Imaginons que pour un groupe donné, tout passe par l’écrit sur les interactions. Et pour le deuxième groupe, l’enseignant, plutôt que de passer par la machine, pour gagner du temps, va interagir et donner à peu près le même type de retour au groupe 2. Toutes choses égales par ailleurs, dans un cas, l’interaction est passée par l’écrit, aura bien été collectée dans les traces, dans l’autre cas, elle ne l’aura pas été et à cause de ça, si on fait des tableaux de bord, on observera des différences, alors qu’au fond les apprenants ont montré des performances analogues.
La plateforme ne sait pas ce qui se passe dans la classe. La plateforme ne sait pas que vous avez interagi à l’oral avec vos apprenants et du coup, elle est aveugle à toutes les caractéristiques de la situation didactique. Et du coup, quand l’on va utiliser des traces et des visualisations de tableau de bord, pour suivre finement ce qui se passe, que ce soit dans une classe ou à distance, on va toujours avoir ce petit type de biais qui va affecter notre jugement sur ce qui est en train de se passer. Même quand l’on ne fait pas face à ce biais, il peut y avoir des effets pervers. Si l’on dit aux apprenants, plus vous avez d’idées, plus vous soumettez des idées dans l’application, meilleure sera votre note ou votre évaluation. Évidemment, il y a beaucoup de gens qui vont artificiellement se mettre à soumettre plus d’idées.
…
—————
Repéré depuis https://blog.educpros.fr/matthieu-cisel/2023/03/01/interpretation-erronee-de-learning-analytics-suite-et-fin/
Abonnez-vous à notre Newsletter : https://digital-learning-academy.com/abonnement-newsletter
