Revue : « Journal of Writing Analytics »

Le « Journal of Writing Analytics (Analytics) » est une revue en accès ouvert, évaluée par les pairs, publiée par l’Open Press de Colorado State University. Un soutien supplémentaire pour le journal est fourni par l’Université du Sud de la Floride.

Conceptualisé en tant que domaine pluridisciplinaire, l’Analytique de l’Ecriture est définie comme l’étude des processus et des genres de communication tels qu’ils se produisent dans les environnements éducatifs numériques. La revue fonctionne à l’intersection de la mesure de l’éducation, de l’analyse massive des données, des écologies d’apprentissage numérique et de la philosophie éthique. Destinée à donner la parole à une communauté émergente, la revue est consacrée à des programmes de recherche fournissant des preuves d’analytiques justes, fiables et valides. Dédiée à l’application, une telle recherche pluridisciplinaire démontrera son utilité pour les acteurs de l’éducation car ils élargissent les possibilités des apprenants divers.

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SAAS : « SmartKlass (KlassData) »

SmartKlass est une solution d’Analytique de l’Apprentissage qui peut être utilisée par n’importe quel système d’apprentissage virtuel, application et logiciel éducatif basé sur des données, pour mesurer et analyser le processus d’apprentissage à tout moment dans ces environnements.

Technologie open source et multi-plateforme, SmartKlass s‘intègre avec toute solution e-learning ou LMS (Learning Management System) à travers un tableau de bord qui se veut simple et facile, directement intégré dans le panneau de contrôle comme un nouvel onglet.

Pour utiliser cette technologie, il n’est pas nécessaire de créer de nouvelles plateformes de formation en ligne, ni de modifier les contenus déjà développés. Il suffit de connecter les ressources déjà existantes à la plateforme SmartKlass pour accéder aux Analytiques de l’Apprentissage et à des outils d’information personnalisés.

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Lecture : « L’Analytique Formative »

L’université britannique The Open University publie cette année encore son rapport sur l’innovation pédagogique.  « 2016 Innovationg Pedagogy Report » a été rédigé en collaboration avec le Learning Sciences Lab de l’Institut National de l’Education de Singapour.

Parmi les dix (r)évolutions à venir proposées par le rapport, l’une d’entre elles a retenu notre attention : celle de l’Analytique Formative comme développement à venir.

Son objectif : aider les apprenants à réfléchir et à s’améliorer.
Il en envisage un impact fort, dans une échelle de temps moyenne (2 à 5 ans).
Bien que des progrès substantiels aient été réalisés dans l’intégration d’analytique de l’apprentissage dans la gestion de systèmes d’information, et les tableaux de bord des enseignants, il préconise d’évoluer vers une nouvelle approche dans l’analytique de l’apprentissage, l’Analytique Formative (« Formative Analytics »).
Cette analytique est axée sur le soutien à l’apprenant pour réfléchir à ce qui a été appris, ce qui peut être amélioré, quels objectifs peuvent être atteints, et comment aller de l’avant. Il s’agit d’une analytique pour apprendre, plus que d’une analytique de l’apprentissage.
L’Analytique Formative vise à habiliter chaque apprenant individuel à atteindre son potentiel à travers un feedback automatisé en temps réel et une visualisation des chemins d’apprentissage potentiels.

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Atelier : « Compétences clés en Analytique de l’Ecriture Académique – Construire un pont de la Recherche à la Pratique »

Dans le cadre de LAK17, l’atelier “Compétences clés en Analytique de l’Ecriture Académique – Construire un pont de la Recherche à la Pratique” (Writing Analytics Literacy – Bridging from Research to Practice) se déroulera le 13 et 14 mars 2017.

Les organisateurs de cet atelier sont :

  • Simon Knight, Aspirant (Research Fellow) en Analytique de l’Ecriture Académique au Centre d’Intelligence Connectée (Connected Intelligence Centre), à l’Université de Technologie de Sydney.
  • Laura Allen, Doctorante au département de Psychologie à l’Université d’Etat d’Arizona.
  • Andrew Gibson,  Aspirant (Research Fellow) en Analytique de l’Ecriture Académique au Centre d’Intelligence Connectée (Connected Intelligence Centre), à l’Université de Technologie de Sydney, et Doctorant et Enseignant vacataire ( Sessional Academic) à l’Ecole de Systèmes d’Information de l’Université de Technologie de Queensland (QUT), à Brisbane.
  • Danielle McNamara est Professeur de Psychologie à l’Université d’Etat d’Arizona, où elle dirige le Laboratoire de Science de l’Apprentissage et de Technologie Educative.
  • Simon Buckingham Shum est Professeur d’Informatique de l’Apprentissage à l’Université de technologie de Sydney, où il dirige le Centre d’Intelligence Connectée (Connected Intelligence Center).

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Publication : « Identification des étudiants « à risque » en utilisant l’Analytique de l’Apprentissage : les dilemmes éthiques des stratégies d’intervention dans un établissement d’enseignement supérieur »

Les éditions Springer proposent à la vente un article de Celeste Lawson, Colin Beer, Dolene Rossi, Teresa Moore, Julie Fleming, de l’Université de Rockhampton (Australie), « Identification of ‘at risk’ students using learning analytics : the ethical dilemmas of intervention strategies in a higher education institution ». Publié en 2016 dans la revue « Educational Technology Research and Development », il porte sur une étude de cas illustrant les relations étroites entre Ethique, Conception et Analytique de l’Apprentissage.

Après avoir identifié une association entre interaction et succès dans des cours en ligne, des chercheurs de CQUniversity, université régionale australienne , ont mis au point un système d’Analytique de l’Apprentissage visant à informer les pratiques d’apprentissage et d’enseignement. Cet article présente une étude sur les implications éthiques  de cette mise en œuvre.

Celeste Lawson, Colin Beer, Dolene Rossi, Teresa Moore, et Julie Fleming ont constaté qu’il y avait une hypothèse institutionnelle établissant que les données des étudiants, consensuellement recueillies lors de leur inscription, pourraient être analysées au-delà du champ d’application de l’accord initial. En outre, les universitaires ont utilisé les données d’une manière non prévue par les concepteurs du système d’Analytique de l’Apprentissage. Ils ont également interprétées données individualisées de l’étudiant pour étiqueter les étudiants en fonction de leur estimation de succès.

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