Luiggi est une personne bien connue de la communauté Moodle francophone. Il s’intéresse à Moodle depuis le début des années 2000, d’abord comme prof puis comme administrateur Moodle et conseiller pédagogique. Aujourd’hui, Luiggi travaille comme freelance pour accompagner des équipes dans la configuration et l’utilisation de Moodle. C’est un expert Moodle mais aussi un excellent pédagogue (certifié MEC) et il fait un excellent travail de veille pour rester au courant des nouveautés Moodle.

Je l’ai rencontré le 26 juillet pour discuter des plugins additionnels liés aux learning analytics. De quoi nourrir ma réflexion sur les analytics natifs de Moodle. Il venait de participer au MoodleMOOT francophone à Caen où il avait fait une présentation sur les plugins additionnels intéressants pour le reporting, à la fois pédagogique et technique. Je ferai ici écho des plugins qu’il me paraît intéressant à étudier pour la suite de mon travail.

Analyse des apprentissages (local_learning_analytics)

Ce plugin suppose aussi l’installation du plugin Learning analytics log et c’est la réalisation la plus aboutie en terme de learning analytics Moodle. C’est le seul plugin de cette liste qui propose un reporting côté étudiant.

Ce plugin offre, tant pour le prof que pour l’étudiant, une vue sur les indicateurs suivants :

• le nombre de participants dans le cours
• le nombre de visites dans le cours (vue détaillée selon les jours de la semaine et les heures)
• le nombre de soumissions à des quiz et devoirs (vue détaillée pour chaque quiz et devoir)
• les activités et ressources les plus visitées <<<< IDEE DE FLUX SOCIAL
  (vue détaillée sur les vues de chaque ressource et activité)

D’après ce que je comprends (à confirmer), il fonctionne de la même manière que l’outil d’analytics natif de Moodle : un cron tourne toutes les lunes pour nourrir des tables sur base de contenus de la table des logs. Et ce projet porté par une université allemande semble bien conçu techniquement pour 2 raisons: les données sont anonymisées et optimisées.

Un plugin qui me paraît le point de départ le plus probant pour mon projet, même si je ne vois pas encore comment il va être possible de permettre aux étudiants de personnaliser le reporting.

Graphiques d’analyse (block_analytics_graphs)

Un reporting réservé aux enseignants, qui vise essentiellement à mettre en évidence les étudiants en décrochage, pour les remobiliser.

Les indicateurs proposés dans ce rapport sont les suivants :

• distribution des notes de la cohorte : pour mettre en évidence les étudiants en difficulté;
• distribution des accès à chaque contenu : idée de flux social sans mise en avant des choses les plus fréquemment consultées, permet à l’enseignant de voir ce qu’il se passe dans le cours et d’adapter ses actions;
• rapport des activités individuelles de chaque étudiant : nombre d’accès au cours, nombre d’accès des jours différents, nombre d’accès aux ressources, … pour mettre en évidence les étudiants moins actifs (mais c’est un concept délicat à définir)
• distribution des remises de devoir et quiz : mise en évidence des étudiants qui ont des travaux non remis ou remis en retard
• distribution horaire des accès au cours (quel intérêt ???)

Suivi des étudiants (block_studentstracker)

Ce bloc très basique permet de mettre en évidence les étudiants moins actifs sur base de leur date de dernier accès (nombre de jours sans accès personnalisable).

Implication dans le cours (block_dedication)

Ce bloc permet d’afficher divers indicateurs temporels des activités dans le cours : temps total passé dans le cours et nombre moyen de connexions par jour. Ces indicateurs se déclinent pour tous les étudiants inscrit au cours pour un groupe d’étudiants ou pour un étudiant précis.

Discussion sur les autres plugins analytics déjà épinglés

Dans cet article, j’évoquais aussi 3 autres plugins qui pouvaient être utiles pour produire des learning analytics et Luiggi m’a conseillé de ne pas inclure Report Builder à mon analyse car il est trop jeune, par contre Configurable report fonctionne très bien. Il n’a pas pu me donner de retour sur Adhoc database queries.

Pour la suite de mon travail …

D’après mes lectures, les indicateurs temporels semblent les moins adaptés pour prédire la réussite d’un étudiant.

Je propose donc de poursuivre mon analyse technique des outils de learning analytics natifs en me concentrant sur les deux premiers plugins de cet article, local_learning_analytics et block_analytics_graphs, ainsi que sur l’outil Insight intégré au coeur de Moodle, et je passerai aussi un peu de temps sur block_configurable_report et report_customsql. Cela me fera deux blocs, un plugin local, un rapport et un outil intégré au coeur, quatre logiques de développement différentes à comparer. Ces différentes approches témoigneront sans doute de limitations différentes mais je pressens que l’approche technique pour construire les indicateurs risque d’être la même.

Temps de travail sur cet article : 1/2 jour