Plus de 2,6 millions d’étudiants vont s’apprêter à faire leur rentrée universitaire ou dans une grande école. À ce niveau, l’usage du numérique pour et par les étudiants est synonyme de nouvelles performances pour la préparation au monde professionnel. L’Analytics peut y contribuer pour améliorer l’accompagnement pédagogique et la réussite des jeunes.

Face aux challenges imposés par la transformation digitale dans le monde professionnel, l’enseignement supérieur inscrit logiquement des composantes numériques dans son fonctionnement et ses programmes. L’objectif étant de faire face à « l’évolution très rapide des compétences requises qui rend impérative l’élévation du niveau de qualification, la formation des individus tout au long de la vie et la flexibilité des parcours » comme le précise le livre blanc 2017 de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.

« Les modalités de formation se diversifient avec l’appui des technologies numériques » souligne également ce rapport. Aux nouvelles modalités* supportées par le digital comme la formation à distance avec les MOOC, la classe inversée, les FabLabs, la fabrication additive ou les learning labs, ces espaces pédagogiques collaboratifs déjà intégrés par 27 établissements, s’ajoutent la dématérialisation des procédures comme le certificat numérique de diplôme et la multiplication des cursus dédiés aux technologies digitales, à l’Internet des Objets et à la robotique.

 

L’Analytics à l’université, « un gigantesque défi »

C’est un passage à la vitesse supérieure en matière d’exploitation des données que préconise également le livre blanc. Et il s’agit de nombreux types de data à croiser et analyser : celles liées aux usages numériques et aux activités pédagogiques des étudiants pour mieux cerner leur profil d’apprentissage et innover en enseignement mais aussi des données de recherche scientifique à rendre plus largement accessibles pour vérifier et enrichir les travaux en cours et à venir.

« Tirer bénéfice des potentialités de la transformation numérique est un gigantesque défi » notent les auteurs, avec un impact potentiel, pas uniquement sur l’apprentissage mais également sur des domaines comme la santé, les liens sociaux et la participation citoyenne. Le rapport pointe dans un premier temps le besoin de SI de devenir « modernes et agiles [...] industrialisés » dans l’enseignement supérieur.

 

Pourquoi exploiter le Big Data pour l’université ?

Sur ce point, le rapport cite l’intérêt de l’Analytics pour :

  • Faire évoluer l’offre de formation, personnaliser l’apprentissage et développer un suivi individuel avec les technologies de Learning Analytics et d’Adaptive Learning à partir des données éducatives.
  • Corréler les apprentissages aux compétences recherchées sur le marché.
  • Activer le potentiel des réseaux d’anciens élèves et ne pas laisser cette mission à des acteurs comme LinkedIn.
  • Augmenter l’attractivité de l’établissement et sa visibilité à l’international.
  • Créer à partir des données de recherche une vraie dynamique ’’open data’’.
  • Mieux administrer les structures éducatives et les synergies avec ses partenaires

Sur le plan purement pédagogique, l’enjeu du Big Data pour les universités est de mieux cerner les étudiants de la génération Y et Z, leurs problématiques et besoins pendant leurs études, comprendre les raisons de leur décrochage, mieux les accompagner vers leur futur parcours professionnel.

 

La data pour apprendre comment les étudiants apprennent

Les données générées par l’analyse des usages du digital et des outils pédagogiques débouchent aussi sur l’apport d’indicateurs pour les établissements et les enseignants afin de mieux évaluer les étudiants, d’optimiser l’acquisition de connaissances et compétences en personnalisant leurs parcours académiques.

Entre autre exemple d’application possible, l’app mobile mkrmtch (pour maker match) développée par l’emlyon Business School. Les données anonymisées sur le profil cognitif et les compétences des étudiants permettent aux enseignants d’adapter les cours. Mais les étudiants apprennent aussi à mieux se connaître pour mieux gérer leur cursus et peuvent échanger avec des étudiants aux profils et centres d’intérêt similaires.

 

 

 

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