Dans l'une des plus grandes expériences éducatives sur le terrain jamais menées, une équipe codirigée par un chercheur de Cornell a découvert que les interventions prometteuses pour aider les étudiants à suivre des cours en ligne n'étaient pas efficaces à grande échelle, ce qui suggère que des solutions ciblées sont nécessaires pour aider les étudiants dans différentes circonstances ou lieux.

Les chercheurs ont suivi 250, 000 étudiants de presque tous les pays dans 250 cours en ligne ouverts et massifs (MOOC) sur 2 ans et demi d'étude, « Intensifier les interventions en sciences du comportement dans l'éducation en ligne, " publié le 15 juin dans le Actes de l'Académie nationale des sciences .

"Les interventions comportementales ne sont pas une solution miracle, " dit René Kizilcec, professeur assistant en sciences de l'information et co-auteur principal.

"Des études antérieures ont montré que court, des interventions légères au début de quelques cours sélectionnés peuvent augmenter les taux de persévérance et d'achèvement, ", a-t-il déclaré. "Mais une fois étendu à plus de 250 cours différents et à un quart de million d'étudiants, les effets de l'intervention étaient d'un ordre de grandeur inférieur.

L'étude a été codirigée par Justin Reich du Massachusetts Institute of Technology et Michael Yeomans de l'Imperial College de Londres. La recherche a été menée sur les plateformes edX et Open edX, et edX s'est engagé dans des travaux visant à mettre les données à la disposition des chercheurs institutionnels afin de faire progresser la science de l'éducation à grande échelle.

Les 250 cours que les chercheurs ont étudiés provenaient de l'Université Harvard, MIT et l'Université de Stanford.

Le fait de ne pas terminer les cours en ligne est un obstacle bien connu et de longue date à l'apprentissage virtuel, en particulier parmi les communautés défavorisées et dans les pays en développement, où l'éducation en ligne peut être une voie clé vers le progrès social. Les résultats ont ajouté de la pertinence avec tant d'éducation dans le monde qui se déroule en ligne pendant la pandémie de COVID-19.

"Mon conseil aux instructeurs est de comprendre et de relever les défis spécifiques de leur environnement d'apprentissage, " Kizilcec a déclaré. " Si les étudiants ont des problèmes avec leur connexion Internet, vous ne pouvez pas les aider à les surmonter avec une intervention d'autorégulation. Mais si les étudiants doivent se coucher à l'heure pour être réveillés pour un cours du matin, ou ils doivent planifier à l'avance le moment où commencer à travailler sur les devoirs afin de les avoir prêts à les remettre, alors une brève intervention d'autorégulation peut en fait aider les étudiants à surmonter ces obstacles."

Précédent, recherche à plus petite échelle, interprété par Kizilcec et ses co-auteurs ainsi que d'autres chercheurs, ont constaté que les interventions visant à établir des objectifs, telles que la rédaction d'une liste d'intentions au début du cours, amélioraient les taux d'achèvement des cours des étudiants.

Dans cette étude, les chercheurs ont exploré les effets de quatre interventions :

• l'élaboration de plans, où les étudiants sont invités à développer des plans détaillés pour quand, où, et comment ils terminent leurs cours ;
• une activité connexe dans laquelle les élèves réfléchissent aux avantages et aux obstacles à la réalisation de leur objectif, et planifier à l'avance sur la façon de répondre aux défis ;
• la responsabilité sociale, où ils choisissent quelqu'un pour les tenir responsables de leurs progrès dans le cours, et planifier quand et quoi leur dire ; et
• valeur-pertinence, où ils écrivent sur la façon dont l'achèvement du cours reflète et renforce leurs valeurs les plus importantes.

Pour les trois premières interventions, impliquant la planification à l'avance, les chercheurs ont découvert que l'approche était efficace pour stimuler l'engagement pendant les premières semaines du cours, mais l'impact diminuait au fur et à mesure que le cours progressait. L'intervention sur la pertinence de la valeur a été efficace dans les pays en développement où les résultats des élèves étaient nettement pires que les autres, mais uniquement dans les cours avec un écart global de réussite ; dans d'autres cours, il a en fait eu un impact négatif dans les pays en développement.

Les chercheurs ont testé s'ils pouvaient prédire dans quels cours un écart de réussite se produirait, afin de décider où l'intervention doit être ajoutée, mais l'a trouvé extrêmement difficile à prévoir.

"Ne pas savoir si cela aidera ou blessera les étudiants dans un cours donné est un gros problème, " il a dit.

Les chercheurs ont tenté d'utiliser l'apprentissage automatique pour prédire quelles interventions pourraient aider quels élèves, mais a trouvé que l'algorithme n'était pas meilleur que d'attribuer la même intervention à tous les élèves.

"Cela remet en question le potentiel de l'IA à fournir des interventions personnalisées aux élèves en difficulté, " Kizilcec a déclaré. "Les approches qui se concentrent sur la compréhension de ce qui fonctionne le mieux dans les environnements individuels, puis sur l'adaptation des interventions à ces environnements pourraient être plus efficaces."

Les chercheurs ont déclaré que leurs résultats suggèrent que les futures études devraient être conçues pour prendre en compte et révéler les différences entre les étudiants, en plus des études évaluant les effets globaux.