L’adjectif massif rend compte de deux dimensions. D’une part, il y a la dimension liée à un grand nombre de participants. Ces grands nombres permettent de mettre en place des analyse de données d’apprentissage, des learning analytics comme disent nos amis anglophones. On est dans le domaine du big Data. D’autre part, la dimension sociale, l’exploitation de l’effet web qui augmente l’expérience collective partagée en même temps que les utilisateurs en développent les usages, créé une dynamique nouvelle dans les apprentissages en ligne. Nos amis anglais appellent cela Massive open social learning. Cette seconde dimension est clairement un axe de recherche à encourager dans le cadre de l’analyse des données d’#apprentissage.
On y trouve une variété importante de dispositifs qui combinent potentiellement nombre et apprentissage social :
- les #MOOC bien sûr avec une dimension transmissive (issue des fameux xMOOC, transcription #numérique de cours traditionnels) et une dimension plus sociale (voire de construction de connaissance collective et émergente issue de l’analyse des ressources du Web pour les #cMOOC, dits connectivistes) ;
- Les cours et les évaluations en médecine, sur lesquels on est plus sur de l’individuel en grand nombre ;
- Les concours comme le concours Castor sont des sources de données intéressantes à analyser et qui avec 228 324 candidats en 2014 rentrent sans discussion dans cette catégorie de massif ;
- Les jeux sérieux qui peuvent combiner individuel, groupes, et des questions de motivation ;
- Les démarches d’investigation géolocalisées sont vues comme un axe potentiel intéressant par de nombreux acteurs, que ce soit comme investigation citoyenne (voir nQuire-it) ou dans une perspective de valorisation de patrimoine, avec des extensions de transmedia ou de jeu (sérieux) en réalité alternée (voir travaux de Edwige Lelièvre).
- etc
Jean-Marie Guillot termine cette énumération en parlant des learnings analytics qui est la grande question. A prtir du moment où l’on fait du massif, nous possédons des traces à foison qu’il faut désormais exploiter. A l’instar des big data, c’est bien l’enjeu aujourd’hui.
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