Conférence sur les Tableaux de Bord et le Clustering : Personnaliser

Le 6 février dernier, François Bouchet, maître de conférences au laboratoire LIP6 de Sorbonne Université, a animé une conférence sur les tableaux de bord (TDB) et le clustering. A travers sa présentation, il a exposé comment ces méthodes, utilisées dans les ressources EvidenceB telles que M.I.A Seconde, contribuent à la création de parcours adaptatifs pour les élèves. Et explicité comment ces fonctionnalités offrent aux enseignants utilisant M.I.A Seconde une meilleure compréhension des progrès de leurs élèves, permettant ainsi de personnaliser l'enseignement en fonction des besoins spécifiques de chaque groupe. 

Au cours de cette conférence, François Bouchet a posé le cadre théorique et didactique des tableaux de bord et du clustering. Il a ensuite détaillé leur construction et exposé comment ces outils peuvent être utilisés pour personnaliser l'apprentissage et mieux gérer les groupes d'élèves dans une classe.

 Zoom sur les principaux points à retenir de cette conférence.

Tableaux de bord : Définitions et types

Les tableaux de bord sont des outils permettant aux enseignants de visualiser de manière synthétique l’activité et la performance de leurs élèves. Ils permettent ainsi une prise de décision plus éclairée en temps réel, et donc une gestion plus efficace de la classe. Il existe deux principaux types de tableaux de bord (TDB) :

 

TDB Apprenant, qui permet de suivre l’évolution individuelle de chaque élève, en observant ses résultats au fil du temps, l’impact de ses efforts et ses progrès sur les compétences visées.

 

TDB Enseignant, qui donne une vue d’ensemble de l’ensemble de la classe. Il compile une série d’indicateurs clés (learning analytics) permettant de suivre l'activité de plusieurs élèves à la fois. L’enseignant peut ainsi répondre à des questions cruciales telles que : Qui a des difficultés ? ou Quels élèves ont bien saisi les concepts abordés en cours ?

 

Les learning analytics sont des indicateurs basés sur l’analyse des données d'apprentissage. Ils se déclinent en quatre catégories principales :

 

• Descriptif : Donne un aperçu global des performances des élèves, souvent sous forme de graphiques ou de statistiques.
• Diagnostique : Permet d’identifier des points de blocage ou des domaines spécifiques nécessitant une attention particulière.
• Prédictif : Utilise des modèles statistiques pour anticiper les performances futures des élèves.
• Prescriptif : Fournit des recommandations pratiques pour améliorer les résultats des élèves.

 

Un des défis majeurs réside dans la personnalisation des tableaux de bord. En effet, chaque enseignant a des besoins différents en fonction de sa manière d’enseigner et de la diversité de sa classe. Ainsi, la capacité à adapter le tableau de bord aux besoins spécifiques de l'enseignant et des élèves est essentielle.

Solutions proposées :

 

• Méthodes de co-conception (comme les outils Paddle et ePaddle) : Ces méthodes encouragent les enseignants à participer activement à la création de leurs propres outils de suivi.
• Aides à la lecture : Intégrer des éléments qui guident l’interprétation des données et rendent le tableau plus accessible pour les enseignants.

Clustering : Pourquoi les élèves ne répondent pas à un exercice de la même manière ?

Une question clé soulevée dans la conférence : Pourquoi les élèves ne répondent-ils pas un un exercice de la même manière ? En effet, les élèves peuvent répondre aux mêmes exercices de manière différente, certains donnant des réponses rapidement, d’autres prenant plus de temps ou commettant des erreurs.

 

Principe du Clustering

Le clustering consiste à regrouper des élèves ayant des comportements ou des résultats similaires. Ce regroupement peut être effectué à partir des réponses aux exercices, du temps passé sur chaque activité, ou d’autres données comportementales sur la plateforme d'apprentissage.

 

En résumé, un algorithme de clustering identifie des groupes d’élèves qui montrent des patterns (motifs, actions) similaires, et crée des avatars ou profils virtuels pour chaque groupe. Ces regroupements permettent à l'enseignant de mieux comprendre les dynamiques de la classe et de concentrer ses efforts sur les groupes qui en ont le plus besoin.

 

Cette approche permet de réduire la charge de travail de l'enseignant, car au lieu d'examiner chaque élève individuellement, il peut se concentrer sur des groupes d’élèves avec des caractéristiques communes et ajuster son approche pédagogique en conséquence.

Exemple de clustering dans M.I.A Seconde

 Le rôle de l'IA dans l'éducation : Applications pratiques

L'intelligence artificielle joue un rôle central dans le clustering et l'adaptation des parcours d'apprentissage. 

Par exemple :

 

Données initiales et antérieures : Les premières données collectées (comme les résultats d’un test initial) servent de base pour former des clusters d’élèves.

 

Parcours adaptatifs : L'IA peut analyser les réponses des élèves et choisir des exercices adaptés en fonction des résultats obtenus, permettant ainsi de créer un parcours individualisé pour chaque élève.

Quel clustering dans M.I.A demain ?

EvidenceB opère sur ses produits une démarche d'amélioration constante notamment sur les fonctionnalités de clustering. Ainsi, les équipes EvidenceB travaillent actuellement à :

• Rendre visible ce qui est acquis ou non acquis par les élèves dans chaque cluster;
• Rendre plus visibles les élèves qui se trouvent aux frontières de clusters, pour que l'enseignant puisse mieux suivre leur progression et ajuster son enseignement en conséquence.
• Recruter de profils de groupe qualitatifs afin de relever les points d’amélioration de la fonctionnalité de clustering en terme d’usage.

 

Vous avez des propositions ou souhaitez échanger avec nous sur le futur clustering de M.I.A Seconde ? Nous serions ravis de vous entendre ! Que vous ayez des suggestions, des questions, ou que vous souhaitiez vous porter volontaire pour participer à nos prochaines études, n'hésitez pas à nous contacter. Nous avons hâte de collaborer avec vous !

 

📧 Contactez-nous à : contact@evidenceb.com

=> Accédez à la rediffusion de la conférence ici : Rediffusion Conférence MIA Seconde F. Bouchet