Séance de cours

Conception de la recherche expérimentale: analyse des tests T

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Dans cours

CS-411: Digital education

This course addresses the relationship between specific technological features and the learners' cognitive processes. It also covers the methods and results of empirical studies: do student actually learn due to technologies? In fall 2025, P. Dillenbourg w ...

Description

Cette séance de cours couvre le processus de développement d'une leçon numérique dans une plate-forme choisie, l'ajustement des activités pour un environnement numérique, et la soumission de rapports de projet. Il se penche également sur les questions de recherche expérimentale, les tests t, l'ANOVA et l'analyse statistique à l'aide de R et RStudio.

Enseignant·e·s (2)

Pierre Dillenbourg

Ancien instituteur primaire, Pierre Dillenbourg obtient un master en Sciences de lEducation (Université de Mons, Belgique). Dans son projet de master en 1986, il est l'un des premiers au monde à appliquer les méthodes de 'machine learning' à l'éducation, afin de développer un 'self-improving teaching system'. Ceci lui permettra de débuter une thèse de doctorat en informatique à l'Université de Lancaster (UK) dans le domaine des applications éducatives de lintelligence artificielle. Il a été Maître dEnseignement et de Recherche à lUniversité de Genève. Il rejoint l'EPFL en 2012, où Il fut le directeur du Centre de Recherche sur l'Apprentissage, la formation et ses technologies(CRAFT), puis académique du Centre pour l'Education à l'Ere Digitale (CEDE) qui met en oeuvre la stratégie MOOC de l'EPFL (plus de 2 millions d'inscriptions). Il est actuellement professeur ordinaire en technologies de formation aux sein de la faculté Informatique et Communications et dirige laboratoire d'ergonomie éducative (CHILI). Depuis 2006, il a aussi été le directeur de DUAL-T, la 'leading house' dédiée aux technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Il a fondé plusieurs start-ups dans l'éducation et rejoint plusieurs conseils d'administration. En 2017, Il a créé avec des collègues le 'Swiss EdTech Collider', un incubateur qui rassemble 80 start-ups dans le domaine des technologies éducatives. En 2018, ils ont lancé LEARN, le centre EPFL pour les sciences de l'apprentissage, lequel regroupe les initiatives locales en innovation éducative. Pierre est un 'inaugural fellow of the International Society of Learning Sciences'. Il est actuellement le Vice-Président Associé pour l'Education à l'EPFL.

Patrick Jermann

After studies in Geneva (TECFA) and Pittsburgh (LRDC) I joined EPFL in 2003 to coordinate eLearning projects and conduct research in the field of Computer Supported Collaborative Learning (CSCL). Starting 2013 I am responsible for MOOCs production at the Center for Digital Education (CEDE).Former Associate Editor for the IEEE Transactions on Learning Technologies and former Member of the Editorial Board for the International Journal of Computer Supported Collaborative Learning (iJCSCL). Specialties: Interaction analysis, research methods, statistical methods, prototyping, software development, pedagogical design.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique

Concepts associés (32)

Analyse de la variance

En statistique, lanalyse de la variance (terme souvent abrégé par le terme anglais ANOVA : analysis of variance) est un ensemble de modèles statistiques utilisés pour vérifier si les moyennes des groupes proviennent d'une même population. Les groupes correspondent aux modalités d'une variable qualitative (p. ex. variable : traitement; modalités : programme d'entrainement sportif, suppléments alimentaires; placebo) et les moyennes sont calculés à partir d'une variable continue (p. ex. gain musculaire).

Statistique

La statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».

R package

R packages are extensions to the R statistical programming language. R packages contain code, data, and documentation in a standardised collection format that can be installed by users of R, typically via a centralised software repository such as CRAN (the Comprehensive R Archive Network). The large number of packages available for R, and the ease of installing and using them, has been cited as a major factor driving the widespread adoption of the language in data science.

Inférence statistique

vignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.

One-way analysis of variance

In statistics, one-way analysis of variance (abbreviated one-way ANOVA) is a technique that can be used to compare whether two sample's means are significantly different or not (using the F distribution). This technique can be used only for numerical response data, the "Y", usually one variable, and numerical or (usually) categorical input data, the "X", always one variable, hence "one-way". The ANOVA tests the null hypothesis, which states that samples in all groups are drawn from populations with the same mean values.

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Programmation R : conditions, boucles, fonctions et graphiques

Couvre les conditions, les boucles, les fonctions et les graphiques en programmation R avec des exemples pratiques.

Statistiques essentielles: Le test t

Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance: concepts clés

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses et des intervalles de confiance dans les statistiques, y compris des exemples pratiques et des concepts clés.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.

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Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

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Statistique

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