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Conception participative de tableaux de
bord d’apprentissage
Atelier EIAH 2021
Jean-Marie Gilliot
Laurent Neyssensas
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Genèse de l’atelier
⚪ Projet ANR Hubble
◊ Atelier EIAH 2017 Quels tableaux de bord
pour les acteurs de l’éducation ?
◊ C...
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PadLAD - Un Groupe derrière cet atelier
⚪ Participants « invités »
◊ Olivier Aubert
◊ Hassina El Kechai
◊ Jean-Marie Gil...
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Programme de l’atelier
⚪ 14:00 – 15:15 - Présentations
Co-conception de tableaux de bord d’apprentissage
(TBA) avec les ...
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Kit de capture des besoins
Les transparents
suivants
sont extraits de la
présentation d’Inès
Dabbebi à IHM 2018
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Contexte : Learning Analytics
Data gathering
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and analysis
Indicators
Other informatio...
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Processus de génération
dynamique de tableaux de bord
2 Dashboard Organization
Organization
Dashboard Generation
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Dashb...
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Capture des besoins
⚪ Itérative
◊ Similaire à LOOP (Bakharia et al. 2016)
◊ Identification progressive des dimensions de...
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Espace de conception
d’un tableau de bord (1/4)
⚪ Dimension Clé : Pourquoi ?
◊ Décision
◊ Tableau de bord : notion issue...
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Espace de conception
d’un tableau de bord (2/4)
⚪ Caractérisation du TBA
◊ Qui
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◊ Quoi
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◊ Horizon
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Espace de conception
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⚪ Éléments de visualisation
◊ Données
◊ Choix de ce que l’on veut visua...
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⚪ Organisation du tableau de bord
d’apprentissage
◊ Organisation des vi...
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Premier ateliers utilisateurs
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Premiers ateliers utilisateurs
⚪ Constatations
◊ Permet des cheminements variés
◊ Bon support de lancement d’hypothèses...
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Conclusion IHM 2018
◊ Un outil qui permet effectivement une
collecte de besoins
◊ Inédit dans le domaine des Learning
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Pour aller plus loin :
⚪ Retours d’expériences
⚪ Propositions d’amélioration
Co-conception de tableaux de bord d’appren...
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Introduction atelier conception participative de Tableaux de bord d'apprentissage Eiah2021

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Introduction atelier conception participative de Tableaux de bord d'apprentissage Eiah2021

  1. 1. 1 Conception participative de tableaux de bord d’apprentissage Atelier EIAH 2021 Jean-Marie Gilliot Laurent Neyssensas
  2. 2. 2 Genèse de l’atelier ⚪ Projet ANR Hubble ◊ Atelier EIAH 2017 Quels tableaux de bord pour les acteurs de l’éducation ? ◊ Conception et génération dynamique de tableaux de bord d’apprentissage contextuels ◊ Thèse de Inès Dabbebi ◊ Conception participative de TBA ◊ IHM 2018 ⚪ Projet AT41 ◊ Appropriation des outils numériques à la Transformation des pratiques pédagogiques ⚪ Réponse à des besoins ◊ Réutilisations dans plusieurs contextes ◊ Question de l’appropriation des Learning Analytics par les utilisateurs ⚪ Volonté d’amélioration ◊ Mieux cerner les besoins d’usages des Learning Analytics ◊ Améliorer l’expressivité des besoins ◊ Avatars ◊ Prise de décision
  3. 3. 3 PadLAD - Un Groupe derrière cet atelier ⚪ Participants « invités » ◊ Olivier Aubert ◊ Hassina El Kechai ◊ Jean-Marie Gilliot ◊ Sébastien Iksal ◊ Laurent Neyssensas ◊ Katia Quelennec ◊ Matthias Rischewski ◊ Mathieu Vermeulen ◊ Madjid Sadallah ⚪ Recueil de retours d’expériences, d’améliorations ⚪ Volonté de partage ⚪ https://padlad.github.io/
  4. 4. 4 Programme de l’atelier ⚪ 14:00 – 15:15 - Présentations Co-conception de tableaux de bord d’apprentissage (TBA) avec les étudiants, Katia Quelennec Retours d’expérience de conception participative de tableaux de bord d’apprentissage (TBA), Olivier Aubert et Laurent Neyssensas Utilisation d’un kit de conception participative pour concevoir des tableaux de bord : cas du projet AT41, Hassina El Kechai Vers une Conception participative de tableaux de bord d’apprentissage supportant la prise de décision, Madjid Sadallah ⚪ 15:30 – 17:00 Atelier participatif 1. Découverte d’un outil de conception participative 2. Design thinking autour d’un outil de conception participative ⚪ 17:00 Optionnel : Conclusion en plénière
  5. 5. 5 Kit de capture des besoins Les transparents suivants sont extraits de la présentation d’Inès Dabbebi à IHM 2018
  6. 6. 6 Contexte : Learning Analytics Data gathering Data Production Data Preprocessing and analysis Indicators Other information Dashboard Presentation 1 2 3 4 New Knowledge Feedbacks Other information Data Production Data gathering Data Preprocessing and analysis Take action
  7. 7. 7 Processus de génération dynamique de tableaux de bord 2 Dashboard Organization Organization Dashboard Generation 3 Dashboard Description 1 Structure Organization 2 Content Organization Different Users Contexts Instanciation Instanciation Instanciation
  8. 8. 8 Capture des besoins ⚪ Itérative ◊ Similaire à LOOP (Bakharia et al. 2016) ◊ Identification progressive des dimensions de l’espace de conception ◊ Initialement une description textuelle de cas d’utilisation ◊ Interviews semi-structurés basé sur le cadre de (Chatti et al. 2012) ◊ Ateliers participatifs ouverts et wireframes peu efficaces ◊ Co-adaptation (Mackay & Fayard 1997) ◊ Apprentissage ( Knibbe 2006)  Vers une approche participative outillée ◊ Inspirée de (Halifax et al. 2018) ◊ Organisé autour de la notion d’espace de conception (Shaw, 2012) ◊ Inédit en Learning Analytics
  9. 9. 9 Espace de conception d’un tableau de bord (1/4) ⚪ Dimension Clé : Pourquoi ? ◊ Décision ◊ Tableau de bord : notion issue du domaine de l’aide à la décision ◊ Structurant pour la réflexion ◊ Instancié sous forme de cartes d’inspiration (Lucero 2016)
  10. 10. 10 Espace de conception d’un tableau de bord (2/4) ⚪ Caractérisation du TBA ◊ Qui ◊ Rôles ◊ Quoi ◊ Cible ◊ Horizon ◊ Contexte ◊ Outils ◊ Utilisation ◊ Instancié sous forme de plateau
  11. 11. 11 Espace de conception d’un tableau de bord (3/4) ⚪ Éléments de visualisation ◊ Données ◊ Choix de ce que l’on veut visualiser ◊ Choix libre ◊ Options de visualisation ◊ Choix parmi les modalités existantes ◊ Extensible ◊ Instancié sous forme de cartes de technologies (Lucero 2016)
  12. 12. 12 Espace de conception d’un tableau de bord (4/4) ⚪ Organisation du tableau de bord d’apprentissage ◊ Organisation des visualisations souhaitées ◊ Technique de wireframe
  13. 13. 13 Premier ateliers utilisateurs
  14. 14. 14 Premiers ateliers utilisateurs ⚪ Constatations ◊ Permet des cheminements variés ◊ Bon support de lancement d’hypothèses et de débat ◊ Permet la remise en question des choix ◊ Pousse à expliciter les dimensions ◊ Plus efficace que discussion libre ⚪ Retours qualitatifs ◊ 7 questions ◊ Échelle de Lickert à 5 niveaux ◊ Thématiques ◊ Prise en main de l’outil ◊ Qualité de la solution trouvée ◊ Travail de groupe (dynamique, convergence) ◊ Excellents retours (toujours > 3 ) ◊ « Les plateaux ont aidé à une bonne dynamique de groupe » 5 > 75 %
  15. 15. 15 Conclusion IHM 2018 ◊ Un outil qui permet effectivement une collecte de besoins ◊ Inédit dans le domaine des Learning Analytics ◊ Kit disponible ⚪ Perspectives ◊ Constitution d’une bibliothèque de tableaux de bord d’apprentissage indexés ◊ Support d’appropriation à l’usage des Learning Analytics Une étape vers la génération dynamique de tableaux de bord d’apprentissage
  16. 16. 16 Pour aller plus loin : ⚪ Retours d’expériences ⚪ Propositions d’amélioration Co-conception de tableaux de bord d’apprentissage (TBA) avec les étudiants, Katia Quelennec Retours d’expérience de conception participative de tableaux de bord d’apprentissage (TBA), Olivier Aubert et Laurent Neyssensas Utilisation d’un kit de conception participative pour concevoir des tableaux de bord : cas du projet AT41, Hassina El Kechai Vers une Conception participative de tableaux de bord d’apprentissage supportant la prise de décision, Madjid Sadallah

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