Classdojo, un outil d’analyse et de gestion de classe. Classdojo est une application de gestion de classe et de communication gratuite. Elle définit 3 profils d’utilisateur : élève, professeur et parents. Elle fonctionne sur ordinateur et est compatible IOS et Android. Cet outil assez intuitif permet de faire l’appel et d’évaluer les élèves selon des critères définis par le professeur ou négociés avec la classe. Il comporte un système de messagerie qui permet de communiquer avec les familles. Un outil de valorisation et communication simple et efficace L'interface de classDojo est assez simple et directe. Cette intuitivité facilite la mise en place en classe. La grande force est la mobilité puisque le formateur peut évaluer dans tout type de situation : en classe mais aussi en sortie pédagogique.
Un outil statistique très fin Pour l’enseignant, c’est un outil d’analyse extrêmement fin et pratique. Cette application est très pratique même si elle ne permet pas pour une classe de constituer des demi-groupes. Classdojo Niveau : Professionnel. Appel, une application pour suivre les absences. L'application Appel, créée par CROMBEZ Emmanuel sur ABC-Applications, répond, aux besoins des enseignants qui souhaitent suivre les présences et absences de leurs élèves. Comme toutes les ressources présentes sur la plateforme ABC, ce sont au moins une dizaine de personnes qui se sont appliquées à concevoir cet outil facile et accessible. Appel permet de gérer les présences et absences des élèves ; tout comme leur justificatif, les arrivées et départs en classe et les demi journées travaillées. Une option permet de créer le profil des élèves avec des coordonnées et photos. À la fin de chaque mois, il est possible d'obtenir un tableau récapitulatif avec toutes les statistiques nécessaires, au format .pdf et répondant aux normes exigées par le Ministère de l’Éducation Nationale en France.
L'application a été inspirée d’une idée de Tilekol qui met à disposition gratuitement son application « Absent-Présent ». Appel est téléchargeable via l’AppStore pour la somme de 2,99 euros. Outils informatiques pour le big data. Accueil > Formations et ressources > Liste des vidéo - balado - webdocu > Outils informatiques pour le big data Le 22 novembre 2013, l’Ecole nationale de la statistique et de l’analyse de l’information organisait une journée sur la thématique du Big Data. 5 Boulevard René Laënnec 35000 Rennes FranceTél.: 33 (0)2 23 23 79 79 Fax: 33 (0)2 23 44 84 55 L’essor des Big Data est étroitement lié à l’évolution des outils informatiques. Cette évolution offre toujours plus de capacité, et s’appuient sur quelques principes clés à connaître. Les principaux seront présentés : paradigme Map Reduce, bases de données sans schéma, et capacité dynamique du Cloud. Lien vers le diaporama de l'exposé Crédit photo : wk1003mike / Shutterstock.com Niveau : Populaire Sujets : Réseaux - Télécommunications , Programmation - Langages informatiques , Informatique de gestion , Sécurité informatique , Applications - Bureautique , Infographie - DAO - Design web , Matériel informatique.
Mesurer. Pour contrôler ou pour accompagner. Multiplier les données : l'apprenant sous surveillance Les plateformes de formation à distance en disent plus sur les stagiaires qu'on rêverait d'en savoir en présentiel. A quelle heure ont-ils commencé ? Combien de temps ont-ils passé sur chaque ressource ? Sont-ils revenus plusieurs fois sur une activité ? Quel score ont-ils obtenu ? Pas de tracking, pas de e-learning nous dit Jérôme Bruet sur le blog d'e-doceo.
Le contrôle La visée pédagogique est noble, mais la tentation du contrôle n'est pas loin. Dans son article "Compter n'est pas comprendre", Christine Vaufrey nous montre que les plateformes de FOAD donnent des informations proches de celles des plateformes de e-commerce. Plus que le formateur, cette information rassurera le responsable en ressources humaines qui pourra se persuader que ses salariés sont bien "allés" en formation.
En revanche, on n'a jamais su si la formation sur la gestion du stress avait été efficace. Cette information est-elle toujours pertinente ? Ressources. Quand les chiffres engagent l’avenir. Les chiffres comme outils d’ajustement 1981 en France, Alain Savary, alors ministre de l’Éducation Nationale, met en place une politique d’éducation prioritaire (comme dans d’autres pays européens) en créant les ZEP (Zones d’Éducation Prioritaire) dont l’objectif est de « corriger l’inégalité sociale par le renforcement sélectif de l’action éducative dans les zones et dans les milieux sociaux où le taux d’échec scolaire est le plus élevé », peut-on lire sur le site de référence sur les problématiques de l’éducation prioritaire . 2013 : toujours dans un souci de « réduction des inégalités sociales », Vincent Peillon et George Pau-Langevin, respectivement ministre de l’Éducation Nationale et ministre déléguée chargée de la réussite éducative, présentent de nouvelles orientations pour l’éducation prioritaire qui conduisent à la création d’une nouvelle carte des réseaux « prenant en compte les contextes économiques et sociaux actuels ».
Des conséquences pour les acteurs sur le terrain. Les données en éducation, instruments d'aide à la décision. Les données ouvertes et massives en éducation élargissent les champs du possible : personnalisation, ajustement aux besoins, pilotage par les données. Les connaissances statistiques semblent être une nouvelle compétence clé pour tout éducateur, décideur ou citoyen. Mais l’accès aux données peut être très déroutant: où puise-t-on des exemples quand on ne sait pas par où commencer ? Voici quelques sources d'inspiration. Explorer les données par sérendipité Une question récurrente en éducation est « Comment choisir une école ?».
Dépasser la logique "sectorielle" représente probablement l'un des défis de l'analyse des données. Une initiative intéressante en cours de développement est Skills Route, l'un des projets lauréats de l'Education Open Data Challenge, au Royaume-Uni : les élèves peuvent visualiser, en fonction de leurs résultats scolaires, leurs perspectives futures en termes d’éducation post-secondaire et d'insertion sur le marché de l'emploi. Comment devenir un data-scientist ? 1. 2. Visualisation de données, dessiner pour informer et comprendre… La datavisualisation est l’étude et la mise en image d’informations, de données et de chiffres bruts. Conçue comme un résumé visuel, elle permet de les rendre plus accessibles et ouvre aussi parfois de nouvelles perspectives. Elle est l’œuvre du datadesigner, qui travaille en collaboration avec le datajournaliste (qui recueille les données), à moins d’assumer lui-même cette fonction de documentation et d’investigation.
Le datadesigner s’efforce donc de rendre l’information à la fois claire et compréhensible sous une présentation agréable et esthétique. Quelques repères historiques Soulevant le problème de l’absence de formation à l’élaboration et à la lecture des graphiques, Gaëtan Gaborit nous propose, dans un diaporama publié en mai 2012, une initiation au monde des représentations visuelles. La loi de proximité,la loi de fermeture,la loi de similarité etla loi de symétrie. Lisibilité VS recherche esthétique ? Des modèles à suivre ? Des outils accessibles Références : Palmarès des vidéos universitaires 2016 sur YouTube. Quelles sont les universités qui possèdent une politique numérique ? Facile de le savoir en consultant ce palmarès. La vidéo est un canal de diffusion efficace et plusieurs universités s'en servent avec brio. Il s'agit d'un média aussi performant qu’une revue papier. Si aucune université n’aurait l’idée de produire un torchon, c’est pourtant l’impression que certaines donnent au niveau des vidéos qu’elles affichent tant le son, le montage ou la prise de vues sont piteux.
Que font-elles celles qui ont du succès ? Elles mobilisent leurs professeurs, leurs chercheurs, leurs conférenciers, leurs étudiants. Les avantages Les effets des communications médiatiques sont connus : meilleure réputation, recrutement, financement, mobilisation. Les liens dans la communauté sont la meilleure garantie de survie à long terme des universités. Une évolution Produire un bon vidéo, l’éditer correctement le promouvoir efficacement prend du temps, prend du temps, prend du temps et aussi de l’expérience.
Panama Papers : les réussites et limites du journalisme de données. Début avril 2016 : une bombe médiatique explosait partout sur la planète. Le Consortium international des journalistes d’investigation (ICIJ) dévoilait des papiers de Panama ou «Panama Papers» qui exposait les secrets bancaires des centaines d’individus ayant fait de l’évasion fiscale. Une nouvelle qui a embarrassé des personnalités sportives, du monde de l’entreprise et même politique. Par exemple, le premier ministre islandais a dû, à cause du mécontentement populaire suscité par les révélations des journalistes, démissionner. Et dire, comme le rappelle cette vidéo du journal allemand Süddeutschen Zeitung, que tout a commencé au printemps 2015 avec une communication anonyme envoyée au quotidien dont voici la traduction libre : «Bonjour.
All information on the biggest data-leak: #panamap — Süddeutsche Zeitung (@SZ) 3 avril 2016 Une tâche titanesque Un nouveau type de journalisme L’histoire des Panama Papers n’est pas terminée. Références. IMS Global Learning Consortium | IMS Caliper Analytics Conformance and Certification Guide v1.0 | IMS Global Learning Consortium. IMS Caliper Analytics Implementation Guide | IMS Global Learning Consortium. Caliper Analytics | IMS Global Learning Consortium. A growing number of learning interactions take place online, which allows for data and information specific to the learning activity to be captured. This data promises to provide new insights into how particular learning interactions relate to learning outcomes. Using this data, educators can: Answer those seeking more accountability with measures of learning activity in addition to learning outcomes.
See which behaviors and content consistently produce the desired learning outcomes. The potential of learning analytics to innovate and shape education are found in the widespread collection and display of the data by online learning environments and other learner activity data collected by many institutions. Since many curriculums ask students to work in multiple learning environments, there is a widespread need for data, that can be consolidated for a single view or cross-provider analysis. The Caliper Framework will: Caliper Analytics Current Status IMS has developed a standard which: Caliper - Nouveau standard de données interactives pour l'éducation.
Caliper (mesureur de précision) est une initiative du regroupement IMS (Instructional Management Systems) pour répondre aux besoins des apprenants face à l’incompatibilité des applications d’apprentissage en ce qui concerne leurs données sur les étudiants. Comment assurer le suivi ? Dans une même séquence d’apprentissage un étudiant peut interagir avec : des simulateurs, des vidéos, des lectures, des applications mobiles sur poste ou dans Internet, d’autres étudiants, des professeurs, des tuteurs, un systèmes de gestion des apprentissages, un système d’examen et de certification et effectuer bien d’autres activités de formation virtuelles ou réelles.
La clé pour s’en sortir est de ne pas s’attarder au format ou à la technologie mais de définir un contenant qui pourra accepter toutes formes d’interactions, même celles qui ne sont pas encore inventées. Caliper fournit des valeurs aux interactions qui puissent être partagées et interprétées utilement par les systèmes. Mais seulement si. Les pièges et erreurs statistiques. Une connaissance des statistiques est vitale pour notre compréhension du monde, mais une connaissance incomplète de celles-ci peut piéger celui qui n'est pas méfiant. Les "pièges statistiques" pourraient être définis comme les "moyens" par lesquels les statistiques peuvent être mal interprétées. Une meilleure connaissance de ces pièges est importante parce que les statistiques jouent un rôle vital dans la prise de décision, qu'elle soit politique, scientifique, dans le monde des affaires ou lorsque vous devez prendre une décision (ou votre médecin) sur le traitement le plus adéquat à prendre quand vous êtes malade.
Dans cet article nous donnerons plusieurs exemples d'interprétations erronées ou de mauvaises utilisations des statistiques. Randomisation et double-aveugle Un des premiers aspects de l'erreur statistique, dans le cadre d'études scientifiques, est celui du respect de ces deux conditions que sont la randomisation et le double-aveugle. Le piège du contrôle unique Fig. 1. Des paradoxes statistiques plus répandus qu’on ne croit. Juin142014 Les paradoxes statistiques sont des pièges sur lesquels on tombe bien plus souvent que ce que l'on pourrait penser à première vue.
Illustrations avec le paradoxe de Simpson, un cas de politique fiction, et quelques exemples. Le paradoxe de Simpson, aussi appelé effet de Yule-Simpson, est sans doute le plus célèbre de ces pièges statistiques. On l'observe lorsque les succès d'un groupe s'inversent une fois ces derniers combinés. Plus concrètement, prenons l'exemple d'un traitement de calculs (autre qu'une calculatrice :-)), directement inspiré par la page Wikipédia consacrée à ce paradoxe Si on compare, sur 350 essais chacun, le traitement A et le traitement B, le succès de B ne fait a priori aucun doute : Mais si on segmente les essais entre "petits calculs" et "gros calculs", la tendance s'inverse comme par magie, et c'est le traitement A qui devient le plus efficace pour les deux types de calculs : Comment cette inversion des succès peut-elle se produire ?
Plus concrètement. Le paradoxe des anniversaires. Hier soir, vous avez organisé une petite fête et invité une vingtaine d’amis. Alors qu’au milieu de la soirée, la conversation tourne (allez savoir pourquoi) sur les signes du zodiaque, deux de vos invités découvrent avec stupeur que leur anniversaire tombe le même jour ! – Incroyable ! – Ah oui, quelle coïncidence ! – Tu imagines la probabilité que ça arrive ?
Eh bien justement, parlons en de la probabilité ! Il se trouve qu’elle n’est pas du tout négligeable : dans un groupe d’environ 25 personnes, il y a plus de 50% de chance que deux de ces personnes soient nées le même jour. Ce résultat est tellement contraire à notre intuition qu’on l’appelle le paradoxe des anniversaires. Pour les incrédules et les lycéens qui révisent les probas pour le bac, faisons ensemble le calcul pour un groupe de N personnes. Commençons par l’ensemble de tous les cas possibles : pour la première personne, 365 dates sont possibles, pour la seconde aussi, de même que pour la troisième et toutes les autres. (Se) Tromper avec les statistiques. Étayer ses arguments avec des chiffres et des données statistiques renforce apparemment la crédibilité.
Et pourtant, une mauvaise utilisation de ces outils mathématiques peut amener aux affirmations les plus erronées... Quelques sites nous aident à déjouer les erreurs liées à une mauvaise maîtrise des statistiques. Ils nous posent également quelques paradoxes qui renversent nos intuitions avec quelques calculs simples. Correlation ne signifie pas causalité Régulièrement, la presse nous indique que la consommation de tel fruit ou tel légume limiterait les risques de maladie. Est-ce si évident ? Les personnes qui consomment des anti-oxydants ont une probabilité plus faible de souffrir d'un cancer ou d'une affection cardiaque.
Et pour illustrer son propos, elle choisit de nous montrer à quoi pourrait conduire des raisonnements identiques. Malheureusement, les journaux usent couramment de cette ... logique. Les paradoxes statistiques Les dates d'anniversaire Le paradoxe de Simpson sources. Mode_emploi. Plickers. Créer votre questionnaire : en ligne, facile et gratuit. Jouer et créer des quiz. QuizzYourSelf. Des outils statistiques pour monter ou évaluer une séquence.