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LEARNING ANALYTICS
ENTRE
PROMESSES &
RÉALITÉS
S. Garlatti, A. Itani
R. Affane, L. Crucq
PLAN
Introduction
MOOCs OpenClassroom
Introduction
Processus d’Analyse
Pré-traitement
Catégorisation
Indicateurs proposés
Phase d’Apprentissage
 Application des indicateurs
 Modèle de Prédiction
 Testing & Evaluation
 Optimisation
 Examples
Conclusion
INTRODUCTION
LEARNING ANALYTICS: INTRODUCTION
TEL
Researchers

LEARNING ANALYTICS: INTRODUCTION
TEL
Researchers

LEARNING ANALYTICS: INTRODUCTION
Traces
« Format sémantique » de traces
Ducobu se connecte à la plateforme
Ducobu commence l’activité de résolution
de poblème
Docubu lit les consignes de l’enseignant
Ducobu étudie l’énoncé du problème
Petit ……
6
Avant de
démarrer
LEARNING ANALYTICS: INTRODUCTION
Traces
7
En cours
de projet
MOOCS OPENCLASSROOM
INTRODUCTION
INTRODUCTION
Deux catégories d’apprenants
Les Premiums
Les Non Premiums
Objectifs
 Prédire l’abandon et l’échec des apprenants
 Trouver les causes des abandons et des échecs
26/12/2016 Prédiction des abandons dans les MOOCs9
Introduction
• Arrêter de suivre le cours
• Arrêter d’interagir avec le
cours pendant un certain
temps
Failing
Score < 70% Successful
Score ≥ 70%Dropping
MOOCS OPENCLASSROOM
PROCESSUS D’ANALYSE
Processus d’Analyse
Pre-processing
&
Categorization
Prediction
Model
Optimization
Indicators’
Derivation &
Application
Testing &
Evaluation
1
2
3
4
5
Traces
Pré-Traitements
 Échange d'informations avec
OpenClassrooms pour
• Comprendre les données.
• Atteindre la cohérence des données en
structure et en contenu.
 Nettoyage avec R
• les user_ids manquants de la table
utilisateur qui correspondent aux
comptes utilisateur désactivés.
• les événements dupliqués dans le
tableau des résultats.
• considérez la note le plus récent de
note d'utilisateurs multiples pour le
même cours.
• Demander l'inclusion de certains
champs manquants de tableau.
 Application des règles de catégorisation
des utilisateurs avec MySQL Workbench
Catégorisation
I1 …. In
Indicateurs proposés
Groupes d’apprenants
Premium
Drop
Premium
Fail
Non
Premium
Drop
Non
Premium
Fail
 I1: Réalisation des parties de cours et des
exercices
 I2: Score des exercices
 I3: Temps passé par exercice
 I4: Fréquence d’accomplissement des parties
et des exercices
 I5: Fréquence de visualisations du cours
 I6: Ordre de parcours des parties de cours et
des exercices
• Le nombre de retours en arrière
• Le parcours qu'emprunte la majorité des
apprenants dans le cours
• L’endroit où les apprenants arrêtent
d’interagir avec le cours
• Les endroits où les retours en arrière sont
les plus fréquents
 ……, In
2
Indicateurs Proposés
MOOCS OPENCLASSROOM
PHASE D’APPRENTISSAGE
I1
G1 G2 G3 G4
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Calcul par Indicateur
 Appliquer chaque indicateur sur les
quatre catégories d'apprenants
sélectionnées sur X% des données
(X : 60%, 70%, etc.)
 Les résultats par groupes pour
chaque indicateur seront utilisés
comme entrée pour le modèle de
prédiction à la phase suivante
v1 v2 v3 v4
Modèle de Prédiction
Apply the most appropriate
prediction algorithm
• Logistic Regression
• Gradient Boosting
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• Etc…
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Results
 L'algorithme de prédiction le plus
pratique est appliqué sur les
groupes des valeurs de chaque
application d'indicateur, afin de
marquer les apprenants au risque
d’abandon et d’échec.
 Outils utilisés
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Testing & Evaluation
Optimization
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de prédiction
Learners
At-risk
dropper
At-risk
failure
L1 T F
L2 F T
L3 T T
Testing & Evaluation / Optimization
 Traces non utilisées pour
l’apprentissage servent au test, à
l’évaluation et au « scoring » du
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EXAMPLES DE TESTING ET
D’EVALUATIONS
LE SCORE OBTENU SUR CHAQUE EXERCICE
RÉALISÉ
21
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Parcours d’une personne qui a réussi le cours HTML/CSS
22
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23
Parcours d’une personne qui a abandonné le cours HTML/CSS
ORDRE DE RÉALISATION DES PARTIES ET
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24
Parcours des personnes qui n’ont pas abandonné le cours HTML/CSS
ORDRE DE RÉALISATION DES PARTIES ET
DES EXERCICES
25
Parcours des personnes qui ont abandonné le cours HTML/CSS
INACTIVITÉ DES APPRENANTS ENTRE DES
PARTIES ET DES EXERCICES
26
Apprenants n’ayant pas abandonné
INACTIVITÉ DES APPRENANTS ENTRE
DES PARTIES ET DES EXERCICES
27
Apprenants ayant abandonné
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28
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0: Abandon
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RÉSULTATS
29
Cours HTML/CSS:
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8
92 19
9
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200 96 20
1
CH1 CH2 CH3 CH4
RÉSULTATS
On va supprimer les indicateurs relatifs aux 2 derniers chapitres de
chaque cours, afin de forcer le modèle à se concentrer sur les premiers
chapitres du cours.
30
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RÉSULTATS
Cours HTML/CSS
Score : 83.33 %
RÉSULTATS
32
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33
Conclusion
 Beaucoup de temps à passer pour
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