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.