PersonnAlyseR
Autoapprentissage Adaptatif et Personnalisé à l’Analyse Statistique en Utilisant R
Le projet PersonnAlyseR vise à construire une plateforme numérique de formation centrée sur l’apprenant, favorisant le développement de son auto-apprentissage, de manière à personnaliser sa formation selon son niveau d’expertise, sa vitesse d’apprentissage et son domaine d’activité. Le langage R (open source) est privilégié, car il s’agit d’un standard de fait, largement utilisé pour effectuer les analyses et mettre à disposition le script (dans une démarche Open Science).
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Project period
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Main investigator
Roch Giorgi, Jean-Charles Dufour
SESSTIM member(s) of the project:
Sponsors:
CISAM+, Aix-Marseille Université et la Fondation A*Midex.
Partners:
- Master de psychologie : parcours Psychologie Sociale du Travail et des Organisations et parcours Psychologie Sociale de la Santé
- IUP Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises
- Master ergonomie : parcours Facteurs Humains et Ingénierie des Systèmes d’Information
- Master économie AMSE
- Collège doctoral d’AMU
Research topics:
This project is supported by ISSPAM.
Research question:
Quel que soit le domaine d’activité professionnelle, d’enseignement ou de recherche (santé, sciences économiques humaines et sociales, sport, physiques, énergies, activités commerciales, industrie,…) les données numériques sont devenues une ressource que les étudiants, futurs professionnels, et les professionnels académiques ou privés doivent savoir exploiter correctement. La formation en statistiques est ainsi devenue une nécessité transversale dans les disciplines scientifiques et dans la plupart des activités métiers de notre société. Pour qu’une telle formation soit largement disponible, il est nécessaire de mettre à disposition des acteurs (enseignants et apprenants) des outils permettant de développer et/ou renforcer l’auto-apprentissage. Plutôt que de développer une multitude d’outils spécifiques à chaque domaine/discipline, qui seraient chacun coûteux à maintenir et faire évoluer, il apparaît préférable de disposer d’un outil mutualisé, modulable, capable de s’adapter aux différentes contraintes (hétérogénéité des compétences et connaissances des apprenants, contraintes temporelles, variations d’appellation des concepts manipulés et des caractéristiques des variables manipulées dans les disciplines et/ou métiers).
Method:
Nous avons proposé un modèle de connaissances et de compétences d’apprentissage de l’analyse statistique qui est implémenté sous la forme d’une plateforme web d’auto-apprentissage adaptatif et personnalisé à la démarche de l’analyse statistique en utilisant le langage statistique R. A partir d’un « méta-exercice » établi par l’enseignant, il est possible de générer une multitude d’exercices différents sur des domaines spécifiques. Les exercices ainsi générés diffèrent de par la description du contexte (l’énoncé), les libellés des questions posées et des items proposés pour répondre, mais également de par le jeu de données qui doivent être traitées par l’apprenant, leurs complexités et d’autres éléments permettant de moduler le niveau de difficulté.
Research prospects:
A terme, la plateforme PersonnAlyseR sera opérationnelle au sein d’AMU, à différents parcours de master et à d’autres formations, ainsi qu’aux doctorants d’AMU, et être proposée pour la formation continue, à d’autres universités et entités du monde socio-économique ayant des besoins de formation en méthodes et exploitations statistiques pratiques. Le projet PersonnAlyseR rentre dans le cadre du développement structurant de l'Institut des Sciences de la Santé Publique d'Aix-Marseille (ISSPAM), dont il a bénéficié du soutien financier dans le cadre de son AAP Amorçage 2021.
Results:
