits (méthode standard), 73 ne se sont jamais connectés sur le site. Malgré une baisse de la participation, le nombre de connexions est plus élevé lors des sessions pratiques car ils testent leurs connaissances avant de s’engager dans le cours si besoin. Les bonnes notes obtenues aux QCM montrent que les participants étaient sérieux. L’expérience est positive pour 98% d’entre eux qui estiment que la formation était au bon niveau, bien construite avec une introduction motivante, des exemples simples et des exercices utiles, mais souhaitent que la durée des vidéos et le son des enregistrements soient améliorés, et qu’une carte avec les sujets abordés soit créée pour trouver facilement et rapidement l’information nécessaire.

Conclusion : Même s’il est améliorable, ce MOOC est un succès car contrairement à d’autres, beaucoup d’inscrits se sont reconnectés. En raison du délai court, il a été présupposé que les participants auraient une grande motivation et assez d’autonomie pour suivre ce cours, mais certains n’ont pas trouvé le temps de se former, au risque que le futur cours donné soit bâclé. Afin d’y remédier, la création d’un mini-MOOC au contenu minimal, d’une durée d’une semaine est envisagé.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Les auteurs mettent en évidence le double mouvement d’abandons auxquel sont confrontés les MOOC : il y a tout d’abord une forte différence entre le nombre d’inscrits et le nombre de participants, puis un taux de participation continuellement en baisse au fure et à mesure de l’avancée du cours. Il serait ainsi intéressant d’étudier en deux temps la motivation des étudiants à tout d’abord s’inscrire à un MOOC, puis à le compléter entièrement.

 

Bibliographie :

Billington PJ., Fronmueller MP., (2013) « MOOCs and the future higher education », in Journal of Higher Education Theory and Practice, vol 13, n° 4, pp. 37-43.

 Boyatt R., Joy M., Rocks C., Sinclair J., (2014) « What (use) is a MOOC? », in The 2nd International Workshop on Learning Technology for Education in Cloud, Springer, pp. 133-145.

Cormier D., Siemens G., (2010) « The open course: Trough the open door-open courses as research, learning and engagement », in Educause Review, vol 45, n° 4, pp. 30-32.

Fox A., (2013) « What was it like to teach a MOOC? », [consulté le 10/03/2014], http://www.armandofox.com/2013/01/14/what-was-it-like-to-teach-a-mooc/

Grünewald F., Meinel C., Totschnig M., Willems C., (2013) « Designing MOOCs for the Support of Multiple Learning Styles », in Hernández-Leo D., ‎Ley T., ‎Klamma R., Harrer A., (Eds.), EC-TEL 2013, LNCS, Springer, Heidelberg, vol 8095, pp. 371-382.

Kern J., (2013) « Learning from Harvard: MOOC story », [consulté le 19/03/2013], http://elearningindustry.com/learning-from-harvard-mooc-story-pt5

Koller D., (2012) « What we’re learning from online education », in TED Talk, https://www.youtube.com/watch?v=U6FvJ6jMGHU

Kolowich S., (2013) « The professors who make the MOOCs », in The Chronicle of Higher Education

 Lane J., Kinser K., (2012) « MOOCs and the McDonaldization of Global Higher Education », in Education 30536, vol 1.

Lewin T., (2012) « Instruction for masses knocks down campus walls », in New York Times, Newspaper article.

McAuley A., Stewart B., Siemens G., Cormier D., (2010) « The MOOC model for digital practice », in ElearnSpace, [consulté le 02/02/2013], http://www.elearnspace.org/Articles/MOOC_Final.pdf

Sandeen C., (2013) « Integrating MOOCs into traditional higher education: the emerging MOOC 3.0 Era », in Change: The magazine of higher learning, vol 45, n° 6, pp. 34-39.

Yuan L., Powell., (2013) « MOOCs and open education: implications for higher education », in Cetis White Paper.

What makes a great MOOC ?

Référence :

Adamopoulos P., (2013) « What makes a great MOOC ? An interdisciplinary analysis of student retention in online courses », in 34th International Conference on Information Systems, Milan.

 

Idée / dominante :

Cet article examine les facteurs influençant les étudiants dans leur choix de poursuivre ou d’abandonner un MOOC.

 

Résumé :

Par leur nouveauté et leur popularité, les MOOC révolutionnent l’apprentissage, mais font face à un taux d’abandon élevé (Clow, 2013, Knowledge@wharton, 2013). Grâce aux dires des étudiants et à la méthode de la théorisation ancrée (traduit de l’anglais « Grounded Theory Methods »), cet article classifie par ordre d’importance les déterminants qui agissent sur la rétention des cours en ligne.

 

Pour cela une étude a été menée sur 133 MOOC de 30 universités et 6 plateformes. Après analyse il ressort que les étudiants complètent entièrement, partiellement ou pas du tout le MOOC, en fonction de facteurs ayant une influence plus ou moins positive ou neutre :  évaluation du cours par les étudiants notamment du professeur (Cormier & Siemens, 2010, Masters, 2011), caractéristiques du cours (difficulté, discipline, durée, charge et rythme de travail), particularités de l’université (classement, nombre de MOOC proposés) et de la plateforme (utilisabilité, accès au manuel, forum de discussions) et spécificités des étudiants (sexe, diplôme). Les résultats montrent que certaines variables permettent d’anticiper le choix des étudiants et de maximiser leur performance.

 

Les discussions des étudiants sur les communautés en ligne confirment les résultats trouvés. Ainsi pour augmenter l’engagement des étudiants et diminuer le nombre d’abandons, le MOOC idéal est de difficulté moyenne (Willging & Johnsons, 2004), requiert un travail modéré d’environ 6heures par semaine, sur une courte durée (moins de 2 mois) selon un calendrier fixe. Il contient un projet ou examen final, un manuel en libre accès (gratuit), un forum pour faciliter la construction de connaissances et la communication entre étudiants-professeurs et un système d’évaluation par les pairs (Piech, et al., 2013). Il délivre un certificat de réussite reconnu ou une équivalence.

 

En conclusion, avec l’explosion du phénomène, les MOOC se multiplient. Cependant le défi actuel est de réduire le taux d’abandon, en maximisant l’engagement et la satisfaction des participants. L’étude menée a permis d’identifier les différentes caractéristiques des cours, étudiants, plateformes et universités qui influencent positivement ou négativement la rétention des cours. Ainsi les professeurs sont le premier déterminant du choix des étudiants. Les résultats aboutissent au design du MOOC idéal et à des recommandations sur l’utilisation de la technologie dans l’apprentissage.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

Selon Adamopoulos, si les inscrits à un MOOC se sentent pleinement engagés et satisfaits avec le cours proposé, en matière de sujet, interactions, outils pédagogique et système d’évaluation, alors ils auront tendance à compléter intégralement le MOOC. Il apparait donc nécessaire d’étudier les facteurs influençant positivement l’engagement et la satisfaction, qui pourraient potentiellement d’accroître l’auto-détermination des participants.

 

 

Bibliographie :

Clow. D. (2013) “Moocs and the Funnel of Participation,” in Proceedings of the Third International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Leuven, Belgium, pp. 185-189.

Cormier, D., and Siemens, G. (2010) “The Open Course: Through the Open Door – Open Courses as Research, Learning, and Engagement,” in Educause Review (45:4), pp. 30-32.

Knowledge@Wharton (2013) “Moocs on the Move: How Coursera Is Disrupting the Traditional Classroom,” in Innovation and Entrepreneurship [consulté le 05/09/2013], http://knowledge.wharton.upenn.edu/article.cfm?articleid=3109

Mackness, J., Mak, S., and Williams, R. (2010) “The Ideals and Reality of Participating in a Mooc,” In Networked Learing Conference: University of Lancaster, pp. 266-275.

Masters, K. (2011) “A Brief Guide to Understanding Moocs,” in The Internet Journal of Medical Education (1:2).

Piech, C., Huang, J., Chen, Z., Do, C., Ng, A., and Koller, D. (2013) “Tuned Models of Peer Assessment in Moocs,” in 6th International Conference on Educational Data Mining, Memphis, Tennessee, USA.

Willging, P.A., and Johnson, S.D. (2004) “Factors That Influence Students’ Decision to Drop out of Online Courses,” in Journal of Asynchronous Learning Networks (8:4), pp. 105-118.

MOOCs and the future higher education

Référence :

Billington PJ., Fronmueller MP., (2013) « MOOCs and the future higher education », in Journal of Higher Education Theory and Practice, vol 13, n° 4, pp. 37-43.

 

Idée / dominante :

Après avoir fait un état des lieux du phénomène des MOOC, cet article pose des hypothèses sur leur avenir dans l’enseignement supérieur, compte tenu des enjeux actuels.

 

Résumé :

Malgré les spécificités des plateformes qui hébergent les MOOC (Round, 2013), toutes sont marquées par une hausse du nombre d’inscrits et de l’offre de cours proposés. Du fait de la gratuité des MOOC leur business model n’est pas pérenne sauf si les inscriptions, certifications, et/ou équivalences deviennent payantes. En plus de cet aspect économique, d’autres enjeux menacent la durabilité des MOOC : notation individuelle (impossible vu les nombreux inscrits, à moins d’embaucher ou de recourir aux notations informatisées), tricherie  (difficile de savoir qui complète réellement l’examen), problème d’interactions (Manque d’interactions en face à face et de qualité entre apprenants et professeurs (Zimmerman, 2011)), équivalence/crédits (même lorsque le MOOC est complété avec succès, peu d’universités en donnent) et prérecquis (comment les vérifier ?). Cet article présente plusieurs scénarios possibles quant à leur avenir dans l’enseignement supérieur :

  1. Les MOOC provoquent la disparition des universités : peu probable car ce sont des lieux de socialisation, d’interactions et d’éloignement familial qui restent attractifs (Smutz, 2013)
  2. Disparition des MOOC : peu probable car le fort nombre d’inscrits montre que la possibilité qu’ils offrent d’accroître ses compétences sans bouger est appreciée.
  3. Les MOOC en complément/remplacement des cours : permet de laisser plus de temps en classe pour les discussions et résolutions de problème, et d’améliorer l’expérience d’apprentissage.
  4. Les universités deviennent des centres d’examens des MOOC : les étudiants bénéficient des avantages du travail en ligne, et rencontrent le professeurs sur le campus pour passer l’exam.
  5. Partenariat entre universités et MOOC : similaire mais examen au campus non nécessaire.
  6. Accréditation des MOOC : Les universités perdent leur abilité à donner des notes et diplômes.
  7. Les MOOC deviennent un outil au service du développement des compétences professionnelles.
  8. Développement du transfert de crédits en cas de succès d’un MOOC : pour cela les universités doivent générer des cours équivalent à l’obtention du diplôme.

 

En conclusion, les MOOC semblent perdurer et pourraient à terme remplacer les cours en présentiel voir faire disparaître les universités, car ils répondent à l’exigence de baisse des frais de scolarité. Mais les universités vont résister pour ne pas que le modèle d’enseignement supérieur classique périsse. Les MOOC ont l’avantage de libérer les professeurs de leurs cours, mais pour être de qualité, ils demandent beaucoup d’interactivité. L’idéal serait d’impliquer les étudiants pour réduire les coûts tout en augmentant la qualité de l’expérience d’apprentissage.

 

Notes d’intérêt pour la recherche en cours :

A travers cet article l’avenir des MOOC apparaît incertain. Cependant l’interactivité apparait comme un facteur clé de succès. Les futures recherches pourraient investir ce domaine et voir si le développement des interactions entre participants améliorent leur volonté de compléter intégralement le MOOC.

Bibliographie :

Clark, D. (2013). MOOCs: More action in 1 year than in last 1000 years. Retrieved from http://donaldclarkplanb.blogspot.com/2013/04/moocs-more-action-in-1-year-than-last.html

Pappano, L. (2012). The Year of the MOOC. New York Times. Retrieved from http://www.nytimes.com/2012/11/04/education/edlife/massive-open-online-courses-are-multiplying-at-a-rapid-pace.html?pagewanted=all&_r=0

Round, C. (2013). The Best MOOC Provider: A Review of Coursera, Udacity and edX. Skilledup.com. Retrieved from http://www.skilledup.com/blog/the-best-mooc-provider-a-review-of-coursera-udacity-and-edx/

Smutz, W. (2013). MOOCs Are No Education Panacea, but Here’s What can Make Them Work. Forbes. Retrieved from http://www.forbes.com/sites/forbesleadershipforum/2013/04/08/moocs-are-no-education-panacea-but-heres-what-can-make-them-work/?cid=dlvr.it

Zimmerman, L. (2011). Critical Importance of Social Interaction in Online Courses. ETC Journal. Retrieved from: http://etcjournal.com/2011/01/02/7050/