Amélioration des cours en ligne : l’utilisation des outils statistiques. Fin de la subjectivité***

Les développeurs de cours en ligne vont probablement étendre leur travail à plus long terme avec la fonction d’optimisation des cours.

En effet, avec des outils gratuits comme

• Google Analytics
• Crazy Egg (de base)

ou à faible coût comme

• Mint

il est maintenant possible de découvrir avec une grande précision les parcours, usages et implication des apprenants en introduisant simplement une ligne de code dans les pages. Pas besoin de lourd système de gestion, ni du support coûteux d’un technicien.

Ces outils permettent d’aller bien au delà des études d’utilisation et permettent d’amasser des données qui étaient indétectables auparavant. Par exemple, connaître la durée que chaque étudiant passe sur chaque page ou élément ou calculer la popularité de chaque élément comme une vidéo, un enregistrement sonore ou un document .pdf.

S’il est déjà intéressant de savoir quelles sont les parties d’un cours qui sont les plus appréciées, ces données permettent également de mesurer les parcours, appelés dans le jargon les «conversions». Combien d’étudiants qui ont débuté l’étape X ont effectué le parcours jusqu’à la fin ? Combien ont atteint tel ou tel objectif ? Par quel chemin sont-ils passés ?

Par ces données, les développeurs peuvent maintenant répondre à des questions qui étaient toujours laissées sans réponse auparavant et ainsi optimiser les cours. Des questions comme :

• Est-ce que les étudiants exécutent réellement les activités et exercises proposés ou sautent-ils immédiatement à la section suivante ?  
• Est-ce que les contenus élaborés, multimédias ou esthétiques intéressent plus les étudiants que les contenus simples ou textuels dans une proportion qui justifie l’effort engagé à les produire?  
• Est-ce que les étudiants parcourent chaque étape du cours ou est-ce que la plupart abandonnent après deux ou trois pages ?

L’optimisation des cours devient maintenant une activité basée sur des données et des mesures valides plutôt que sur des points de vue subjectifs et des impressions, que ce soient celles des concepteurs ou celles des utilisateurs.

On peut ainsi constater objectivement et quantitativement ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, choisir les meilleurs designs, approches et ainsi quitter l’ère des théories pour passer à celle des techniques d’enseignement efficaces.

Optimisation

Ainsi, après l’étape de la production d’un cours, celle de son optimisation devrait prendre de plus en plus d’importance. Devrait s’en suivre une augmentation de la qualité et des effets des cours, la création de quelques modèles ergonomiques et didactiques reconnus et une systématisation de la mise à jour et de l’amélioration constante des cours.

Enrichis de la connaissance du comportement réel des étudiants, les développeurs peuvent maintenant viser avec succès les mêmes objectifs que les autres artisans d’Internet : augmenter l’implication, l’intérêt et attirer plus de visiteurs, qui reviennent plus souvent.

Pour un article élaboré sur le sujet : Analyze This! de Ryan Sparks dans Learning Circuits

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