Qu'est-ce que l'analyse de l'apprentissage ?

L'analyse de l'apprentissage décrit l'utilisation des données pour comprendre les besoins des apprenants et améliorer les services éducatifs en conséquence. Elle peut être utilisée pour tester l'efficacité de différentes techniques d'apprentissage, suivre les progrès des élèves et identifier les domaines à améliorer, et donner aux éducateurs un aperçu des tactiques les plus efficaces. L'analyse de l'apprentissage utilise des technologies telles que le data mining, l'analyse et l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l'expérience d'apprentissage et mieux soutenir les étudiants grâce à des approches fondées sur les données. Grâce à l'analyse de l'apprentissage, les établissements peuvent constater une amélioration des notes des étudiants, de la rétention et des taux d'obtention de diplôme.

L'analyse de l'apprentissage consiste à recueillir des données sur les écoles et les universités, à mesurer la compréhension et la réussite des élèves dans différents domaines ou matières, et à évaluer les ressources et les stratégies de suivi qui fonctionnent le mieux pour les éducateurs. L'analyse peut soutenir les éducateurs et les aider à comprendre les problèmes des élèves dans certains domaines et les possibilités d'apprentissage. Il s'agit d'une approche de l'éducation basée sur les données, car tous les élèves n'ont pas les mêmes problèmes ou n'apprennent pas de la même manière. L'analyse de l'apprentissage peut aider les éducateurs à individualiser leurs plans pour répondre à ces besoins et défis spécifiques. De nombreuses plateformes fournissent des résultats et des recommandations personnalisés pour les élèves, ce qui peut non seulement aider les enseignants à élaborer des plans de cours futurs, mais aussi donner aux élèves une meilleure idée de ce sur quoi ils doivent se concentrer dans leurs études.

L'analyse de l'apprentissage peut utiliser les big data collectées par les écoles, les universités, les sources en ligne, les gouvernements et d'autres établissements d'enseignement. Ces sources massives de données, une fois exploitées, offrent une grande opportunité d'améliorer les résultats scolaires. Malheureusement, ces ressources sont souvent inexploitées ou sous-utilisées car l'application d'analyse de big datas aux environnements d'apprentissage est assez récente. Mais comme de plus en plus d'institutions engagent des analystes dans ce but spécifique et que de plus en plus d'éducateurs utilisent l'analyse en libre-service, l'analyse de l'apprentissage continue de se développer et d'utiliser les données pour améliorer l'éducation.

Types de données d'apprentissage à analyser

L'analyse de l'apprentissage peut être utilisée pour comprendre une variété de données éducatives, y compris, mais sans s'y limiter, les suivantes :

• Enquêtes sur les réactions des étudiants : les données des enquêtes menées auprès des étudiants et des diplômés peuvent s'avérer extrêmement précieuses pour permettre aux établissements d'enseignement d'évaluer les performances des éducateurs, de traiter les problèmes dans certains domaines et d'améliorer la satisfaction des étudiants.
• Données sur les admissions : les universités s'intéressent souvent au nombre de candidats qu'elles reçoivent, au pourcentage qui est accepté et au nombre d'étudiants acceptés qui fréquentent l'université.
• Scores d'examens : à partir d'un niveau de performance de base, quelles tendances les éducateurs peuvent-ils observer dans les notes d'examens comme résultat de différentes stratégies d'apprentissage.
• Taux d'obtention de diplôme : les taux d'obtention de diplôme sont également souvent utilisés comme base de référence pour les institutions afin de comprendre leur performance à un niveau élevé.
• Engagement des étudiants : quel est le contenu avec lequel les étudiants s'engagent le plus souvent et comment le contenu éducatif peut-il être amélioré pour augmenter cet engagement.
• Indicateurs clés de performance (ICP) : mesures de la réussite des étudiants et de l'efficacité de l'enseignement.

Avantages de l'analyse de l'apprentissage

L'analyse de l'apprentissage profite à la fois aux éducateurs et aux étudiants. L'analyse peut contribuer à la recherche des meilleurs outils et stratégies d'enseignement, et aider à développer de nouvelles et meilleures méthodes d'apprentissage qui vont améliorer considérablement l'expérience des étudiants. L'impact de ces changements peut avoir des effets considérables sur la société, car un plus grand nombre de jeunes bénéficient d'une éducation personnalisée, ce qui augmente le taux d'obtention de diplômes et la diffusion des connaissances.

À mesure que le domaine de l'analyse de l'apprentissage se développe, les établissements en viendront à s'appuyer sur ces pratiques pour tirer le meilleur parti de leurs ressources et obtenir les résultats promis pour la réussite des étudiants. Ce serait une occasion manquée pour les institutions de ne pas investir dans l'analytique car le retour en termes de développement des étudiants et d'amélioration de l'efficacité est significatif.

Globalement, les principaux avantages de l'analyse de l'apprentissage sont les suivants :

• Tirer le meilleur parti de ressources limitées : l'analyse peut aider les établissements d'enseignement disposant de ressources limitées à gérer ces ressources de manière plus intelligente, en s'appuyant sur des données. Cela peut également aider à maximiser l'impact de ces ressources, en s'assurant que les ressources les plus précieuses sont disponibles et en privatisant d'autres éléments moins nécessaires.
• Accroître la responsabilité : les éducateurs sont souvent tenus de rendre des comptes, soit par l'État, soit par les parents, soit par les élèves eux-mêmes qui veulent tirer le meilleur parti de leur éducation. L'analyse peut aider à quantifier cette valeur et à mesurer l'amélioration au fil du temps afin que les éducateurs puissent justifier leur impact sur les performances des élèves.
• Partager les résultats : un autre avantage de l'analyse de l'apprentissage réside dans la transparence accrue qu'elle procure pour l'éducation. Cette ouverture d'esprit peut conduire à de meilleures méthodes d'apprentissage, non seulement au sein de l'établissement, mais dans de nombreux centres éducatifs qui mettent en œuvre les résultats de ces programmes analytiques.
• Data-Informed Education : l'analyse de l'apprentissage permet d'éviter les approximations dans l'éducation. Elle peut aider les éducateurs à comprendre pleinement leurs élèves et à prendre des décisions éclairées sur la façon de relever leurs plus grands défis et leurs domaines de croissance.
• Donner le pouvoir aux étudiants : l'un des avantages les plus bénéfiques et pourtant négligé de l'analyse de l'apprentissage est la façon dont elle remet l'apprentissage entre les mains des étudiants. Elle peut permettre aux étudiants de comprendre ce qu'ils ne comprennent pas. Ils peuvent ensuite utiliser ces informations pour réviser leurs propres stratégies d'étude à l'intérieur et à l'extérieur de la classe.

Comment mettre en œuvre l'analyse de l'apprentissage

Il y a plusieurs facteurs à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l'analyse de l'apprentissage, notamment :

• Analytique en libre-service : si un établissement d'enseignement cherche à déployer un programme d'analyse permettant aux éducateurs de suivre les progrès des élèves, la solution doit être véritablement en libre-service et les éducateurs doivent être correctement formés à tous ses composants. En outre, pour qu'un tel programme soit couronné de succès, l'organisation doit promouvoir une culture axée sur les données dans laquelle les éducateurs et les dirigeants de l'établissement s'engagent à utiliser souvent et bien les données pour favoriser le changement. Assurer l'adoption généralisée du programme d'analyse est essentiel au succès de l'initiative.
• Communication entre les analystes et les éducateurs : si l'institution engage des analystes spécialisés ou même externalise le travail d'analyse, il doit y avoir des canaux de communication ouverts entre ces analystes et les éducateurs qui utilisent les données. Les éducateurs auront toujours besoin d'instruction et de formation sur la manière de procéder. Les éducateurs doivent comprendre comment exploiter avec succès les informations qui leur sont fournies et comment poser des questions supplémentaires aux analystes.
• Confidentialité des données : les établissements d'enseignement ne sont pas exemptés de la réglementation sur la confidentialité des données et doivent respecter les directives gouvernementales en matière de collecte, d'analyse, d'utilisation et de partage des données relatives aux étudiants et aux professeurs. Il est important que les éducateurs qui manipulent des données connaissent les directives relatives à la protection de la vie privée et soient correctement formés sur la manière de préserver la confidentialité des informations personnelles. Par exemple, lorsque ces données sont partagées à l'extérieur, les établissements doivent s'assurer que les données sont rendues anonymes afin que les informations personnelles des étudiants et des professeurs soient protégées.
• Automatisation avec le machine learning : certains établissements peuvent même envisager d'automatiser le processus d'analyse des données des étudiants et de production de rapports sur ces résultats. Grâce au machine learning, les solutions analytiques peuvent creuser des questions prédéterminées, faire des recommandations sur les meilleures actions à entreprendre pour l'étudiant ou l'éducateur, et même envoyer des alertes ou des notifications automatiques si un domaine d'apprentissage nécessite une attention particulière.