Le Big Data au service de l'éducation

Le Big Data au service de l’éducation

Grâce au et à l’essor de l’informatique et du numérique dans l’éducation, l’analyse des données permet désormais d’améliorer les systèmes scolaires et éducatifs du monde entier. Découvrez différentes utilisations et applications des Big Data Analytics visant à faire évoluer l’enseignement, en classe et à distance. 

Initialement, les ordinateurs sont nés dans les universités américaines. Dans les années 80, ils ont également commencé à faire leur apparition dans les écoles primaires, les collèges et les lycées. L’environnement scolaire a permis à de nombreux étudiants de s’initier à l’informatique.

Aujourd’hui, les ordinateurs portables et les tablettes remplacent de plus en plus les feuilles blanches et les stylos dans les salles de classe. En France par exemple, dans le cadre du plan numérique lancé par François Hollande, 25% des élèves de 5ème des collèges publics français seront équipés de tablettes dès le mois de septembre 2016.

Cette numérisation de l’éducation génère un très grand volume de données relatives à l’apprentissage et à l’enseignement. Les entreprises technologiques et les établissements scolaires peuvent dorénavant s’associer pour convertir ces données en pistes à suivre pour développer de meilleures méthodes d’enseignement, de nouveaux programmes scolaires et pour remédier aux problèmes des étudiants en difficulté. Voici plusieurs exemples concrets de l’utilisation de l’analyse des données dans le secteur de l’éducation.

Obtenir une vue d’ensemble

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De plus en plus de proviseurs et d’enseignants cherchent à utiliser le Big Data et l’analyse des données pour obtenir une vue d’ensemble sur le fonctionnement de leurs établissements. Dans le Menomonee Falls School District du Wisconsin, les données sont utilisées pour toute l’organisation de la vie scolaire, de la propreté des salles de classe à la planification des itinéraires de bus.

De nombreux outils et logiciels dédiés à l’éducation permettent aujourd’hui d’automatiser l’analyse des Big Data. Par exemple, Eduvant est un outil permettant d’estimer les performances d’une école par rapport aux objectifs fixés au préalable, qu’ils concernent les résultats académiques ou le niveau de discipline. Ce logiciel permet également d’être alerté lorsqu’un étudiant en particulier progresse moins vite que les autres.

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Grâce au Big Data, un collège américain est parvenu à résoudre des problèmes de discipline en forte augmentation. L’analyse des données a permis de constater que cette recrudescence était proportionnelle à la diminution des sorties et autres voyages scolaires. En organisant de nouveau de telles activités, l’établissement est parvenu à réduire drastiquement le nombre d’étudiants envoyés dans le bureau du principal.

Améliorer les résultats et l’expérience des étudiants

Selon une étude menée par le Center for Digital Education auprès d’enseignants du supérieur, le principal bénéfice de l’analyse du Big Data dans l’éducation serait le suivi et la prédiction des performances d’un élève (69%), l’augmentation du taux de diplômés (61%) et l’ajustement en temps réel des programmes scolaires (47%). 44% considèrent également le Big Data comme un outil essentiel pour mesurer la performance institutionnelle de l’établissement. 22% supposent que les analyses peuvent permettre de déceler d’éventuelles failles dans l’administration.

En Caroline du Nord, les écoles Charlotte-Mecklenburg utilisent un système de carte de score pour repérer les élèves de l’école élémentaire qui risquent de décrocher en entrant au collège. Les difficultés scolaires et les problèmes de discipline permettent de détecter les profils à risque dès le plus jeune âge.

Selon Leora Itzhaki, directrice de la Blythe Elementary School, ces cartes de score ont permis de repérer des données communes entre les élèves en échec scolaire. Le nombre de fois qu’un élève a changé d’école, la différence d’âge avec ses camarades de classe ou encore une langue maternelle différente de l’Anglais sont généralement en cause. Grâce au Big Data, ces données sont à portée de clic et les enseignants peuvent désormais compenser intelligemment les faiblesses de chacun sans avoir recours à la sévérité.

De même, d’après , l’analyse prédictive peut permettre d’améliorer les résultats des étudiants en surveillant leurs performances et en les comparant avec celles des meilleurs élèves. Plus important encore, elle peut permettre d’améliorer les programmes scolaires en examinant le ressenti des étudiants au cours de leur cursus. Un élève à problème, qui ne progresse pas assez, ou un enseignant critiqué par de nombreux étudiants peuvent être détectés et contactés par l’administration.

Lutter contre l’échec scolaire

Jusqu’à présent, repérer les étudiants en difficulté a toujours été une tâche difficile pour les chefs d’établissements. Le choix des élèves à prendre en charge et à qui apporter une aide supplémentaire parmi les centaines d’individus qui arpentent une école ou un collège a toujours été arbitraire.

Dans le passé, le principal symptôme d’un échec scolaire était une baisse des résultats aux examens. Aujourd’hui, grâce à l’analyse continue des données de chaque élève, il est possible de proposer à chacun un apprentissage plus personnalisé en prenant en compte les centres d’intérêt, les connaissances personnelles et les capacités intellectuelles individuelles.

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Par ailleurs, de nouveaux outils permettent à présent de lutter contre la triche et le plagiat. Le système Proctortrack propose par exemple d’utiliser les webcams et les microphones des ordinateurs pour surveiller les étudiants pendant qu’ils passent des examens en ligne. Le logiciel utilise la reconnaissance faciale pour s’assurer que le bon étudiant est assis à la bonne table, et traque le mouvement des yeux pour éviter toute tentative de triche. Il surveille l’activité de l’ordinateur pour s’assurer qu’aucune source non autorisée n’est consultée. Le comportement global de l’étudiant est analysé en temps réel et comparé avec des profils types et des attitudes de tricheurs.

Ce système peut être utilisé dans des salles d’examen traditionnel, mais également pour l’apprentissage à distance. Cependant, son caractère intrusif se heurte à plusieurs critiques. Le chercheur en sécurité Jake Binstein l’a notamment qualifié d’« incroyablement intrusif ».

Au sein de la Miami Carol City Senior High School, le programme Diplomas Now consiste à analyser les données liées aux étudiants pour déterminer les causes de l’échec scolaire. Pour l’absentéisme ou les comportements à problème, l’opération a permis de repérer des causes comme les conflits familiaux, ou les difficultés financières. Grâce à ces données, les équipes administratives et pédagogiques peuvent désormais lutter contre ces causes

Développer l’apprentissage à distance

Grâce à internet, de plus en plus de personnes ont recours à l’apprentissage à distance. Cette méthode d’enseignement est une alternative de choix, pour les personnes ne pouvant pas se rendre dans des salles de classe à cause de leur situation géographique, financière ou d’un manque de temps libre.

Les MOOC (Massively Online Open Courses) permettent d’accéder aux programmes scolaires et aux examens directement depuis son ordinateur ou sa tablette. Par ailleurs, ces cours en ligne génèrent de nombreuses données sur la façon dont les utilisateurs étudient.

L’Université de Harvard a récemment développé des outils permettant d’analyser en temps réel les données collectées dans le cadre de ces MOOC. Il est ainsi possible de comprendre quels sont les obstacles et les éléments qui ralentissent les étudiants dans leur apprentissage ou les dissuade d’aller jusqu’au bout.

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De même, la plateforme Knewton a pour but de pousser la personnalisation de l’apprentissage à son paroxysme. Pour ce faire, l’entreprise utilise les outils analytiques pour déterminer la meilleure approche d’enseignement pour chaque étudiant. Les algorithmes d’apprentissage automatique modifient chaque cours en fonction des forces, des faiblesses et des préférences de chaque utilisateur.

Améliorer l’enseignement supérieur

Dans les Universités, les cours magistraux sont par nature moins interactifs que dans les niveaux inférieurs d’enseignement. Par conséquent, les enseignants reçoivent peu de retours sur l’efficacité de leurs méthodes, jusqu’à ce que les étudiants réussissent ou échouent à leurs examens.

Pour remédier à ce problème, le logiciel LectureTools a été développé par un professeur de l’Université du Michigan. Vendu à Echo360, cet outil informatique permet aux étudiants de suivre le plan d’un cours depuis leurs laptops, et de placer des annotations sur les différentes étapes pour délivrer un feedback à l’enseignant.

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De même, les étudiants peuvent utiliser ce logiciel pour poser des questions anonymes, qui apparaissent à l’écran du professeur. De cette façon, les élèves les plus timides peuvent poser leurs questions sans être embarrassés de ne pas avoir compris un point en particulier. Un bouton « je suis perdu » permet même d’indiquer directement au professeur qu’un point n’a pas été compris. Par la suite, l’enseignant peut consulter les statistiques et les données relevées par cet outil pour repérer les points à améliorer dans son cours ou entrer en contact individuel avec les élèves en difficulté.

Conclusion

En conclusion, malgré un certain retard comparé aux autres industries, le secteur de l’éducation est désormais en train d’intégrer le Big Data et ses bénéfices à son organisation. Ce retard est principalement lié aux craintes des adultes concernant la confidentialité des données de leurs enfants.

Certains voient dans la collecte et l’analyse du Big Data éducatif une intrusion des gouvernements tentant de surveiller et d’étudier les citoyens dès leur plus jeune âge. D’autres y voient une tentative des entreprises de repérer et de formater leurs futures clientèles.

Ces craintes et ces réticences sont tout à fait recevables. Cependant, la qualité de l’éducation est un facteur essentiel du bon développement d’une société. Le Big Data Analytics a la possibilité d’aider les établissements scolaires à fonctionner plus efficacement, de permettre aux enseignants d’améliorer leurs méthodes, et d’empêcher les étudiants de sombrer dans l’échec scolaire. Il est donc primordial d’exploiter les opportunités offertes par cette technologie au maximum.

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