Du big data à la big éducation : analyse critique des learning analytics

DU BIG DATA À LA BIG EDUCATION

Nicolas ROLAND | niroland@ulb.ac.be | @NicolasRoland Céline VANDEN EYNDE | cvdeynde@ulb.ac.be | @Celinevde

Marie STAVROULAKIS | mstavrou@ulb.ac.be

Approche critique des learning analytics

JOURNÉE DES CONSEILLERS PÉDAGOGIQUES – ULB

Bonjour :)

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Est-ce le futur (proche) ?

Savez-vous que… ?

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3,025 milliards

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1,441 milliard

dont 1,248 milliard sur mobile

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302 millions

1 milliard d’utilisateurs 100 heures de vidéos mises en ligne chaque minute

4 milliards de vues par jour (dont 25% sur mobile)

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300 millions

70 millions de photos partagées / jour

60 millions d’utilisateurs

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1 200 000 logements 35 000 000 de voyageurs

480 000 000 $ financés 20 000 projets en 2013

58 millions d’utilisateurs

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M O O C

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Massive Open Online Course

Massive Open Online Courses : Anatomie, déconstruction, enjeux et vision | Roland, 2014 | 02

I N T R O D U C T I O N / / MAS S I V E

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300 000 apprenants

Massive Open Online Courses : Anatomie, déconstruction, enjeux et vision | Roland, 2014 | 02

I N T R O D U C T I O N / / MAS S I V E

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180 000 apprenants

Pensez-vous que… ?

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… je puisse savoir où vous vous êtes promenés ces dernières 24 heures ?

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… si vous êtes en bonne santé, encore mieux que votre médecin ?

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… je puisse déterminer… votre style de conduite ?

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… je puisse déterminer… votre humeur ? vos envies ?

vos opinions politiques ? votre QI ?

Pensez-vous que je puisse vous connaître mieux que votre entourage proche ?

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Les données… Pourquoi ? Comment ?

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Réactions ?

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Quelles informations peut-on recueillir par l’intermédiaire de Facebook ?

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Réactions ?

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Seriez-vous prêts à payer…

pour Facebook ? pour Google ?

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Analyse SWOT de l’usage des données

Forces / Faiblesses / Opportunités / Menaces

Les données en éducation

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Réactions ?

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En éducation…

Pour quoi ? Pourquoi ? Comment ?

Donnez 3 u sages de s données en éduca t ion

Pa r g roupe de 4 ,

c ho i s i s s e z 3 u sages

Présen tez ce s u sages, l e u r i n t é rê t a i n s i que l a man iè re don t vou s r éco l t e r i e z

e t ana l y se r i e z ce s données

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Une étude de cas : EZplayer

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Six provocations au sujet du phénomène des big data

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Lecture de l’article de Danah Boyd & Kate Crawford

L’automatisation de la recherche change la définition du savoir

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C’est un monde dans lequel des quantités massives de données et les mathématiques appliquées remplacent tous les autres outils qui pourraient être utilisés. Exit toutes les théories sur les comportements humains, de la linguistique à la sociologie. Oubliez la taxinomie, l’ontologie, et la psychologie. Qui peut savoir pourquoi les gens font ce qu’ils font ? Le fait est qu’ils le font, et que nous pouvons le tracer et mesurer avec une fidélité sans précédent. Si l’on a assez de données, les chiffres parlent d’eux-mêmes

‘‘

(Anderson, 2008)

Les revendications d’objectivité et d’exactitude sont trompeuses

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De plus grosses données ne sont pas toujours de meilleures données

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Toutes les données ne sont pas équivalentes

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Accessible ne veut pas dire éthique

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L’accès aux big data crée de nouvelles fractures numériques

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Conclusion

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Merci pour votre attention

?Nicolas ROLAND | niroland@ulb.ac.be | @NicolasRoland Céline VANDEN EYNDE | cvdeynde@ulb.ac.be | @Celinevde Marie STAVROULAKIS | mstavrou@ulb.ac.be