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Mar Pérez-Sanagustín
Mar Pérez-Sanagustín
Mar Pérez-SanagustínAssistant Professor at the Engineering School of the Pontificia Universidad Católica de Chile (UC) à Pontificia Universidad Católica de Chile

To be presented at EIAH 2023 WS "La diversité de la recherche en EIAH par l’exemple" (https://eiah2023.sciencesconf.org/resource/page/id/25)

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Mar Pérez-Sanagustín
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  • 1. Diversité des EIAH par l’exemple Une réflexion sur mon expérience Mar Pérez-Sanagustín Université Paul Sabatier de Toulouse, Institute de Recherche en Informatique de Toulouse EIAH, 13 June 2023
  • 2. 2 Paradigme scientifique Cadre fondamental d'hypothèses, de principes et de méthodes à partir duquel les membres de la communauté travaillent (Kuhn, 1962) Paradigme scientifique Technology Enhanced Learning
  • 3. 3 Paradigme scientifique Technology Enhanced Learning Computer Science; Engineering Educational Sciencies & Psychology Social sciences; Humanities TEL TEL as “human development of competence […] with tools that afford isolated or collaborative endeavors in formal and informal situations” (Wild, 2016). Ref. for figure: Pammer-Schindler et al., 2020)
  • 4. 4 1. Sélection d’articles 1. Détermination d'un fait important 2.Correspondance entre les faits et la théorie 3. Articulation d'une théorie paradigmatique : amélioration de la valeur d'une chose connue
  • 5. 5 1. Sélection d’articles 2. Méthodes de recherche 3. Validité et généricité 4. Collaborations
  • 6. 6 1. Sélection d’articles 2. Méthodes de recherche 3. Validité et généricité 4. Collaborations
  • 7. 7 1. Sélection d’articles Cas 1 Évaluation et validation d'un modèle éducatif existant Contexte : Besoin d'enseignants qualifiés pour répondre aux exigences d'établissements d'enseignement supérieur en pleine croissance Objectif : Proposer et évaluer un modèle scalable de avec des plates-formes nationales d'enseignement en ligne en utilisant la plate-forme OpenEdu utilisée par huit universités russes top-8. I. Chirikov, T. Semenova, N. Maloshonok, E. Bettinger, R. F. Kizilcec, Online education platforms scale college STEM instruction with equivalent learning outcomes at lower cost. Sci. Adv. 6, eaay5324 (2020).
  • 8. 8 1. Sélection d’articles Cas 2 Conception et évaluation d'un outil d'aide à l'autoréflexion Contexte : Les étudiants ont du mal à comprendre les attentes des enseignants et des propriétaires dans les environnements numériques Objectif : Présenter et évaluer le SAM (Student Activity Meter) afin d'aider les enseignants et les apprenants à s'auto-réfléchir et à prendre conscience de ce que font les apprenants et de la manière dont ils le font. Govaerts, S., Verbert, K., Duval, E., & Pardo, A. (2012). The student activity meter for awareness and self-reflection. In CHI'12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems (pp. 869-884).
  • 9. 9 1. Sélection d’articles Cas 3 Améliorer les modèles analytiques existants sur la prédiction de la réussite académique Contexte : Les modèles génériques de prédiction de la réussite scolaire ne parviennent pas à saisir les spécificités de la conception des cours. Objectif : Avancer dans la proposition d'analyses qui permettent de saisir la spécificité de la conception du cours et de sa discipline. Jovanović, J., Saqr, M., Joksimović, S., & Gašević, D. (2021). Students matter the most in learning analytics: The effects of internal and instructional conditions in predicting academic success. Computers & Education, 172, 104251.
  • 10. 10 1. Sélection d’articles 2. Méthodes de recherche 3. Validité et généricité 4. Collaborations
  • 11. 11 Approches méthodologiques: l’humain au centre • Design Based Research (DBR) (Reimann, 2011), approche itératif - Relier la recherche pédagogique empirique avec la conception théorique d'environnements d'apprentissage par le biais d’experimentation et expériences • Design Science Research (Peffers, 2017), se concentre sur le développement et la validation des connaissances dans les sciences de l'information - Développement d'artefacts avec l'intention explicite d'améliorer ses performances fonctionnelles. 2. Méthodes de recherche
  • 12. 12 2. Méthodes de recherche
  • 13. 13 2. Méthodes de recherche
  • 14. 14 2. Méthodes de recherche Styles de recherche en éducation et Computation • Études de cas - échantillon non sélectionné • Expérimentations: expérimentations, -quasi- expérimentations recherche sur un cas unique - filtrage des échantillons • Lessons Learned - échantillon non sélectionné • Synthetic - sans échantillon
  • 15. 15 2. Méthodes de recherche Data collection & Analysis • Qualitative nature : focus-group, interviews • Structured anlaysis using NVIVO • Quantitative nature : grades, results from instruments • Statistical analysis
  • 16. 16 Testing the effectiveness of teh OpenEduModel, including the effect of instruction modality/condition (fully online instruction, BL, in-person instruction) 1. Multisite Randomized Controlled Trial (RCT) 2. Selection of 2 requiered semester-long STEM Courses at 3 institutions 3. 325 Students randomly assigned to each of the three conditions, offering identical content for all and with a sociodemographic balance 4. Data collection 1. Grades: Pre & Post test mastery 2. Students’ profile: Sociodemographic information 3. Students’ satisfaction 5. Analysis: Ordinary least squares regression (OLR) 2. Méthodes de recherche Cas 1
  • 17. 17 Evaluate the usefulness and usability of different visualization techniques to support awareness and self-reflection 1. DBR in 4 iterations of the solution 2. Data collection: Teachers and students from real courses over 24 months 3. Analysis: Qualitative and quantitative data 2. Méthodes de recherche Cas 2
  • 18. 18 To apply existing indicators to an homogeneous set of BL courses in médicine for evaluating whether these indications are valid or not. 1. Data collection: Moodle logfiles from 15 courses with 3- 4 instances 2. Data analysis: mixed effect linear models Méthodes de recherche
  • 19. 19 1. Sélection d’articles 2. Méthodes de recherche 3. Validité et généricité 4. Collaborations
  • 20. 20 3. Validité et géneralité La validité et la généralité dépendent de la nature de l'étude et des données collectées, mais il existe de bonnes pratiques • Présenter la méthodologie • Présentez les stratégies de collecte des données et joignez ou créez un lien vers les instruments utilisés ou les lignes directrices pour les entretiens. • Présenter les analyses de manière exhaustive
  • 21. 21 3. Validité et géneralité Cas 1
  • 22. 22 3. Validité et géneralité https://osf.io/xgav4/
  • 23. 23 1. Sélection d’articles 2. Méthodes de recherche 3. Validité et généricité 4. Collaborations
  • 24. 24 1. Soutenir l’autórégulation de l’apprentissage • Outils basées sur visualisations / Chat GPT • Méthodologies d’analyse des tactiques et stratégies 2. Étude de l’apprentissage BL et en ligne 3. Explications d’IA et IA literacy NOTE: Voir sélection d’articles dans liste références 4. Collaborations
  • 25. 25 M. Pérez-Sanagustín, Université Paul Satabier, IRIT Réferences Sélection Colaboration Pérez-Sanagustín Full list in Google scholar: https://scholar.google.com/citations?hl=fr&user=pTN_8XIAAAAJ&view_op=list_works SRL Interventions • Kizilcec, R. F., Pérez-Sanagustín, M., & Maldonado, J. J. (2017). Self-regulated learning strategies predict learner behavior and goal attainment in Massive Open Online Courses. Computers & education, 104, 18-33 • Kizilcec, R. F., Pérez-Sanagustín, M., & Maldonado, J. J. (2016, April). Recommending self-regulated learning strategies does not improve performance in a MOOC. In Proceedings of the third (2016) ACM conference on learning@ scale (pp. 101-104). SRL Tools • Pérez-Álvarez, R., Maldonado-Mahauad, J. J., Sapunar-Opazo, D., & Pérez-Sanagustín, M. (2017). NoteMyProgress: A tool to support learners’ self-regulated learning strategies in MOOC environments. In Data Driven Approaches in Digital Education: 12th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2017, Tallinn, Estonia, September 12–15, 2017, Proceedings 12 (pp. 460-466). Springer International Publishing. • Pérez-Álvarez, R., Maldonado-Mahauad, J., & Pérez-Sanagustín, M. (2018). Tools to support self-regulated learning in online environments: Literature review. In Lifelong Technology- Enhanced Learning: 13th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2018, Leeds, UK, September 3-5, 2018, Proceedings 13 (pp. 16-30). Springer International Publishing. • Hilliger, I., De Laet, T., Henríquez, V., Guerra, J., Ortiz-Rojas, M., Zuñiga, M. Á., ... & Pérez-Sanagustín, M. (2020). For learners, with learners: Identifying indicators for an academic advising dashboard for students. In Addressing Global Challenges and Quality Education: 15th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2020, Heidelberg, Germany, September 14–18, 2020, Proceedings 15 (pp. 117-130). Springer International Publishing. • Pérez-Sanagustín, M., Pérez-Álvarez, R., Maldonado-Mahauad, J., Villalobos, E., & Sanza, C. (2022, September). Designing a moodle plugin for promoting learners’ self-regulated learning in blended learning. In Educating for a New Future: Making Sense of Technology-Enhanced Learning Adoption: 17th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2022, Toulouse, France, September 12–16, 2022, Proceedings (pp. 324-339). Cham: Springer International Publishing. SRL Analytics • Villalobos, E., Pérez-Sanagustin, M., Sanza, C., Tricot, A., & Broisin, J. (2022, September). Supporting Self-regulated Learning in BL: Exploring Learners’ Tactics and Strategies. In Educating for a New Future: Making Sense of Technology-Enhanced Learning Adoption: 17th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2022, Toulouse, France, September 12–16, 2022, Proceedings (pp. 407-420). Cham: Springer International Publishing. • Maldonado-Mahauad, J., Pérez-Sanagustín, M., Kizilcec, R. F., Morales, N., & Munoz-Gama, J. (2018). Mining theory-based patterns from Big data: Identifying self-regulated learning strategies in Massive Open Online Courses. Computers in Human Behavior, 80, 179-196. • Matcha, W., Gašević, D., Ahmad Uzir, N. A., Jovanović, J., Pardo, A., Maldonado-Mahauad, J., & Pérez-Sanagustín, M. (2019, September). Detection of learning strategies: A comparison of process, sequence and network analytic approaches. In Transforming Learning with Meaningful Technologies: 14th European Conference on Technology Enhanced Learning, EC-TEL 2019, Delft, The Netherlands, September 16–19, 2019, Proceedings (pp. 525-540). Cham: Springer International Publishing. BL & Online Learning • Hernandez, J., Rodriguez, F., Hilliger, I., & Perez-Sanagustin, M. (2018). MOOCs as a remedial complement: Students’ adoption and learning outcomes. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(1), 133-141.
  • 26. 26 M. Pérez-Sanagustín, Université Paul Satabier, IRIT Réferences - Kuhn, T. S. (2012). The structure of scientific revolutions. University of Chicago press. - Shapere, D. (1964). The structure of scientific revolutions. The Philosophical Review, 73(3), 383-394. - Wild, F. (2016). Learning Analytics in R. Berlin: Springer. - Pammer-Schindler, V., Wild, F., Fominykh, M., Ley, T., Perifanou, M., Soule, M. V., ... & Maillet, K. (2020, August). Interdisciplinary doctoral training in technology-enhanced learning in Europe. In Frontiers in Education (Vol. 5, p. 150). Frontiers Media SA. - Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of management information systems, 24(3), 45- 77. - Reimann, P. (2011). Design-based research. Meth. Choice and Design. Springer: NE, 37-50. - Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2017). Research methods in education. routledge. - Zelkowitz, M. V., & Wallace, D. R. (1998). Experimental models for validating technology. Computer, 31(5), 23-31. - Zelkowitz, M. V. (2009). An update to experimental models for validating computer technology. Journal of Systems and Software, 82(3), 373-376.
  • 27. ¡Gracias! mar.perez-sanagustin@irit.fr Presentation et références en: https://mperezsanagustin.wordpress.com/