Le suivi de chaque mouvement de chaque élève est au cœur de la révolution dans l'enseignement supérieur

supérieur ed nprImage: Chelsea Beck / NPR
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L'esprit du technocrate est de tout suivre, tout le temps, et cela est particulièrement vrai dans toutes les phases de l'éducation moderne. Les étudiants ne sont que de simples objets statistiques à analyser et à manipuler.  Éditeur TN

Sur les campus aujourd'hui, presque toutes les interactions éducatives laissent des traces numériques. Les tâches et les commentaires sont transmis via des portails en ligne; les débats et les discussions ont lieu via des systèmes de gestion de l'apprentissage, ainsi que dans les salles de classe, les cafés et les dortoirs.

Celles-ci, parmi d’autres, offrent aux technologues la possibilité d’examiner les processus, les pratiques et les objectifs de l’enseignement supérieur d’une manière qui était pratiquement impossible il ya une dizaine d’années.

Nous avons signalé ici et des tours ici sur la révolution de «l'apprentissage actif» du lauréat Noble Carl Wieman.

Un autre physicien devenu innovateur en éducation (y a-t-il quelque chose dans l'eau du laboratoire de physique?) Nommé Timothy McKay voit de grandes promesses dans «l'analyse de l'apprentissage» - en utilisant les mégadonnées et la recherche pour améliorer l'enseignement et l'apprentissage.

McKay, professeur de physique, d'astronomie et d'éducation à l'université du Michigan, affirme dans un livre blanc récent, que l'enseignement supérieur doit «briser le fossé perçu entre la recherche et la pratique».

Il y a vie privée et préoccupations éthiques, bien sûr, ce qui à son tour a incité les jeunes codes de bonne conduite se lever.

J'ai contacté le professeur McKay, qui dirige également le Michigan Serre d'innovation numérique, pour approfondir le fonctionnement de l’analyse d’apprentissage dans l’enseignement supérieur.

Je vais vous donner un exemple tiré de ma propre expérience. J'enseigne ici à l'Université du Michigan depuis plus de 20 ans. La plupart de mon enseignement a été de grands cours d'introduction à la physique… de 400 à 700 étudiants. Maintenant, la façon dont les universités ont traditionnellement fait cela est de proposer une sorte d'approche industrielle, de s'adresser à ce grand groupe de personnes et de leur offrir le même matériel, de leur demander de faire le même type d'activités au même rythme, et d'évaluer tous ces gens exactement de la même manière. Tout le monde suit le même cours.

S'il est bien conçu, il convient peut-être à l'élève médian de cette classe. Cela fonctionne bien pour cet étudiant médian, mais cela ne fonctionne pas bien pour personne d'autre.

Ce que j'ai découvert lorsque j'ai commencé à regarder des données sur mes propres classes est quelque chose qui aurait dû être évident dès le début, mais ce n'était pas vraiment avant que j'aie examiné les données. J'en suis venu à comprendre à quel point tous les élèves de ma classe étaient différents, à quel point ils sont largement répartis sur une variété de spectres de différence différents, et que si je voulais leur enseigner tous aussi bien, cela ne fonctionne pas pour fournir exactement le même chose pour chaque étudiant.

Vous êtes mieux à même de personnaliser et de restreindre la distribution pour les étudiants qui pourraient avoir besoin d'aide, qui pourraient avoir des antécédents différents, qui pourraient avoir une perspective différente?

Ou des objectifs différents. Souvent, la discussion portera sur les étudiants qui pourraient être en retard ou à risque, mais c'est également vrai pour les étudiants qui excellent vraiment sur le plan académique. Ils ont également besoin d'une attention particulière. La première chose qui m'est arrivée a été d'ouvrir les yeux sur le vrai défi, la réelle importance de la personnalisation, même lorsque nous enseignons à grande échelle.

Ensuite, nous avons réalisé que, puisque nous avions en fait des informations sur les antécédents, les intérêts et les objectifs de chacun de nos étudiants, si nous pouvions créer des outils, utiliser les technologies de l’information, nous pourrons peut-être parler à chacun de nos élèves. les élèves de différentes manières pour leur fournir une rétroaction, des encouragements et des conseils différents.

Nous avons construit cet outil ici appelé ECoach, qui est un système de communication sur mesure qui nous permet de parler à un étudiant avec une connaissance détaillée de leurs antécédents, de leurs intérêts et de leurs objectifs, et de pouvoir le faire à grande échelle.

Une partie est automatisée, mais vous pouvez l’adapter à chaque élève?

C'est intéressant. C'est automatisé d'une certaine manière, mais d'une autre manière, tout est généré par des personnes. Le contenu que nous allons fournir, la façon dont nous le créons, consiste à nous asseoir ensemble et à regarder les types de personnes qui sont présentes dans nos cours et à réfléchir à la façon dont nous changerions le message si l'un de ces étudiants s'assoyait. devant nous.

Nous sommes peut-être en train de changer, bien sûr, ce que nous disons. Certains élèves sont très bien préparés à suivre un cours de physique et, en fait, ils l'ont peut-être étudié pendant deux ans au lycée avant d'arriver dans ma classe. Il y a un type de message pour eux. Il existe d'autres types d'étudiants qui n'ont jamais vu ce sujet auparavant. Et là, je voudrais peut-être vraiment me concentrer sur des points tels que la différence entre suivre un cours de physique et suivre d'autres types de cours.

Nous nous asseyons et réfléchissons à ce que nous dirions à ces personnes si elles s'asseyaient devant nous. Une technologie comme ECoach nous permet simplement de le dire à tous les étudiants, au lieu des quelques-uns qui peuvent obtenir des rendez-vous pendant les heures de bureau.

OK, disons un groupe d'étudiants de première année dans une classe de littérature américaine du 20e siècle, les papiers qu'ils font pour cette classe, existe-t-il des données pertinentes qui pourraient être utiles pour l'analyse de l'apprentissage?

Absolument. C'est un excellent exemple des nouveaux types de données qui émergent, des nouvelles formes de données. Auparavant, quand vous et moi allions à l'université, vous écriviez ce papier pour ce cours et vous le remettiez peut-être sur du papier à dactylographier. Droite? L'instructeur l'a pris, l'a marqué avec un stylo et vous l'a rendu, puis il a disparu du système. Il n'a laissé aucune trace. Le seul enregistrement qu'il a laissé, en fait, était la note que votre instructeur a écrite dans une colonne dans un petit livre de comptabilité.

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