Learning Analytics : promesses et réalités

7/23/2019 Learning Analytics : promesses et réalités

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"M48 54 2)*(&41 ,* 0;:;'= 42( )+<91&2. *1 2.#&19&+4 d'une journée dédié aux Learning

Analytics, dans lequel des experts nationaux et internationaux donneront une synthèse du

sujet, afin d'ouvrir une discussion avec les participants sur les actions à entreprendre, les

domaines à investiguer, ... Le programme est organisé autour de 4 thèmes, chaque thèmedonnant lieu à 3 présentations d’une durée de 30 mn incluant un exposé d’une vingtaine de

minutes et une discussion avec les participants au séminaire d’une dizaine de minutes. La journée se terminera par une discussion globale afin de dresser des perspectives communes.

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1 SOLAR pour Society for Learning Analytics Research : réseau international de chercheurs explorant le rôle et l’impact des

Analytics dans l’éducation



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=.2*#. I "The Apereo Foundation and it's partner organization, ESUP-Portail, produce open source software in the service of education. The lessons from the

Apereo and ESUP-Portail experience are being applied to a growing number of

software domains, including learning analytics. Openness, of both software and

algorithms, and a platform-based approach, form essential components of a

community based approach to the development of analytics solutions for higher

education. This presentation will provide an introductory background to the Apereo

Foundation, the rationale for openness in the domain of learner analytics, and outline

how an open source community organizes the further development of the platform." • FD%EESFD%YE I ` Jisc’s Open Architecture for Learning Analytics a $9+ 0&8%945 k4CC

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=.2*#. I This talk will describe Jisc’s new national learning analytics service, whichaims to support UK Universities and Colleges. The service is built on an open

architecture, and is split into a range of components. Applications include a student

app, staff dashboards and a tool to manage interventions. These are built on a

predictive analytics component using open or community based standards, and a

learning records store holding learner activity and demographic data, using standards

such as TinCan. A tool for managing user consent is also being developed. This is

underpinned by Jisc’s Code of Practice for Learning Analytics.

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).8"-,. 73,96:6*6'&;1". :<1% 8$60", !"#$%&%' )%#*+,&-.• 14h-14h30 : " Learning Analytics : pour un encadrement éthique et juridique de ces

nouveaux projets" par Célia Zolynski (Professeur agrégée de droit privé, Université de

Versailles Saint Quentin – Paris Saclay (laboratoire D@NTE))Résumé : Les Learning Analytics représentent un réel défi : comment concilier les

potentialités considérables que représente le pouvoir d’information résultant del’exploitation de ces grandes masses de données sur le comportement de l’apprenant

avec les risques que ce pouvoir peut faire naître pour l’étudiant (atteinte à sa vie privée, risque de discrimination), les acteurs de l’éducation (risque de constitution de

monopole informationnel) et la Société (approche algorithmique de la personne

humaine) ? Une réflexion doit être menée afin de penser l’encadrement éthique et

juridique des projets de Learning Analytics dans le but de poser les gardes fous qui permettront de concilier principes de précaution et d’innovation, i.e. de contrôler la

collecte et l’usage de ces nouveaux corpus de données tout en permettant leur

valorisation et le développement de nouveaux outils d’apprentissage. Deux axes seront

envisagés : la responsabilisation des organismes qui entendent tirer profit des

potentialités de ces big data (obligation de loyauté, de vigilance et de transparence ;

promotion du privacy by design) ainsi que la reconnaissance de droits spécifiques pour

l’apprenant afin de préserver ses intérêts (droit d’information, droit d’accès et de

rectification, principe de non-discrimination).

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of Education and Psychology, the University of Bolton Q)+ (%4 N"H;Y 8)12)+(&*#?

2 UK higher, further education and skills sectors’ not-for-profit organisation for digital services and solutions



=.2*#. I "Learning analytics is becoming a key strategic technology for many

educational institutions. Consequently the interoperability of learning analytics data

and representations is a key issue. Interoperability can ensure that all the elements of

the technical ecosystem can work together in gathering data and analysing it, so that

opportunities for insight are not lost. Interoperability also works to counteract lock-into single providers and to legacy systems. Current initiatives, including xAPI, the

Apereo Open Learning Analytics Architecture, and Caliper, have many implications

which go beyond the strictly technical domain, and which are relevant to all

practitioners and policy makers."

• 15h00-15h30 : « Establishing a National Research Agenda for Learning Analytics» par Hendrik Drachsler (Open University of the Netherlands, co-président du SIG

Learning Analytics de SURF4, Pays-Bas)

Résumé : The talk will present the work of the national SURF SIG LA that combines

researchers from different national higher education organisations in the Netherlands

in a joined working group. The SIG is embed into the larger SURF LA Program and

contributes to challenges on LA that all national organisations face. Those challengesare for instance: 1. Institutional Readiness for LA, 2. Data Interoperability, 3. Ethicsand Privacy aspects in LA, 4. New ways of Instructional Design with LA, 5.

Predictive Analytics for LA. The SIG LA organises national events such as the DutchLearning Analytics Summer Institute (LASI) with international partners such as

SoLAR or the LACE project and expert workshops to the challenges mentioned above

for the Dutch stakeholders.

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^4)QQ+9K J)11&1/ L1&M4+2&(. ,4 N)++9&14=.2*#. I Les Learning Analytics constituent un domaine de recherche encore

émergent. Cet exposé porte sur une étude actuellement menée par l'équipe KIWI dulaboratoire LORIA. Nous avons répertorié les différentes thématiques de recherche

qui sont actuellement présentées comme faisant partie du Learning Analytics et en

donnons quelques exemples représentatifs dans une première partie. Nous présentons

ensuite le résultat d'une classification systématique de nombreux articles que nous

avons récoltés et mettons en relief les tendances actuelles et les zones d'ombre qui

pourraient être explorées dans la recherche future. •

16h00-16h30 : "Vers un observatoire pour la construction et le partage de tracesmassives d’e-learning, de leurs processus d’analyse et de leurs contextes d'usage : le

projet ANR 2014 Hubble" par Vanda Luengo (Université Pierre et Marie Curie)

Résumé : Dans cette présentation, nous aborderons les questions de recherche etd’application liées aux Learning Analytics. En particulier, nous analyserons le type de

résultat que nous pouvons attendre des Learning Analytics et leurs potentiels impactsdans les domaines applicatifs. Nous identifierons les challenges du projet Hubble pour

aborder ces questions.

3 LACE pour Learning Analytics Community Exchange : projet européen du 7ème programme cadre impliquant 9

partenaires de différents pays européens

4 Collaborative organisation for ICT in Dutch higher education and research

5 LAK pour Learning Analytics and Knowledge : conférence internationale organisée annuellement depuis 2011



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.,*89(&M42 5&C+42j $9+ "-&# =)*229195K >L1&M4+2&(. ,4 N)++9&14?=.2*#. I Les traces d'usages recueillies sur les espaces numériques de travail (ENT)

des universités et sur les portails de consultation de ressources éducatives libres (REL)

permettent de modéliser les utilisateurs et, de ce fait, de prédire les ressourcessusceptibles de les aider dans leur formation. Nous présentons un système de

recommandations de REL basé sur ce principe, distribué sous forme de logiciel libre et

constituant un des volets du projet Périclès.

• Fo%EESFo%YE I j L1 (9C549* ,4 C)+, $.,9<)<&P*4/ 54 $+)T4( &1(4+*1&M4+2&(9&+4 J)9+,qj$9+ e%&4++K '$+&4( >L1&M4+2&(. ,6"M&<1)1?=.2*#. I Nb)CT48(&Q ,* $+)T4( 42( ,4 Q9M)+&24+ 59 +.*22&(4 ,42 .(*,&91(2 41 &,41(&Q&91( 9*$5*2 (V( 542 .(*,&91(2 ,.8+)8%4*+2G [*(&5 ,42(&1. 9*(91( 9*R .(*,&91(2 P*b9*R 4124&<191(24( +42$)129C542 ,4 Q)+#9(&)12/ J)9+,q $4+#4( 9*R .(*,&91(2 ,4 2b9*()S$)2&(&)114+/ 9*R4124&<191(2 ,b9M)&+ *14 M*4 <5)C954 ,4 54*+2 4124&<14#41(2 9&12& P*b*1 2*&M& Q&1 ,42$+9(&P*42 .(*,&91(42G _5 $+)$)24 54 2*&M& <+9$%&P*4 ,b&1,&89(4*+2 $.,9<)<&P*42$9+9#.(+9C542 &22*2 ,42 ,)11.42 ,42 $59(4Q)+#42 $.,9<)<&P*42 )* ,* '_ ,45b.(9C5&224#41(G

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