Séance de cours

Mesurer l'apprentissage : Conception expérimentale

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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 porte sur la conception expérimentale de la mesure des résultats d'apprentissage, y compris les variables, la causalité, le gain d'apprentissage, la rétention et les effets de transfert. Il traite également des biais dans les expériences, de l'équivalence de groupe, des conceptions à l'intérieur des sujets et de l'importance des différences dans les valeurs moyennes.

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

Concepts associés (29)

Plan d'expériences

On nomme plan d'expériences (en anglais, design of experiments ou DOE) la suite ordonnée d'essais d'une expérimentation, chacun permettant d'acquérir de nouvelles connaissances en maîtrisant un ou plusieurs paramètres d'entrée pour obtenir des résultats validant un modèle avec une bonne économie de moyens (nombre d'essais le plus faible possible, par exemple). Un exemple classique est le « plan en étoile » où en partant d'un jeu de valeurs choisi pour les paramètres d'un essai central, on complète celui-ci par des essais où chaque fois un seul des facteurs varie « toutes choses égales par ailleurs ».

Abbaye Notre-Dame de Valsery

L'abbaye Notre-Dame de Valsery est une ancienne abbaye située à Cœuvres-et-Valsery, en France. Elle a été fondée 1124 par des chanoines prémontrés, auprès de la Forêt de Retz qu'ils ont sans doute contribué à défricher. vignette|gauche|L'état de la restauration en 2015. L'abbaye de Valsery est un site classé au monuments historique depuis 1986, et laissé à l'abandon durant plusieurs décennies à la suite des dégâts de la Première Guerre mondiale.

Dependent and independent variables

Dependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.

Biais (distorsion)

Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.

Timothy A. Cohn

Timothy A. Cohn (1957 – February 20, 2017) was an American hydrologist with the US Geological Survey, USGS Science Advisor for Hazards (1998–2001), and lecturer at Johns Hopkins University (2006 - ). Cohn served in the office of Senator Bill Bradley (D-NJ) in 1995-97 as a AAAS Congressional Science Fellow, and worked on the unsuccessful Bradley presidential campaign in 2000. After 2005, Cohn was a member of the Governing Board of the American Institute of Physics.

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Séances de cours associées (61)

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Explore les variances inégales, la réplication, la puissance, la taille de l'effet, les biais et leur impact sur les résultats de la recherche.

Théorie de détection de signal

Explore la théorie de la détection de signaux et son impact sur les processus décisionnels en statistique et en conception expérimentale.

Influence rouge : Attractivité, désirabilité et statut

Explore les effets du rouge sur l'attractivité, la désirabilité et le statut, en mettant l'accent sur l'analyse statistique et les défis de la réplication et du biais de publication.

Conception expérimentale : variables et hypothèses

Couvre les questions de recherche, les hypothèses, les variables et les conceptions expérimentales dans les expériences d'apprentissage.

Mesurer les effets de l'apprentissage

Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.

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