Le learning analytics ou analyse de l’apprentissage offre de nombreuses opportunités pour améliorer l’engagement des apprenants. Se basant sur l’analyse de données, le learning analytics permet de mieux comprendre les besoins et les comportements des apprenants.

Découvrez qu’est-ce que le learning analytics, ses avantages et ses limites dans cet article✨.

Learning analytics : définition 

Le learning analytics est une discipline qui utilise les données collectées sur les apprenants et leur apprentissage pour comprendre, analyser et améliorer les processus d’enseignement et de formation.

Il s’agit de l’application de techniques d’analyse de données et de modélisation statistique aux données générées par les apprenants lors de leur parcours éducatif.

Le learning analytics repose sur la collecte de données provenant de différentes sources, telles que les systèmes de gestion de l’apprentissage en ligne, les plateformes d’apprentissage, les interactions, les évaluations et les résultats des tests, ainsi que les interactions sociales.

À savoir : Ces données sont ensuite analysées pour fournir des informations et des insights sur l’engagement des apprenants, leur progression, leurs besoins et leurs difficultés.

Pourquoi analyser l’apprentissage ?

L’objectif principal du learning analytics est d’aider les formateurs, les responsables pédagogiques et les décideurs à prendre des décisions éclairées pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage. Il permet de détecter les problèmes potentiels, d’identifier les facteurs qui influencent l’engagement des apprenants et de proposer des interventions personnalisées pour soutenir leur réussite.

Le learning analytics offre plusieurs avantages clés pour justifier son utilisation :

Compréhension des apprenants: Il permet de collecter et d’analyser des données sur les apprenants, offrant ainsi une meilleure compréhension de leurs besoins, préférences et performances individuelles.

Détection précoce des difficultés: Cette analyse aide à identifier rapidement les apprenants en difficulté, permettant une intervention précoce et un soutien approprié.

Amélioration de l’engagement: En analysant les données d’engagement des apprenants, il est possible d’identifier les facteurs qui favorisent l’engagement, facilitant ainsi son amélioration.

Prise de décision éclairée: Il fournit des données factuelles pour évaluer l’efficacité des politiques éducatives et des initiatives pédagogiques, facilitant ainsi la prise de décision basée sur des preuves.

Suivi de l’efficacité pédagogique: Enfin, l’analyse permet de mesurer l’efficacité des interventions pédagogiques, aidant ainsi à adapter les stratégies d’enseignement et à promouvoir l’amélioration continue.

Comment le learning analytics peut il permettre d’améliorer l’engagement des apprenants ?

Le learning analytics peut jouer un rôle essentiel dans l’amélioration de l’engagement des apprenants en fournissant des informations précieuses sur leurs comportements et leurs interactions lors du processus d’apprentissage. 

En analysant les données d’engagement, telles que les taux de participation, les temps d’accès aux ressources et les interactions avec les contenus, les enseignants peuvent identifier les schémas et les facteurs qui influencent l’engagement des apprenants.

Les formateurs peuvent ainsi identifier les domaines dans lesquels les apprenants peuvent avoir des difficultés et adapter les stratégies d’enseignement en conséquence.

Les enseignants peuvent également utiliser les données pour encourager la participation active des apprenants en leur fournissant des commentaires personnalisés, des encouragements et des défis appropriés. En fin de compte, les données d’apprentissage peuvent aider à créer un environnement d’apprentissage plus engageant et personnalisé.

Quels indicateurs analyser ? 

Dans le domaine de la formation, différents indicateurs de performance peuvent être analysés grâce au learning analytics. Voici quelques exemples courants :

  • Le taux de participation mesure le niveau d’implication des apprenants dans les activités de formation, telles que les discussions en ligne, les interactions avec les contenus pédagogiques et la participation aux évaluations. Grâce à ça, vous pouvez voir les activités qui plaisent le plus à vos étudiants. 
  • Le taux de complétion représente le pourcentage d’apprenants ayant terminé avec succès tout ou une partie du programme de formation. Cela peut inclure la réussite des modules, des cours ou des évaluations. Cela vous permet de jauger la difficulté de chaque étape de votre formation. 
  • Le taux d’abandon indique le pourcentage d’apprenants qui abandonnent la formation avant de la terminer. Cela peut être calculé en comparant le nombre d’inscrits à ceux qui ont atteint un certain niveau de progression ou de complétion. Un taux d’abandon élevé peut révéler des problèmes d’engagement, de pertinence du contenu ou des difficultés rencontrées par les apprenants.
  • La durée de connexion mesure le temps passé par les apprenants sur les plateformes d’apprentissage ou les systèmes de gestion de l’apprentissage. Cette mesure donne une indication de l’implication des apprenants dans leur formation. 

Quelles sont les limites du learning analytics ?

Bien que le learning analytics puisse offrir de nombreux avantages pour améliorer l’engagement des apprenants, il présente également certaines limites.

Tout d’abord, la collecte et l’utilisation de données d’apprentissage peuvent soulever des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité. Il est important de s’assurer que les données collectées sont anonymes et qu’elles sont stockées et utilisées de manière responsable.

De plus, les données d’apprentissage ne fournissent qu’une vue partielle de l’apprentissage et peuvent ne pas tenir compte de facteurs tels que les émotions qui peuvent influencer l’apprentissage et l’engagement des apprenants. Les données d’apprentissage doivent donc être analysées avec soin et en combinaison avec d’autres méthodes d’évaluation pour obtenir une image complète de l’apprentissage.

Enfin, l’utilisation de données d’apprentissage pour améliorer l’engagement des apprenants doit être faite de manière éthique et transparente.

Les apprenants doivent être informés de ce qui est suivi et comment leurs données sont utilisées afin de garantir leur confiance et leur participation active dans le processus d’apprentissage.