Alors que les tendances émergentes de l'intelligence artificielle et son utilisation généralisée dans presque tous les secteurs constituent les tendances technologiques de 2024, le paysage Edtech ne fait pas exception. L'adoption de l'IA pour l'analyse, la collecte et la planification des données dans l'éducation a considérablement influencé les résultats d'apprentissage et la gestion des écoles. Cet article examinera comment l'analyse des données peut être utilisée pour améliorer la réussite des élèves et discutera des défis potentiels et des implications futures.
1. Le rôle essentiel de l’analyse des données dans l’éducation
Les données éducatives sont aujourd’hui considérées comme les plus importantes dans le monde de l’information, car elles englobent bien plus que de simples chiffres, comme les indicateurs de performance, les registres de présence et les modèles de comportement. En exploitant ces données, les établissements d’enseignement peuvent obtenir des informations approfondies sur les besoins des étudiants, anticiper les défis potentiels et adapter les expériences d’apprentissage aux exigences individuelles. Dans ce secteur, investir dans la collecte et l’analyse de données peut apporter des avantages considérables aux propriétaires d’entreprise, ouvrant de nouvelles opportunités de collaboration avec les entreprises technologiques.
Expériences d’apprentissage personnalisées : Les données sur les performances académiques des étudiants peuvent être analysées pour adapter les plans d'études à des rythmes différents pour chaque individu.
Analyse prédictive : Les performances des élèves peuvent être prévues afin d’identifier les élèves à risque et de leur fournir une aide à l’avance.
Amélioration du développement des programmes d’études : Les programmes éducatifs doivent rester pertinents et évoluer au fil du temps en s'adaptant aux commentaires, aux demandes et aux lacunes émergentes. Les prestataires doivent aligner les programmes d'études sur les tendances du secteur, tout en garantissant la qualité et l'authenticité de la valeur qu'ils apportent aux étudiants et aux parents.
Amélioration continue : Un retour d'information de qualité et diverses évaluations sont fournis de manière constante et cohérente pour garantir que les établissements maintiennent des initiatives stratégiques visant à améliorer la qualité de l'éducation.
2. Types de données et leurs applications
Pour améliorer les résultats d'apprentissage et optimiser le processus des prestataires de services éducatifs, des analyses de données sont utilisées, l'IA et l'apprentissage automatique étant les applications les plus puissantes. Les informations basées sur les données guident la prise de décision dans le domaine de l'éducation, en conservant et en analysant des dossiers et des statistiques cohérents sur les étudiants. Ces informations sont ensuite utilisées par les établissements d'enseignement pour développer des méthodes d'enseignement innovantes. En analysant les comportements d'apprentissage des étudiants, le plan d'étude personnalisé et les outils pédagogiques adaptés à ces besoins personnels seront grandement améliorés.
Données sur les performances académiques
- Suivi des progrès scolaires : En surveillant les données de performance des élèves, les enseignants peuvent évaluer les progrès par rapport aux critères de référence et intervenir lorsque les élèves prennent du retard. Ces données permettent de personnaliser l'apprentissage en mettant en évidence les points forts et les domaines à améliorer.
- Personnalisation du programme d'études : Les données sur les performances permettent aux enseignants d'adapter le matériel pédagogique pour mieux répondre aux besoins des élèves. Les écoles peuvent analyser les sections d'un programme qui génèrent des notes plus faibles et s'adapter en conséquence.
- Mesurer l’efficacité de l’enseignement : En analysant les tendances dans les classes, les écoles peuvent évaluer quelles méthodes ou ressources d’enseignement sont les plus efficaces, en affinant les stratégies pédagogiques pour améliorer les résultats.
- Plan d'apprentissage personnalisé : Le rôle des élèves étant plus que jamais mis en avant, l'approche pédagogique évolue vers la personnalisation. Les données des élèves peuvent être saisies dans l'IA et l'apprentissage automatique, qui produisent et suggèrent des cours et des projets adaptés au rythme de l'élève. Cela garantit une plus grande flexibilité aux élèves et optimise le temps dont disposent les enseignants pour élaborer différents plans d'études pour différents types d'élèves dans une classe. En outre, les plateformes EdTech utilisent des logiciels basés sur les données pour aider les enseignants à créer des expériences d'apprentissage personnalisées et interactives, facilitant ainsi l'amour des études et améliorant l'efficacité de l'apprentissage.
Données de fréquentation
Ces types de données enregistrent la présence quotidienne ou périodique des étudiants et des membres du corps enseignant, permettant aux éducateurs et aux parents de suivre leur participation aux activités scolaires et parascolaires.
- Identifier les élèves à risque : Une faible assiduité est souvent associée à de faibles résultats scolaires. Les modèles d’analyse prédictive peuvent identifier les élèves dont l’assiduité est irrégulière et qui ont besoin d’aide, ce qui permet aux écoles de proposer des interventions en temps opportun.
- Suivi de l'engagement : La fréquentation est un indicateur essentiel de l'engagement. Les établissements peuvent l'utiliser pour évaluer la réussite de cours ou de programmes spécifiques. Si les étudiants assistent plus fréquemment à un cours optionnel particulier, cela peut indiquer un fort intérêt.
- Affectation des ressources : En analysant les habitudes de fréquentation, les écoles peuvent identifier les heures de pointe pour l’utilisation des installations, telles que les bibliothèques ou les centres sportifs, ce qui les aide à optimiser la disponibilité du personnel et des ressources.
Données démographiques
Dans un contexte multiculturel, les données démographiques peuvent constituer un excellent outil pour aider les écoles à comprendre la diversité de la population étudiante, adaptant ainsi leurs programmes éducatifs et leurs événements parascolaires pour améliorer l’inclusion.
- Programmes de soutien personnalisés : Les données démographiques aident les écoles à adapter les services de soutien pour répondre aux besoins de groupes d’étudiants spécifiques, tels que le soutien linguistique pour les apprenants de l’anglais ou l’aide financière pour les étudiants à faible revenu.
- Efforts d’inclusion : L’analyse des tendances démographiques peut mettre en évidence d’éventuelles disparités en termes de performance ou d’engagement, guidant ainsi le développement de programmes et d’initiatives inclusifs qui favorisent l’équité.
- Prévision des besoins en inscriptions : Les écoles peuvent utiliser les tendances démographiques pour prédire les changements dans les inscriptions, comme un besoin croissant de programmes de soutien linguistique en réponse aux changements dans les populations locales.
Données comportementales
Certains comportements des élèves peuvent être négligés s'ils ne sont pas enregistrés fréquemment et en temps réel. Cela a toujours été un problème récurrent dans le domaine de l'éducation, qui remet en question la manière dont les enseignants peuvent apporter un soutien à différents élèves ayant des besoins et des souhaits en constante évolution.
- Améliorer les stratégies d’engagement : En étudiant les données comportementales, les enseignants peuvent identifier les activités, les leçons ou les ressources qui intéressent le plus les élèves. Ces informations contribuent à créer un environnement d'apprentissage plus dynamique et plus réactif.
- Programmes de soutien aux bâtiments : Les données comportementales peuvent indiquer des problèmes tels qu’une faible motivation ou des défis sociaux, permettant aux conseillers ou aux enseignants d’offrir des programmes de soutien ciblés qui répondent à des besoins spécifiques, tels que l’apprentissage socio-émotionnel.
- Optimiser les plateformes numériques : Pour les écoles qui utilisent des environnements d’apprentissage numériques, les données comportementales montrent comment les élèves naviguent et interagissent avec les outils en ligne. Ces informations peuvent aider les entreprises de technologie éducative à améliorer les interfaces utilisateur et les outils d’apprentissage afin d’améliorer l’expérience utilisateur.
Données sur la santé et le bien-être
Ce type de données permet de surveiller la santé physique et mentale des étudiants, en suivant les dossiers de santé, les programmes de bien-être et potentiellement grâce à des objets portables.
- Promouvoir la santé globale des étudiants : Les données sur la santé aident les écoles à mettre en œuvre des programmes qui favorisent le bien-être des élèves, tels que des initiatives de soutien à la santé mentale, des améliorations de l’éducation physique et des programmes nutritionnels.
- Détection précoce des problèmes de santé : Les tendances en matière de données de santé, telles que les tendances de fréquentation en raison de maladies ou les indicateurs comportementaux de problèmes de santé mentale, permettent aux écoles de détecter et de traiter les problèmes potentiels de manière précoce, favorisant ainsi le bien-être des élèves.
- Améliorer l’éducation physique : Les données provenant des appareils portables et IoT (s’ils sont utilisés) peuvent aider les enseignants à évaluer les niveaux d’activité physique et à développer des programmes de remise en forme adaptés aux besoins de chaque élève.
3. Études de cas : les meilleures applications de données en cours d'utilisation
3.1. Technologies XR et VR
Les avancées en matière de réalité étendue (XR) et de réalité virtuelle (VR) sont désormais intégrées au processus d’apprentissage pour rendre l’éducation plus dynamique et mémorable, tout en aidant notre cerveau à se concentrer sur une génération à durée d’attention réduite. Cette approche peut être utilisée à différents niveaux d’enseignement, avec des implications efficaces pour l’enseignement supérieur et le monde du travail. La XR et la VR sont considérées comme l’une des plus transformatrices, avec d’immenses capacités à fournir une formation pratique et une compréhension théorique.
Le cas de la formation en radiographie de GE Healthcare
Figure 2 : la formation VR simulant les procédures du scanner CT pour les radiologues
Dans le cas de GE Healthcare, il y avait un écart entre les compétences et la formation des radiologues, car leur formation nécessite d'opérer sur un véritable scanner CT, ce qui était incroyablement coûteux. L'entreprise a mis au point une méthode innovante pour former ses radiologues, en utilisant des technologies de réalité virtuelle pour simuler de près les procédures du scanner CT. Les simulations ont été programmées pour imiter le monde réel, avec les mêmes étapes et le même temps, tout en permettant aux stagiaires de faire des erreurs dans un environnement sûr.
Au cours de ce processus, la collecte et l'analyse de données en temps réel peuvent être appliquées pour ajuster davantage l'expérience immersive et évaluer les performances des stagiaires. Les données peuvent être enregistrées dès qu'ils s'engagent dans les activités, en analysant chaque point de contact, à l'aide d'un système de surveillance du comportement.
3.2. Le cas de la REL et de la responsabilité des écoles pendant la pandémie de COVID-19
Les laboratoires éducatifs régionaux (REL) sont un réseau d'institutions axées sur la recherche financées par le ministère américain de l'Éducation. Ces laboratoires desservent différentes régions des États-Unis et travaillent en étroite collaboration avec les agences éducatives nationales et locales. Leur mission est de soutenir les pratiques fondées sur des preuves et la prise de décision basée sur les données pour améliorer les résultats scolaires dans chaque région. Les REL fournissent une assistance technique, des recherches et des formations pour aider les éducateurs et les décideurs politiques à appliquer des informations rigoureuses sur les données dans des contextes éducatifs réels.
Défi
Dans le sillage de la pandémie de COVID-19, les systèmes éducatifs aux États-Unis ont été confrontés à des perturbations sans précédent. Les fermetures d’écoles, les interruptions d’apprentissage et les écarts de réussite croissants ont fait naître un besoin crucial de stratégies efficaces et fondées sur des données pour répondre à des problèmes tels que la baisse des taux d’alphabétisation et de la préparation à l’université.
Solutions de REL
Les laboratoires éducatifs régionaux (REL) du ministère américain de l'Éducation se sont associés aux États pour mettre en œuvre des pratiques fondées sur les données. En Pennsylvanie, REL Mid-Atlantic a utilisé des statistiques bayésiennes pour stabiliser les mesures de responsabilisation, garantissant ainsi des évaluations équitables. Dans le Tennessee, REL Appalachia a contribué à améliorer la préparation à l'université grâce à des ateliers fondés sur des données, traitant à la fois des données quantitatives et des commentaires des étudiants. Enfin, REL Northwest a aidé les écoles publiques de Laurel, dans le Montana, à transformer les structures de soutien à l'alphabétisation en utilisant les données pour mieux aligner les interventions sur des pratiques fondées sur des données probantes.
4. Comment appliquer l'analyse des données dans l'éducation : les meilleures pratiques
L’intégration de l’analyse de données dans un environnement éducatif nécessite une planification minutieuse, des procédures organisées et une volonté de favoriser la maîtrise des données. Ces bonnes pratiques peuvent aider les propriétaires d’entreprises de technologie éducative et les responsables de l’éducation à s’assurer que leurs solutions sont non seulement largement acceptées par les parties prenantes, mais également efficaces.
- Choisir des sources de données fiables
Toutes les sources de données ne sont pas fiables et adaptées à l'analyse. Il faut tenir compte de l'actualité, de l'exhaustivité, de l'exactitude et de la qualité des données utilisées. Les implications juridiques et éthiques de l'utilisation des données, notamment la propriété, le consentement et la confidentialité, posent un défi important si elles ne sont pas gérées avec soin. Il convient d'utiliser des sources de données qui respectent les normes et les lois en vigueur et qui sont fiables, ouvertes et cohérentes. Pour garantir la responsabilité et la reproductibilité, les sources de données doivent en outre être répertoriées et créditées.
- Construire une infrastructure de données robuste
Une infrastructure de données solide est l’épine dorsale de tout programme d’analyse réussi. Elle doit inclure un stockage sécurisé, une intégration fiable des données et des outils d’analyse capables de traiter les données avec précision et en temps opportun. Les établissements d’enseignement ont besoin de solutions évolutives et adaptables à différents types de données et compatibles avec les technologies numériques existantes. Ces outils doivent également permettre la transparence et la fluidité du passage des outils papier aux outils numériques.
- Solutions évolutives : Les établissements d'enseignement développent souvent leurs systèmes numériques au fil du temps. Les solutions évolutives qui peuvent évoluer en même temps que l'établissement évitent la nécessité de mises à niveau constantes et réduisent les coûts à long terme.
- Assurer la compatibilité du système : Les systèmes de données choisis doivent s'intégrer parfaitement aux logiciels de gestion scolaire, aux systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS) et aux autres outils pédagogiques existants. Cette interopérabilité permet aux données de circuler de manière fluide entre les plateformes, offrant ainsi des informations complètes sans cloisonnement des données.
- Expérience utilisateur fluide : Les outils doivent proposer des interfaces intuitives qui simplifient l’accès aux données pour le personnel non technique. Des tableaux de bord de données conviviaux et des fonctionnalités de création de rapports permettent aux enseignants et aux administrateurs d’extraire des informations sans connaissances techniques spécialisées.
- Offrir une formation aux éducateurs
Les enseignants doivent posséder des compétences en matière de littératie des données afin de pouvoir lire, interpréter et utiliser efficacement les données, et ainsi être en mesure d’obtenir des informations précieuses et d’agir en conséquence. La formation du personnel dans ce domaine garantit que l’analyse des données peut être utilisée efficacement dans l’ensemble de l’établissement, favorisant ainsi une culture où le processus de prise de décision s’appuie sur des informations fiables plutôt que sur des hypothèses.
- Mener des programmes de formation complets : Mettez en place des sessions de formation couvrant les bases des données, les compétences d'interprétation et les applications pratiques pour les enseignants et les administrateurs. Concentrez-vous à la fois sur les compétences de base et sur les applications spécifiques au poste, telles que l'utilisation des données pour la planification des cours ou le suivi des présences.
- Offrir un développement professionnel continu : Les outils de données et d'analyse doivent évoluer, tout comme la formation. Proposez régulièrement des cours de remise à niveau, des ateliers et des ressources en ligne pour aider le personnel à rester à jour sur les outils de données et les meilleures pratiques.
- Encourager une culture axée sur les données : Au-delà de la formation, la promotion d’une culture où les décisions fondées sur les données sont valorisées encourage le personnel à adopter des méthodes basées sur les données. Reconnaissez et récompensez les enseignants et les administrateurs qui intègrent avec succès les informations issues des données dans leur travail, faisant ainsi de l’analyse des données un élément précieux de la structure institutionnelle.
- Protéger la confidentialité des données et la conformité
La confidentialité des données est primordiale dans tous les secteurs, en particulier dans le secteur de l'éducation, car elle divulgue des informations sensibles sur les étudiants et le personnel. Les normes réglementaires obligatoires telles que la FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act) ou le RGPD (Règlement général sur la protection des données) maintiennent la confiance des étudiants, des parents et de la communauté.
- Adoptez des pratiques de stockage de données sécurisées : Utilisez des bases de données chiffrées, des serveurs sécurisés et des contrôles d'accès pour protéger les informations sensibles. Assurez-vous que les données sont protégées à la fois en transit et au repos.
- Mettre en œuvre des contrôles d’accès et des autorisations : Seul le personnel autorisé doit accéder aux données sensibles. Les autorisations basées sur les rôles garantissent que les utilisateurs ne voient que les données pertinentes pour leur rôle, réduisant ainsi le risque de violation ou d'utilisation abusive des données.
- Proposer une formation régulière sur la confidentialité : Les enseignants et le personnel doivent comprendre les réglementations relatives à la confidentialité des données et les politiques institutionnelles. Une formation régulière sur les meilleures pratiques en matière de confidentialité, de gestion sécurisée des données et d'hygiène numérique permet de minimiser les risques et de garantir le respect des lois sur la protection des données.
- Auditer et mettre à jour régulièrement les politiques de données : Les réglementations en matière de confidentialité des données évoluent, tout comme les politiques scolaires. Réalisez des audits périodiques pour vous assurer que les politiques restent conformes aux nouvelles lois et aux normes du secteur, en mettant à jour les pratiques de confidentialité si nécessaire.
- Améliorer la qualité et la cohérence des données
Pour prendre des décisions éclairées sur la base des analyses, les données doivent être significatives, transparentes et exactes. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des informations erronées, ce qui peut avoir un impact négatif sur le processus de prise de décision, les résultats pédagogiques et l'efficacité opérationnelle.
- Établir des normes de saisie de données : Les pratiques de saisie de données normalisées, telles que la mise en forme cohérente des noms, des dates et des catégories, réduisent les incohérences. La fourniture de directives claires en matière de saisie de données minimise les erreurs humaines et améliore la qualité des données.
- Effectuer des audits de données réguliers : Vérifiez régulièrement les données pour détecter les erreurs, les doublons ou les entrées manquantes afin de garantir l'intégrité des données. Des audits et des contrôles de qualité réguliers permettent aux écoles d'identifier et de corriger les problèmes à un stade précoce, tout en conservant des ensembles de données fiables.
- Automatisez la collecte de données lorsque cela est possible : La saisie manuelle des données prend du temps et est sujette aux erreurs. L'utilisation d'outils de collecte de données automatisés, tels que la RFID pour la présence ou les outils de notation automatisés, améliore à la fois la précision et l'efficacité des processus de collecte de données.
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