FAN 2018

Le Festival d’Automne du Numérique (FAN) revient pour sa 3e édition le lundi 19 novembre ! Comme chaque année, l’Université Paris Diderot accueille l’évènement consacré au numérique.

Cette édition de FAN 2018 s’articulera autour du programme suivant :

14h – 15h : Autour d’un café de bienvenue, venez nombreux rencontrer et discuter avec les UNT,  partager des informations, faire un point sur les activités et projets. C’est un moment important pour le réseau que constituent les UNT. Venez avec vos questions !!

15h : Point sur les actions de L’Université Numérique – Carole Schorlé-Stefan – Secrétaire Générale de l’Université Numérique des Humanités

15h15 : Mise en place de la loi ORE dans les établissements (table-ronde)

Dans la poursuite des réflexions initiées lors de FAN 2017, cette table-ronde sera animée par Manuel Majada (responsable d’UNISCIEL) et réunira :

  • Vincent Roy – Vice-Président Numérique de l’Université de Rouen
  • Estelle Scholastique – Vice-doyenne chargée des études et de la vie universitaire, la Faculté Jean Monnet, Université Paris Sud – Paris Saclay
  • Guillaume HERAULT – Président de l’Association fédérative nationale des étudiants universitaires scientifiques
  • Yolande François – Responsable du PREL à l’IAE Lyon
  • Claude Maranges – Directeur d’études à l’INSA Toulouse

16h30 – 18h : Les Learning analytics, pistes de réflexion proposées par les UNT (sujet choisi par les participants lors de FAN 2017)

De courtes interventions s’articuleront autour de réflexions prospectives pour des applications éventuelles dont les UNT pourraient être vectrices.

Construction automatique d’épreuve de difficultés contrôlées : exemple sur la Banque Nationale d’Entrainement aux Épreuves Classantes Nationale (ECN) en médecine proposée par l’UNESS.fr –  Projet DUNE SIDES 3.0

Olivier Palombi – Université Grenoble Alpes

Court descriptif : La banque nationale d’entrainement (BNE) aux épreuves classantes nationales (ECN), proposée sur SIDES, est en accès libre à tous les étudiants médecin en préparation. La BNE est alimentée en continue par l’ensemble des facultés de médecine. Elle contient, en autre, plus de 18 000 questions isolées qui couvrent l’ensemble du programme. Nous avons analysé la totalité des réponses des étudiants  pour déterminer un niveau de difficulté de chaque question. Cette information permet la construction automatique de tests de positionnement différents mais de difficulté équivalente. Cela permet aussi la construction en temps réel d’épreuves d’auto-évaluation à partir de la BNE en proposant à l’étudiant la possibilité de filtrer sur des critères de difficultés.

Prédiction de la réussite des étudiants à partir des patterns de connexion dans un espace numérique de travail

Yvonnick Noël – Université Rennes 2

Court descriptif : L’examen des patterns temporels de connexion des étudiants au cours du semestre sur la page web d’un cours révèle une typologie qui permet de prédire avec une bonne précision : i) qui se présente à l’examen, ii) quelle note sera obtenue. La méthodologie est appliquée à un cours de statistiques en L3 de psychologie. Elle vise à terme à produire un outil d’accompagnement des étudiants pour prévenir le décrochage.

Les Learning Analytics pour la réingénierie : répondre à la problématique de l’usage des ressources

Mathieu Vermeulen – IMT Lille Douai

Les enseignants peinent à concevoir, développer et s’approprier les outils du numérique éducatif et à les intégrer au sein de leur enseignement. De fait, la question de l’usage des ressources pédagogiques numériques se pose, en particulier dans l’enseignement supérieur. De nombreuses recherches pointent l’importance de la réingénierie de ces ressources pour favoriser leur appropriation, celle-ci n’étant possible qu’avec la mise en place d’une démarche d’analyse des traces d’usage des ressources par les étudiants ou Learning Analytics. Au travers des travaux menés autour des Learning Games et d’un cas concret, nous présenterons une analyse des traces d’usage d’un jeu sérieux en statistique par les enseignants, permettant ainsi la réingénierie de cette ressource pédagogique.

Vers des learning analytics prescriptives : recommander des ressources pédagogiques

Azim Roussanaly – Université de Lorraine

Dans le cadre du projet PIA/PERICLES, nous avons développé un système de recommandations de ressources pédagogiques
en nous appuyant sur les traces numériques d’apprentissage collectées notamment dans les plateformes d’apprentissage en ligne (LMS) d’un établissement.
La présentation sera axée sur les enjeux de l’intégration d’un tel outil à la fois pour les UNT et pour les étudiants.

Données d’apprentissage liées aux MOOC : intérêts pour l’enseignement et pour les UNT

Vincent Sennes – UVED

Chaque session de MOOC génère de très nombreuses données sur le profil des inscrits, leurs traces d’apprentissage ou encore leur appréciation du cours. Les perspectives d’usage de ces données sont multiples, que ce soit en sciences de l’éducation, pour comprendre l’apprentissage en ligne, ou plus directement pour les enseignants et les étudiants.

18h : Clôture – Ollivier Haemmerlé – Directeur de l’Université Numérique des Humanités, Président de l’Université Numérique

L’évènement se prolongera dans celui des JIPES (Journées Nationales de l’Innovation Pédagogique dans l’Enseignement Supérieur) les 20 au 21 novembre à la Cité des Sciences et de l’Industrie à Paris à travers des ateliers sur l’usage des tests de positionnement.

Rendez-vous le 19 novembre à partir de 14h00 à l’Université Paris Diderot à l’amphi 4C au 4e étage  …

…et les 20 et 21 novembre à la Cité des Sciences et de l’Industrie de Paris !

Pour celles et ceux ne pouvant se joindre à nous, l’évènement sera retransmis en direct à travers notre page Facebook et Twitter (#FAN2018).