Puisqu’un projet de learning analytics suppose de définir au préalable les indicateurs de suivi désirés, je prends un peu de temps pour analyser des articles pédagogiques sur la question. Ce travail relève de l’analyse des besoins de mon projet informatique.

Pour nourrir cette partie, j’ai pris contact avec Mikaël De Clercq qui est chercheur en sciences de l’éducation et qui s’intéresse précisément à la réussite des étudiants. Il m’a recommandé quelques lectures et voici la première référence que j’ai retenues pour ce travail d’analyse :

Synthesis of student engagement with digital technologies: a systematic review of the literature, Larian M. Nkomo, B. Daniel, R. Butson, International Journal of Education Technology in Higher Education (2021)

Les idées à retenir …

Clarification du concept d’engagement d’un étudiant

L’engagement peut de décomposer en 3 dimensions qui ne sont pas indépendantes et que je propose de résumer comme suit :

Ce premiers article propose d’abord uns importante méta-analyse qui recense et synthétise les différentes définitions du concept d’engagement d’un étudiant.

• l’engament comportemental : l’étudiant s’engage des les tâches attendues, il respecte les règles et les délais;
  c’est l’engagement du corps, la participation;
• l’engagement cognitif : l’étudiant mobilise l’énergie intellectuelle nécessaire pour son apprentissage, cet engagement est lié à la valeur perçue de la tâche, à la compréhension, à la capacité de s’auto-réguler et de se donner des objectifs;
  c’est l’engagement de l’esprit, l’implication;
• l’engagement émotionnel : l’étudiant témoigne de l’intérêt pour ses études et se sent intégré à une communauté d’apprentissage;
  c’est l’engagement du coeur, l’épanouissement.

Le concept d’engagement est aussi approfondi dans cette référence qui a permis de nuancer le concept.

L’étudiant sur les sentiers de l’enseignement supérieur : Vers une modélisation du processus de transition académique. De Clercq, M. (2019). Les Cahiers de recherche du Girsef, 116, 1-27.

Cet article décrit plus largement les étapes du processus de transition vers les études supérieurs et souligne notamment les besoins sous-jaccents au comportement d’un individu confronté à un nouveau contexte (théorie de l’auto-détermination de Deci et Ryan) :

• le besoin de compétence est la source de l’engagement comportemental : l’étudiant doit percevoir que le contexte lui permet d’agir sur sa réussite;
• le besoin d’autonomie est la source de l’engagement cognitif : l’étudiant doit percevoir que le contexte est en concordance avec ses buts et intérêts, tout en lui permettant d’être acteur de son apprentissage;
• le besoins d’affiliation est la source de l’engagement émotionnel : l’étudiant doit se sentir proche et relié à un groupe de pairs.

Cette autre référence étudie aussi les actions qui peuvent être mises en place par les enseignants pour soutenir les différents engagements:

Student engagement with school: Critical conceptual and methodological issues of the construct. Appleton, J. J., Christenson, S. L., & Furlong, M. J. (2008). Psychology in the Schools, 45(5), 369-386.

L’engagement serait en effet le résultat d’une conjonction d’éléments de motivation contextuels (motivation extrinsèque) à des éléments de motivation individuels (motivation intrinsèque).

L’attitude de l’enseignant peut contribuer à la motivation extrinsèque :

• informer clairement l’étudiant par rapport à ses attentes, au parcours d’apprentissage, à la manière d’évaluer pour stimuler le sentiment de compétence;
• proposer des choix qui stimulent l’autonomie et qui sont en cohérence avec les objectifs du cours pour stimuler le sentiment d’autonomie;
• être ouvert aux questions, donner du feedback sur la progression, renforcer la cohésion entre étudiants pour stimuler le besoin d’affiliation.

Cet article montre aussi qu’il y a des corrélations entre les différents types de motivation et d’engagement et les recherches ne permettent pas de faire émerger une hiérarchie claire entre les différents éléments : ils semblent seulement s’influencer mutuellement. Les recherches montrent que ce sont plutôt des variables intrinsèques qui modulent le schéma d’engagement d’un individu : le genre, l’âge, le parcours scolaire, le mode de vie (ville/campagne), …

Dans l’évaluation de l’impact de l’utilisation d’un outil de learning analytics, il est donc essentiel de collecter des variables intrinsèques sur les étudiants participants.

La question qui se pose à présent est de savoir si les learning analytics peuvent nous donner des informations sur ces différentes dimensions de l’engagement …

Dans un LMS, les données enregistrées sont surtout liées à l’engagement comportemental MAIS ON PEUT CReuser …

Cet article se poursuit en dégageant les indicateurs efficaces pour mesurer l’engagement des étudiants et son impact sur la réussite. Et puisque les LMS (Learning Management System) sont conçus pour enregistrer les actions (les clics) des utilisateurs, c’est surtout des indicateurs liés à l’engagement comportemental qui sont relevés. La première bonne nouvelle, c’est que fournir des informations à l’étudiant sur ses actions et sur les actions attendues contribue bien à sa réussite. Le fait que l’étudiant soit à l’aise dans l’utilisation du LMS et des technologies (la « digital litteracy ») serait aussi un facteur déterminant pour l’engagement dans les activités en ligne.

Du côté de l’engagement cognitif, peu de données sont exploitables dans les logs du LMS, mais les activités de production peuvent sans doute être reliées à un engagement cognitif plus élevé (devoir, atelier, glossaire, …). Certains outils externes pourraient être ajoutés au relevé des activités qui stimulent l’engagement cognitif des étudiants: les télévoteurs (Wooclap), les outils d’édition collaborative (Padlet), … Il faudrait trouver le moyen de relier ces données aux données du cours Moodle.

Sur la plan de l’engagement émotionnel, il est possible de relever des informations au travers des outils qui permettent des interactions entre l’enseignant et les étudiants, et entre les étudiants (annonces, forum, chat, …). Puisqu’il s’agit de mesurer l’engagement du coeur, j’y associe aussi notre récent plugin Dynamo qui permet de réguler la dynamique de groupes et qui contribue à un bon climat de travail dans les groupes (avec des indicateurs prennent justement la forme de coeurs). On pourrait aussi épingler les outils Moodle qui permettent de créer des ressources interactives qui permettent donc des interactions entre l’étudiant et le contenu (Leçon, H5P, Genially, …). Mais les interactions entre étudiants se déroulent aussi en présence et prennent aussi appui sur les réseaux sociaux, espaces où il sera difficile de collecter des données.

Pour obtenir des learning analytics précis, il faut que les profs proposent un balisage précis du parcours ATTENDU …

C’est un point essentiel concernant les learning analytics : on ne fait pas surgir des données qualitatives du chaos. Pour renforcer la qualité des indicateurs de suivi, il faut que le parcours étudiant soit aussi balisé que possible. Dans les LMS, on dispose de divers outils pour baliser le parcours : le suivi d’achèvement des activités, la barre de progression, les badges, … mais il serait aussi intéressant d’envisager de créer une cohérence au niveau d’un programme de cours en exploitant les référentiels de compétences intégrés à Moodle …

On pourrait imaginer proposer un rapport enseignant qui présente des indicateurs qualitatifs concernant leur manière de baliser le parcours. Les différents éléments d’engagement pourraient être relevés, tout en prenant la précaution de dire que des activités ne prenant pas appui sur la plateforme peuvent aussi contribuer à l’engagement des étudiants. Si ce rapport pouvait renvoyer vers des pages avec des conseils liés, ce serait une belle avancée.

Prochain article …

Je poursuis mon analyse des besoins en me plongeant dans une méta-analyse récente qui promet de dégager des modèles et indicateurs qui permettent de prédire la réussite en terme de maîtrise des acquis d’apprentissage …

Temps de travail sur cet article : 1 journée