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    La motivation initiale est un facteur clé pour apprendre dans les cours en ligne ouverts et massifs

    Crédit :CC0 Domaine Public

    Depuis que le MIT (Massachusetts Institute of Technology) a lancé le mouvement OpenCourseWare en publiant ses supports de cours en tant que ressources éducatives libres, plusieurs types d'initiatives ont été développées pour ouvrir l'accès à l'éducation via l'utilisation des technologies numériques. Entre autres ressources, Les MOOC se sont multipliés. Ceux-ci proposent des cours en ligne spécialisés (souvent gratuits) à un nombre illimité d'étudiants. Cependant, les taux d'abandon des étudiants qui commencent un MOOC (cours en ligne ouvert et massif) sont très élevés. Il est donc utile d'analyser les profils des étudiants, établir des typologies et des profils individuels. Comme le montre l'étude du Personal Network and Community Laboratory (LRPC) et du JRC, le diagnostic initial de l'intention d'apprentissage peut être très utile pour améliorer les performances éducatives.

    Des chercheurs de l'Université de Séville ont mené une étude dans le cadre du projet MOOCknowledge, une initiative européenne qui a collecté des données à grande échelle sur les participants aux MOOC entre 2014 et 2018. Le projet a recueilli des informations auprès de plus de 23, 000 utilisateurs sur un total de 84 MOOC.

    L'étude a analysé les facteurs psychologiques qui influencent l'apprentissage des participants aux cours en ligne massifs. Ses résultats montrent que l'intention initiale est liée aux différences individuelles de probabilité d'abandon.

    La recherche a été réalisée au moyen d'une enquête auprès de 1, 768 participants de six MOOC. Les étudiants ont été classés en fonction de leur profil motivationnel et de leurs intentions d'apprentissage au début du cours. Les résultats montrent que la motivation initiale est clairement associée à la satisfaction et à la qualité perçue de l'expérience d'apprentissage. « Un bon diagnostic initial de l'intention d'apprentissage et du profil motivationnel de chaque étudiant peut donc aider à concevoir des plans d'apprentissage personnalisés, ainsi que d'améliorer la mesure dans laquelle les étudiants bénéficient du cours, " explique Isidro Maya, professeur à l'Université de Séville.

    Le Laboratorio de Redes Personales y Comunidades de la Universidad de Sevilla (Réseau personnel et laboratoire communautaire) a collaboré à la préparation des bases de données générées dans ce projet de la Commission européenne. Actuellement, les données sont utilisées dans divers projets de recherche, et ont été particulièrement utiles pour explorer l'impact des MOOC sur l'apprentissage, l'employabilité et le développement des carrières professionnelles.

    Bien que l'article ait été disponible en ligne en juin 2019, la version imprimée a été publiée en février 2020.


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