Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

LMS for Learning Communities LMS for Learning Communities LMS for Learning Comm

LMS for Learning Communities LMS for Learning Communities LMS for Learning Communities LEARNING ANALYTICS LEVERAGE YOUR LMS DATA 360Learning accompagne plus de 900 organisations dans leur transformation digitale SOMMAIRE EDITO LEARNING ANALYTICS - DE QUOI PARLE-T-ON ? Une rapide définition Histoire et développement Objectifs et mise en oeuvre Adaptive Learning LEARNING ANALYTICS - QUELLES APPLICATIONS POUR LE E-LEARNING ? Améliorer l'efficacité des dispositifs d'apprentissage Personnaliser les dispositifs d'apprentissage Détecter le comportement des utilisateurs face à la plate-forme d'apprentissage Évaluer l'efficacité des échanges collaboratifs et identifier les membres influents du réseau LES TECHNIQUES UTILISÉES Fouille de données (data mining) Clustering - Modélisation des styles d'apprentissage Analyse prédictive Analyse des réseaux sociaux Analyse textuelle et du langage naturel QUELS BÉNÉFICES ET POUR QUELS ACTEURS ? Bénéfices pour l'apprenant Bénéfices pour le Responsable Formation Bénéfices pour le Chief Learning Officer P.4 P.5 P.6 P.7 P.9 P.11 P.12 P.13 P.15 P.17 P.19 P.20 P.21 P.23 P.24 P.26 P.28 P.29 P.30 P.31 P.32 Ce n’est plus un secret, le numérique bouleverse progressivement notre quotidien et toutes les sphères de la société. Sous réserve d’un accès à Internet et d’un terminal « connectable » au réseau, l’information est aujourd’hui accessible partout, tout le temps. Les internautes naviguent, au gré de leurs envies et besoins, cliquent çà et là, commentent, achètent, aiment et apprennent : autant de petites actions traçables amenant un déluge de données. Bienvenue dans le Big Data ! L’ère du tout mesurable, tout modélisable, tout actionnable et prédictif. C’est le marketing qui le premier s’empare de la « data » pour séduire et favoriser l’acte d’achat. Amazon en est certainement l’une des meilleures illustrations avec ses algorithmes de recommandation. Chaque page visitée, élément mis au panier ou acheté est pondéré, croisé avec d’autres banques de données, dans l’unique but de personnaliser l’expérience et d’amener à acheter plus, plus souvent : à favoriser l’engagement en somme. Les données d’apprentissage issues des plateformes LMS sont elles aussi une richesse incroyable encore largement sous-exploitée par la majorité des acteurs du secteur. Ceci, pour de multiples raisons : manque d’entreprises innovantes positionnées sur le sujet, réticences des formateurs et enseignants au regard du respect de la vie privée, et bien d’autres. Et puis, quelles données mesurer ? Quels comportements analyser ? Pour quelles actions en réponse ? Pas toujours évident de s’y retrouver. Mais qu’on ne s’y trompe pas, l’heure du « Big Data for Education » est arrivée. En France et ailleurs, des entreprises innovantes comme CrossVia et 360Learning marquent le pas pour donner à la formation professionnelle et l’éducation en ligne un nouveau souffle. Les expériences d’apprentissage deviennent personnalisées, individualisées, fluidifiées et simplifiées. La Data- Driven Education est en marche. Bonne lecture. EDITO CLÉMENT LHOMMEAU VP Marketing de 360LEARNING , Auteur de "MOOC. L'apprentissage à l'épreuve du numérique", Éditions FYP ANTOINE ZILIANI X-Telecom, spécialisé en Mathématiques Appliquées, expert en Analyse de données et E-Learning LEARNING ANALYTICS - DE QUOI PARLE-T-ON ? LMS for Learning Communities 6 UNE RAPIDE DÉFINITION La digitalisation de notre environnement nous soumet depuis quelques années à un déluge de données. Ce phénomène, qui est à la base du concept de Big Data, touche tous les aspects de notre vie, et en particulier, ceux du monde professionnel. Ce flot continu de données constitue des challenges importants, mais crée également des opportunités sans précédent. L’exploitation de ces données promet de nouveaux gisements de valeur. La promesse du Big Data est de rendre lisible et exploitable ce déluge de données, et de créer de nouveaux services qui amélioreront nos vies. Le monde de la formation et de l’apprentissage n’y échappe pas, et la digitalisation de ces activités fournit un contexte propice à de nouvelles méthodes d’analyse. Ce domaine étant relativement récent, plusieurs définitions ont été proposées, sans qu’aucune ne fasse consensus. De manière générale, nous pouvons dire que le domaine des Learning Analytics est constitué de méthodes d’analyse et de détection de modèles dans les données collectées par les systèmes d’apprentissage, et utilisées pour soutenir l’expérience d’apprentissage. HISTOIRE ET DÉVELOPPEMENT Le développement du web 2.0, au début des années 2000, a mis en évidence les possibilités de collecter des quantités massives de données produites par les utilisateurs de ces services. Ce phénomène n’a pas épargné le monde de l’éducation et de la formation, et ces domaines ont été également fortement digitalisés durant cette décennie. Avec la disponibilité de bases de données massives issues de systèmes d’éducation, les travaux de recherche visant à exploiter ces données se sont multipliés, avec pour objectif d’améliorer les systèmes, permettre aux éducateurs de mieux évaluer les processus d’apprentissage, et aux apprenants d’être plus efficaces dans leur démarche d’apprentissage. HISTOIRE ET DÉVELOPPEMENT 7 Le domaine des Learning Analytics, très populaire, est aujourd'hui abordé dans des sommets internationaux (WISE, Forum Économique Mondial de Davos, etc.). L'émergence des MOOC, qui ont permis de collecter des quantités de données encore jamais vues dans le domaine de l’apprentissage, ont fait sortir ces approches des laboratoires de recherche, pour investir le monde de l’industrie. L’objectivation de l’apprentissage est un enjeu reconnu depuis longtemps. Les résultats d’évaluations, les notations et les classements ont fourni le fondement de cette objectivation, et ont permis, avec un relatif succès, d’explorer les avantages de l’individualisation de l’apprentissage. La digitalisation apporte une toute nouvelle dimension, en permettant de collecter et traiter massivement, et de manière systématique et égalitaire, des données liées non seulement à l’acquisition des connaissances, mais également au comportement des utilisateurs face au système. Cette analyse renforcera considérablement les capacités d’objectivation de l’apprentissage, et constituera une base très prometteuse pour la mise en œuvre de son individualisation. INTERNATIONAL EDUCATIONAL DATA MING SOCIETY http://www.educationaldatamining.org/ Vise à développer les méthodes d’exploration des données issues des systèmes éducatifs, pour mieux comprendre les apprenants, et les systèmes au sein desquels ils apprennent. SOCIETY FOR LEARNING ANALYTICS RESEARCH http://www.solaresearch.org/ Réseau interdisciplinaire de chercheurs internationaux explorant le rôle et l’impact des méthodes d’analyse avancées (Analytics) sur l’enseignement, l’apprentissage, la formation et le développement. INTERNATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN EDUCATION SOCIETY http://iaied.org/about/ Communauté internationale à la frontière des domaines des sciences informatiques, de l’éducation et de la psychologie, elle fait la promotion de travaux de recherche rigoureux et du développement d’environnements d’apprentissage interactifs et adaptatifs. Plusieurs communautés de recherche se distinguent dans le domaine : OBJECTIFS ET MISE EN OEUVRE La mise en œuvre de Learning Analytics vise in fine à améliorer l’efficacité des dispositifs de formation. Cette efficacité peut être définie de différentes manières. Chaque partie prenante a d’ailleurs souvent sa propre définition, en fonction de son domaine d’intervention : Responsable de formation Chief Financial Officer Chief Executive Officer Chief Learning Officer 9 Quelle que soit l’approche retenue pour évaluer l’impact des dispositifs de formation sur la marche de l’entreprise, et mesurer l’efficacité correspondante, il est nécessaire de mettre en évidence comment ces dispositifs améliorent (ou non) les compétences et savoir-faire utiles à la réalisation des missions de l’entreprise, et comment ils impactent les indicateurs de performances (notamment financier). Cette approche dépasse le cadre strict des Learning Analytics, mais, toujours dans le cadre d’approches « data driven », il est possible de modéliser, notamment grâce aux données collectées par le système global d’information de l’entreprise, les liens de causes à effets entre formation et performance. Dans la suite du document, l’efficacité des dispositifs de formation pourra donc être interprétée selon les parties prenantes concernées. LE RESPONSABLE DE FORMATION pourra par exemple chercher à améliorer la portée de ses dispositifs, et à obtenir les meilleures évaluations possibles à l’issue de ceux-ci. LE CHIEF LEARNING OFFICER voudra démontrer l’impact de son plan de formation sur l’acquisition, par les collaborateurs, des outils nécessaires à la tenue de leur poste de travail, et d’une manière générale, sur l’élargissement des compétences dans l’entreprise. LE CHIEF FINANCIAL OFFICER cherchera à optimiser le ROI des dépenses liées à la formation. LE CHIEF EXECUTIVE OFFICER cherchera à maximiser la performance opérationnelle de ses collaborateurs, notamment grâce à la mise en œuvre d’actions de formation. ADAPTIVE LEARNING Les Learning Analytics ont une application évidente : l’industrialisation massive de l’individualisation de la formation (adaptive learning). Sans automatisation, l’individualisation de la formation en ligne ou blended est impensable. Les méthodes présentées dans la suite permettent d’analyser, et de comprendre, de manière automatique, les spécificités de chaque apprenant. Sur cette base, l’adaptation automatisée des dispositifs en fonction de leurs besoins, de leurs acquis et de leur contexte devient possible. 11 LEARNING ANALYTICS - QUELLES APPLICATIONS POUR LE E-LEARNING Fournir des mesures de performance des dispositifs de formation est une nécessité pour les responsables de formation. Sans elles, ces responsables n’ont aucun moyen de vérifier l’atteinte des objectifs. Mais les techniques d’analyse aujourd’hui disponibles permettent d’aller plus loin, et d’envisager de nouvelles applications, au service de la qualité et de l’efficacité des dispositifs de formation. Quelques exemples, détaillés dans les pages suivantes, illustrent ces possibilités. LMS for Learning Communities AMÉLIORER L'EFFICACITÉ DES DISPOSITIFS D'APPRENTISSAGE 13 Les fonctionnalités de reporting et d’analyse des LMS disponibles sur le marché fournissent les indicateurs permettant de suivre le bon déroulement des dispositifs déployés, ou uploads/Management/ learning-analytics.pdf