Différences entre versions de « Q9 »

De Observatoire
 
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|Partenaire=Cergy Paris Université, Université Caen Normandie, Université de Limoges, Université de Pau et des Pays de l'Adour, Université de Tours, Université Rouen Normandie, Université Savoie Mont Blanc
 
|Partenaire=Cergy Paris Université, Université Caen Normandie, Université de Limoges, Université de Pau et des Pays de l'Adour, Université de Tours, Université Rouen Normandie, Université Savoie Mont Blanc
 
|Lien avec les autres livrables=Q2, Q6, L5, L6, L8, L10, Q10, L12
 
|Lien avec les autres livrables=Q2, Q6, L5, L6, L8, L10, Q10, L12
|Travail déjà réalisé=*Nombre de réunion 4 + 3 internes
+
|Travail déjà réalisé=L’objectif de ce livrable a consisté en une étude de faisabilité et un état de l’art qui ont débouché sur un cahier des charges d’une solution permettant d'expérimenter des dispositifs techniques en intégrant les Learning Analytics. A l'issue des résultats obtenus et d’une première analyse du besoin des enseignants, des choix stratégiques de développement d’une solution Learning Analytics ont été faits et ont débouché sur une proposition expérimentée durant deux semestres afin d’en vérifier la robustesse et l’acceptabilité par une cohorte de 25 enseignants et 2000 étudiants de différents champs disciplinaires. Il en résulte une solution déployable en l’état tout en restant évolutive.
*Réalisation
+
 
**Cahier des charges état de faisabilité
+
Mots-clés
**Cahier des charges état de l’art + Méthodologie de recueil
+
Traces d’apprentissage, tableaux de bord, learning analytics, intelligence artificielle
**Questionnaire (avec pré-test + validation pour le groupe) pour l’état de faisabilité
 
**Lancement du questionnaire (25/02/21)
 
**Constitution de 3 sous groupes
 
 
|Description=Étude de faisabilité
 
|Description=Étude de faisabilité
 
|Axe stratégique=Partage et réutilisation des ressources
 
|Axe stratégique=Partage et réutilisation des ressources

Version actuelle datée du 12 octobre 2022 à 15:35


Titre Étude de faisabilité
WorkingPackage WORKPACKAGE3
Objectif
  • Étude du marché, disponibilité et compatibilité des API (accès aux données utilisateurs, Learning Analytics LA, et Intelligence Artificielle IA)
  • État des outils utilisés dans le consortium (Versionning et api)
  • État de l’art de la recherche : identifier au niveau international les algorithmes utilisés et les résultats
Budget Date de livraison finale Grands concepts
35 196€ dont part aidée 21 223€ mars 2021
  • LMS (learning Management system)
  • Learning Analytics
Pilote Lien avec les autres livrables
Université de Reims Champagne-Ardenne Q2, Q6, L5, L6, L8, L10, Q10, L12
Partenaire(s) Bilan
Cergy Paris Université

Université Caen Normandie

Université de Limoges

Université de Pau et des Pays de l'Adour

Université de Tours

Université Rouen Normandie

Université Savoie Mont Blanc

L’objectif de ce livrable a consisté en une étude de faisabilité et un état de l’art qui ont débouché sur un cahier des charges d’une solution permettant d'expérimenter des dispositifs techniques en intégrant les Learning Analytics. A l'issue des résultats obtenus et d’une première analyse du besoin des enseignants, des choix stratégiques de développement d’une solution Learning Analytics ont été faits et ont débouché sur une proposition expérimentée durant deux semestres afin d’en vérifier la robustesse et l’acceptabilité par une cohorte de 25 enseignants et 2000 étudiants de différents champs disciplinaires. Il en résulte une solution déployable en l’état tout en restant évolutive.

Mots-clés Traces d’apprentissage, tableaux de bord, learning analytics, intelligence artificielle

Titre Date de livraison finale
État de faisabilité + préconisations mars 2021
Titre Date de livraison finale
État de l’art + complément durant le projet + état des lieux des outils existants avril 2021