# Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence

Quentin Scordo, Lucas Bouclier, Christel Dartigues-Pallez, Isabelle Mirbel

► To cite this version:

Quentin Scordo, Lucas Bouclier, Christel Dartigues-Pallez, Isabelle Mirbel. Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence. Université Cote d'Azur. 2024. hal-04604131

HAL Id: hal-04604131

https://hal.science/hal-04604131

Submitted on 6 Jun 2024

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence

Quentin Scordo, Lucas Bouclier, Christel Dartigues-Pallez, Isabelle Mirbel

► To cite this version:

Quentin Scordo, Lucas Bouclier, Christel Dartigues-Pallez, Isabelle Mirbel. Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence. Université Cote d'Azur. 2024. hal-04604131

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# Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence

Lucas Bouclier¹, Quentin Scordo¹, Cristel Dartiguez-Pallez¹ et Isabelle Miberl¹

¹ Université Côte d'Azur, Sophia Antipolis Valbonne 06560, France

## Contacts :

* quentin.scordo@univ-cotedazur.fr
* bouclier.lucas@univ-cotedazur.fr
* isabelle.mirbel@univ-cotedazur.fr
* christel.dartigues-pallez@univ-cotedazur.fr

**Résumé.** Cette étude vise à améliorer l'orientation active des étudiants en licence générale par la mise en place d'une plateforme interactive de visualisation des trajectoires étudiantes. Combinant recherche et développement, le projet explore la définition et l'analyse des trajectoires étudiantes et utilise un algorithme de clustering pour identifier des motifs significatifs, présentés à travers la bibliothèque d3.js pour une interaction optimale.

L'objectif est de rendre l'orientation et l'accompagnement académique plus efficaces grâce à une meilleure compréhension des parcours étudiants. Malgré les défis relatifs à la compréhension des données, au choix des modèles de clustering, et à la sélection des visualisations sous contraintes de temps, la méthodologie adoptée a permis de dégager des informations précises sur les facteurs influençant les trajectoires académiques en confirmant nos idées effectuées lors de notre recherche qui constituer la plus grosse partie de notre projet.

Nos résultats confirment l'existence de trajectoires types et suggèrent la nécessité de visualisations supplémentaires pour une analyse fine et quantifiée, notamment en affinant la résolution des données. Cette recherche apporte une contribution significative à la littérature sur l'orientation dans l'enseignement supérieur et ouvre la voie au développement d'outils pédagogiques personnalisés.

**Mot clés.** Visualisation, Interactivité, Clustering, Analyse de trajectoire
# Création d'un outil pour visualiser les parcours d'étudiants en Licence

Lucas Bouclier¹, Quentin Scordo¹, Cristel Dartiguez-Pallez¹ et Isabelle Miberl¹

¹ Université Côte d'Azur, Sophia Antipolis Valbonne 06560, France

## Contacts :

quentin.scordo@univ-cotedazur.fr

bouclier.lucas@univ-cotedazur.fr

isabelle.mirbel@univ-cotedazur.fr

christel.dartigues-pallez@univ-cotedazur.fr

**Résumé.** Cette étude vise à améliorer l'orientation active des étudiants en licence générale par la mise en place d'une plateforme interactive de visualisation des trajectoires étudiantes. Combinant recherche et développement, le projet explore la définition et l'analyse des trajectoires étudiantes et utilise un algorithme de clustering pour identifier des motifs significatifs, présentés à travers la bibliothèque d3.js pour une interaction optimale.

L'objectif est de rendre l'orientation et l'accompagnement académique plus efficaces grâce à une meilleure compréhension des parcours étudiants. Malgré les défis relatifs à la compréhension des données, au choix des modèles de clustering, et à la sélection des visualisations sous contraintes de temps, la méthodologie adoptée a permis de dégager des informations précises sur les facteurs influençant les trajectoires académiques en confirmant nos idées effectuées lors de notre recherche qui constituer la plus grosse partie de notre projet.

Nos résultats confirment l'existence de trajectoires types et suggèrent la nécessité de visualisations supplémentaires pour une analyse fine et quantifiée, notamment en affinant la résolution des données. Cette recherche apporte une contribution significative à la littérature sur l'orientation dans l'enseignement supérieur et ouvre la voie au développement d'outils pédagogiques personnalisés.

**Mot clés.** Visualisation, Interactivité, Clustering, Analyse de trajectoire
# 1 Description de l'object d'étude

## 1.1 Contexte

Ce projet s'inscrit dans le cadre de l'initiative NCU L@UCA de l'Université Nice Côte d'Azur, avec pour ambition d'améliorer l'orientation active des étudiants en licence générale.

Notre projet encadré, bien qu'originellement orienté vers la recherche, incorpore également une dimension significative de développement, que nous retrouverons dans la partie expérimentations de cet article, pour démontrer et valider notre étude. La section recherche a permis d'expliciter la nature des parcours étudiants par la définition d'une trajectoire étudiante et l'analyse des parcours des étudiants en licence générale afin de faire émerger des trajectoires types. Quant au volet développement, il a consisté à mettre en œuvre un algorithme de clustering pour identifier d'éventuels motifs révélateurs, en vue de faciliter la visualisation de ces parcours à l'aide de la bibliothèque d3.js, favorisant ainsi une combinaison de visualisation et d'interactivité.

La nécessité de développer un outil pour visualiser de manière interactive leurs parcours académiques découle d'un constat partagé sur la complexité des trajectoires étudiantes. Ce contexte technologique exige une compréhension approfondie des données disponibles, mêlant analyse de données, science des données, et développement web avec une utilisation spécifique de D3.js pour la visualisation interactive.

## 1.2 Objectifs

L'objectif principal de ce projet est de développer une plateforme pour la visualisation interactive des parcours étudiants, visant à améliorer l'orientation et l'accompagnement académique par une meilleure compréhension des trajectoires étudiantes. À travers une approche fondée sur l'analyse et le traitement de données, et l'utilisation de techniques avancées de développement web et de visualisation interactive, nous cherchons à identifier des patterns significatifs dans les parcours académiques. Cette initiative vise non seulement à rendre ces informations accessibles et compréhensibles grâce à une interface utilisateur efficace mais aussi à optimiser les parcours de formation, contribuant ainsi à l'amélioration du taux de réussite et de la satisfaction étudiante.

Nos motivations s'enracinent dans la volonté d'affiner l'orientation et l'accompagnement des étudiants en licence, optimisant les parcours de formation à travers une compréhension approfondie des trajectoires étudiantes. Ce projet permettra de fournir des outils pour une visualisation interactive et une analyse précise des données académiques, facilitant l'accès à des informations claires et exploitables. Ainsi nous aspirons à enrichir la pédagogie universitaire et à favoriser une éducation plus adaptée et personnalisée.
# 1 Description de l'object d'étude

## 1.1 Contexte

Ce projet s'inscrit dans le cadre de l'initiative NCU L@UCA de l'Université Nice Côte d'Azur, avec pour ambition d'améliorer l'orientation active des étudiants en licence générale.

Notre projet encadré, bien qu'originellement orienté vers la recherche, incorpore également une dimension significative de développement, que nous retrouverons dans la partie expérimentations de cet article, pour démontrer et valider notre étude. La section recherche a permis d'expliciter la nature des parcours étudiants par la définition d'une trajectoire étudiante et l'analyse des parcours des étudiants en licence générale afin de faire émerger des trajectoires types. Quant au volet développement, il a consisté à mettre en œuvre un algorithme de clustering pour identifier d'éventuels motifs révélateurs, en vue de faciliter la visualisation de ces parcours à l'aide de la bibliothèque d3.js, favorisant ainsi une combinaison de visualisation et d'interactivité.

La nécessité de développer un outil pour visualiser de manière interactive leurs parcours académiques découle d'un constat partagé sur la complexité des trajectoires étudiantes. Ce contexte technologique exige une compréhension approfondie des données disponibles, mêlant analyse de données, science des données, et développement web avec une utilisation spécifique de D3.js pour la visualisation interactive.

## 1.2 Objectifs

L'objectif principal de ce projet est de développer une plateforme pour la visualisation interactive des parcours étudiants, visant à améliorer l'orientation et l'accompagnement académique par une meilleure compréhension des trajectoires étudiantes. À travers une approche fondée sur l'analyse et le traitement de données, et l'utilisation de techniques avancées de développement web et de visualisation interactive, nous cherchons à identifier des patterns significatifs dans les parcours académiques. Cette initiative vise non seulement à rendre ces informations accessibles et compréhensibles grâce à une interface utilisateur efficace mais aussi à optimiser les parcours de formation, contribuant ainsi à l'amélioration du taux de réussite et de la satisfaction étudiante.

Nos motivations s'enracinent dans la volonté d'affiner l'orientation et l'accompagnement des étudiants en licence, optimisant les parcours de formation à travers une compréhension approfondie des trajectoires étudiantes. Ce projet permettra de fournir des outils pour une visualisation interactive et une analyse précise des données académiques, facilitant l'accès à des informations claires et exploitables. Ainsi nous aspirons à enrichir la pédagogie universitaire et à favoriser une éducation plus adaptée et personnalisée.
## 1.3 Risques

Le parcours vers la réalisation de cet outil n'a pas été exempt de défis. Trois risques principaux ont été identifiés, accompagnés de solutions pragmatiques pour les surmonter. Le premier risque concernait la compréhension des données, qui fût complexe sans une connaissance approfondie du contexte académique et étudiant. La collaboration étroite avec un expert et gestionnaire de ces données a été envisagée comme solution clé. Le second défi repose sur le choix judicieux des modèles et algorithmes de clustering, essentiel pour éviter des interprétations erronées. Une revue exhaustive de la littérature et des essais comparatifs de divers algorithmes constitue notre approche pour identifier la méthode la plus adaptée. Un troisième risque a également émergé, lié à la sélection des visualisations les plus pertinentes à présenter. Dans le contexte de contraintes temporelles strictes, il était crucial de choisir des visualisations convaincantes qui puissent communiquer efficacement les résultats de notre étude, soulignant l'importance d'une conception visuelle réfléchie pour maximiser l'impact et la compréhension des informations révélées.

# 2 Révision de l'état de l'art

## 2.1 Analyse de l'existant

Ce domaine de l'orientation des étudiants révèle une dichotomie notable entre l'abondance théorique des recherches et la rareté des études appliquées utilisant des données réelles et des statistiques pour éclairer ce processus. Malgré l'intérêt croissant pour ce sujet depuis avant 2010, peu de travaux ont franchi le pas vers l'application pratique de leurs recherches pour comprendre et prédire l'orientation des étudiants de manière empirique.

Une étude particulièrement pertinente, publiée en mars 2023, s'est distinguée en cette matière. Les auteurs ont employé un sondage en ligne basé sur l'échelle de Likert, auquel ont répondu 712 étudiants, pour collecter des données sur divers aspects personnels et académiques. L'utilisation innovante de différents algorithmes d'apprentissage pour analyser ces données a permis de tester leur efficacité dans la prédiction de l'orientation des étudiants, avec une conclusion favorisant le Support Vector Machine (SVM) pour sa précision.

Cependant, bien que cette étude offre des insights précieux, notamment sur des facteurs personnels tels que la religion et les conditions de vie des étudiants, elle présente des limitations importantes. Premièrement, les données proviennent uniquement d'un contexte spécifique – une filière technique et informatique en République Démocratique du Congo – ce qui pourrait limiter leur applicabilité à d'autres contextes, notamment celui de l'Université de Côte d'Azur (UCA) en France, où l'éventail des filières et la diversité des données sont bien plus larges. De plus, le recours exclusif à un sondage en ligne pose la question de la représentativité et de la généralisation des résultats.
## 1.3 Risques

Le parcours vers la réalisation de cet outil n'a pas été exempt de défis. Trois risques principaux ont été identifiés, accompagnés de solutions pragmatiques pour les surmonter. Le premier risque concernait la compréhension des données, qui fût complexe sans une connaissance approfondie du contexte académique et étudiant. La collaboration étroite avec un expert et gestionnaire de ces données a été envisagée comme solution clé. Le second défi repose sur le choix judicieux des modèles et algorithmes de clustering, essentiel pour éviter des interprétations erronées. Une revue exhaustive de la littérature et des essais comparatifs de divers algorithmes constitue notre approche pour identifier la méthode la plus adaptée. Un troisième risque a également émergé, lié à la sélection des visualisations les plus pertinentes à présenter. Dans le contexte de contraintes temporelles strictes, il était crucial de choisir des visualisations convaincantes qui puissent communiquer efficacement les résultats de notre étude, soulignant l'importance d'une conception visuelle réfléchie pour maximiser l'impact et la compréhension des informations révélées.

# 2 Révision de l'état de l'art

## 2.1 Analyse de l'existant

Ce domaine de l'orientation des étudiants révèle une dichotomie notable entre l'abondance théorique des recherches et la rareté des études appliquées utilisant des données réelles et des statistiques pour éclairer ce processus. Malgré l'intérêt croissant pour ce sujet depuis avant 2010, peu de travaux ont franchi le pas vers l'application pratique de leurs recherches pour comprendre et prédire l'orientation des étudiants de manière empirique.

Une étude particulièrement pertinente, publiée en mars 2023, s'est distinguée en cette matière. Les auteurs ont employé un sondage en ligne basé sur l'échelle de Likert, auquel ont répondu 712 étudiants, pour collecter des données sur divers aspects personnels et académiques. L'utilisation innovante de différents algorithmes d'apprentissage pour analyser ces données a permis de tester leur efficacité dans la prédiction de l'orientation des étudiants, avec une conclusion favorisant le Support Vector Machine (SVM) pour sa précision.

Cependant, bien que cette étude offre des insights précieux, notamment sur des facteurs personnels tels que la religion et les conditions de vie des étudiants, elle présente des limitations importantes. Premièrement, les données proviennent uniquement d'un contexte spécifique – une filière technique et informatique en République Démocratique du Congo – ce qui pourrait limiter leur applicabilité à d'autres contextes, notamment celui de l'Université de Côte d'Azur (UCA) en France, où l'éventail des filières et la diversité des données sont bien plus larges. De plus, le recours exclusif à un sondage en ligne pose la question de la représentativité et de la généralisation des résultats.
## 2.2 Définition de la notion de trajectoire étudiante

Après une analyse rigoureuse des publications scientifiques disponibles, nous avons pu définir de manière précise la notion de trajectoire étudiante, essentielle pour comprendre les parcours académiques au sein de l'enseignement supérieur.

La trajectoire étudiante est conceptualisée comme le cheminement complet d'un dividu au sein du système d'enseignement supérieur. Cette trajectoire couvre l'ensemble du parcours académique de l'étudiant, depuis son entrée dans l'enseignement supérieur jusqu'à sa sortie, en passant par les cours suivis, les qualifications obtenues, et les complissements réalisés. Cette définition englobe une analyse holistique des choix académiques de l'étudiant, de ses succès et de ses échecs, offrant une vue d'ensemble de son expérience éducative.

**Méthodes d'Étude et Facteurs Influents.** Nous avons identifié trois méthodes quantitatives principales pour étudier ces trajectoires les études longitudinales, qui permettent le suivi d'un groupe d'étudiants sur une période étendue ; les études transversales, qui collectent des données à un instant précis ; et les études de cohorte, qui suivent un groupe ayant commencé leurs études en même temps. Les trajectoires sont influencées par un éventail de facteurs, incluant les caractéristiques personnelles de l'étudiant, l'environnement éducatif, les ressources institutionnelles, et les contextes socio-économiques. Ces facteurs interagissent pour former des parcours uniques, témoignant du développement académique, personnel, et professionnel des étudiants.

**Facteurs Influençant les Trajectoires.** Nous avons également mis en lumière le rôle crucial de divers facteurs dans le façonnement des trajectoires étudiantes, incluant les éléments personnels, institutionnels, socio-économiques, et externes. L'interaction entre les intérêts, capacités, valeurs, motivations de l'étudiant, et son environnement éducatif définit la singularité de chaque parcours. Ces trajectoires reflètent le développement académique, personnel, et professionnel de l'étudiant, soulignant leur adaptabilité dans un contexte en mutation.

**Typologie des Trajectoires.** Nous avons identifié en amont plusieurs types de trajectoires étudiantes, chacune avec ses caractéristiques distinctives que nous pensons retrouver lors de l'analyse des données. Ces trajectoires vont des parcours linéaires et prévisibles à des chemins non linéaires marqués par des changements significatifs, des orientations professionnelles ciblées, des engagements dans la recherche académique, et des voies atypiques ou alternatives explorant des modèles éducatifs non conventionnels. Parallèlement, certaines trajectoires sont associées à des risques d'échec, comme l'interruption précoce des études, les fluctuations de motivation, la sous-performance académique, ou les déraillements causés par des circonstances extérieures.
## 2.2 Définition de la notion de trajectoire étudiante

Après une analyse rigoureuse des publications scientifiques disponibles, nous avons pu définir de manière précise la notion de trajectoire étudiante, essentielle pour comprendre les parcours académiques au sein de l'enseignement supérieur.

La trajectoire étudiante est conceptualisée comme le cheminement complet d'un dividu au sein du système d'enseignement supérieur. Cette trajectoire couvre l'ensemble du parcours académique de l'étudiant, depuis son entrée dans l'enseignement supérieur jusqu'à sa sortie, en passant par les cours suivis, les qualifications obtenues, et les complissements réalisés. Cette définition englobe une analyse holistique des choix académiques de l'étudiant, de ses succès et de ses échecs, offrant une vue d'ensemble de son expérience éducative.

**Méthodes d'Étude et Facteurs Influents.** Nous avons identifié trois méthodes quantitatives principales pour étudier ces trajectoires les études longitudinales, qui permettent le suivi d'un groupe d'étudiants sur une période étendue ; les études transversales, qui collectent des données à un instant précis ; et les études de cohorte, qui suivent un groupe ayant commencé leurs études en même temps. Les trajectoires sont influencées par un éventail de facteurs, incluant les caractéristiques personnelles de l'étudiant, l'environnement éducatif, les ressources institutionnelles, et les contextes socio-économiques. Ces facteurs interagissent pour former des parcours uniques, témoignant du développement académique, personnel, et professionnel des étudiants.

**Facteurs Influençant les Trajectoires.** Nous avons également mis en lumière le rôle crucial de divers facteurs dans le façonnement des trajectoires étudiantes, incluant les éléments personnels, institutionnels, socio-économiques, et externes. L'interaction entre les intérêts, capacités, valeurs, motivations de l'étudiant, et son environnement éducatif définit la singularité de chaque parcours. Ces trajectoires reflètent le développement académique, personnel, et professionnel de l'étudiant, soulignant leur adaptabilité dans un contexte en mutation.

**Typologie des Trajectoires.** Nous avons identifié en amont plusieurs types de trajectoires étudiantes, chacune avec ses caractéristiques distinctives que nous pensons retrouver lors de l'analyse des données. Ces trajectoires vont des parcours linéaires et prévisibles à des chemins non linéaires marqués par des changements significatifs, des orientations professionnelles ciblées, des engagements dans la recherche académique, et des voies atypiques ou alternatives explorant des modèles éducatifs non conventionnels. Parallèlement, certaines trajectoires sont associées à des risques d'échec, comme l'interruption précoce des études, les fluctuations de motivation, la sous-performance académique, ou les déraillements causés par des circonstances extérieures.
Ces classifications ne sont pas définitives mais révèlent la diversité et la complexité des expériences éducatives. Elles mettent en évidence la nécessité d'un soutien étudiant holistique qui prenne en compte non seulement les besoins académiques mais aussi personnels et socio-économiques. La compréhension approfondie de ces trajectoires et des facteurs qui les influencent est essentielle pour élaborer des stratégies d'intervention efficaces, visant à optimiser les chances de réussite de chaque étudiant et à minimiser les risques d'échec.

# 3 Expérimentations

## 3.1 Méthodologie

Dans le cadre de notre recherche, nous avons entrepris une analyse approfondie visant à élucider la notion de trajectoire étudiante. Cela impliquait une définition précise du concept, une compréhension de ses implications, l'identification des méthodes d'analyse adéquates, et la détermination des différentes trajectoires existantes. Cette démarche initiale a posé les fondations de notre projet, guidé par l'ambition de déchiffrer les parcours académiques des étudiants.

Avec la réception des données fournies par les Universités Côte d'Azur, nous avons été confrontés à la tâche délicate de sélectionner les données pertinentes pour notre analyse. Cette sélection s'est structurée autour de trois catégories principales : les VDI correspondant au diplôme, incluant les VET correspondant aux étapes, qui est l'inscriptions annuelles de l'étudiant et les ELP qui correspond aux inscriptions pédagogiques pour les semestres en cours des étudiants, comprenant les UE (groupe de matières) et ECUE (matière individuel) de l'étudiant.

Notre décision de nous limiter aux données jusqu'au niveau des VET découle d'une approche pragmatique, favorisant une analyse à un niveau de granularité adapté aux contraintes temporelles du projet, tout en évitant les écueils d'une collecte trop fine, potentiellement chronophage.

La sélection des variables à analyser parmi le vaste ensemble de données disponibles sur les étudiants a nécessité une réflexion critique. Certaines variables, de par leur nature, requéraient une anonymisation ou étaient inaccessibles, tandis que d'autres se révélaient non pertinentes pour notre étude des trajectoires étudiantes ou insuffisamment renseignées pour permettre une analyse fiable.

Notre focalisation sur les étudiants des filières Sciences de la Vie et Sciences Technologies découle d'une affinité personnelle pour ces domaines, mais aussi de la reconnaissance de leur structure de parcours plus uniforme et de la disponibilité accrue de données comparées à d'autres disciplines telles que STAPS, Médecine, ou Psychologie. Cette approche ciblée nous a permis de condenser notre analyse à 52 variables jugées essentielles pour une compréhension approfondie des trajectoires étudiantes, parmi plus de 700 potentielles au niveau de granularité le plus fin.
Ces classifications ne sont pas définitives mais révèlent la diversité et la complexité des expériences éducatives. Elles mettent en évidence la nécessité d'un soutien étudiant holistique qui prenne en compte non seulement les besoins académiques mais aussi personnels et socio-économiques. La compréhension approfondie de ces trajectoires et des facteurs qui les influencent est essentielle pour élaborer des stratégies d'intervention efficaces, visant à optimiser les chances de réussite de chaque étudiant et à minimiser les risques d'échec.

# 3 Expérimentations

## 3.1 Méthodologie

Dans le cadre de notre recherche, nous avons entrepris une analyse approfondie visant à élucider la notion de trajectoire étudiante. Cela impliquait une définition précise du concept, une compréhension de ses implications, l'identification des méthodes d'analyse adéquates, et la détermination des différentes trajectoires existantes. Cette démarche initiale a posé les fondations de notre projet, guidé par l'ambition de déchiffrer les parcours académiques des étudiants.

Avec la réception des données fournies par les Universités Côte d'Azur, nous avons été confrontés à la tâche délicate de sélectionner les données pertinentes pour notre analyse. Cette sélection s'est structurée autour de trois catégories principales : les VDI correspondant au diplôme, incluant les VET correspondant aux étapes, qui est l'inscriptions annuelles de l'étudiant et les ELP qui correspond aux inscriptions pédagogiques pour les semestres en cours des étudiants, comprenant les UE (groupe de matières) et ECUE (matière individuel) de l'étudiant.

Notre décision de nous limiter aux données jusqu'au niveau des VET découle d'une approche pragmatique, favorisant une analyse à un niveau de granularité adapté aux contraintes temporelles du projet, tout en évitant les écueils d'une collecte trop fine, potentiellement chronophage.

La sélection des variables à analyser parmi le vaste ensemble de données disponibles sur les étudiants a nécessité une réflexion critique. Certaines variables, de par leur nature, requéraient une anonymisation ou étaient inaccessibles, tandis que d'autres se révélaient non pertinentes pour notre étude des trajectoires étudiantes ou insuffisamment renseignées pour permettre une analyse fiable.

Notre focalisation sur les étudiants des filières Sciences de la Vie et Sciences Technologies découle d'une affinité personnelle pour ces domaines, mais aussi de la reconnaissance de leur structure de parcours plus uniforme et de la disponibilité accrue de données comparées à d'autres disciplines telles que STAPS, Médecine, ou Psychologie. Cette approche ciblée nous a permis de condenser notre analyse à 52 variables jugées essentielles pour une compréhension approfondie des trajectoires étudiantes, parmi plus de 700 potentielles au niveau de granularité le plus fin.
En somme, notre travail méthodique sur la sélection et l'analyse des données vise à contribuer significativement à la compréhension des trajectoires étudiantes, en s'appluyant sur un corpus de données judicieusement choisi et en explorant des filières d'études avec lesquelles nous avons une résonance particulière, tout en naviguant habituellement à travers les défis liés à la gestion des données dans le contexte universitaire.

## 3.2 Traitement de données

Dans le cadre de notre processus de traitement des données, nous avons opté pour une stratégie méthodique visant à optimiser l'efficacité de notre analyse ultérieure. Cette stratégie s'est concrétisée par la répartition de nos variables sélectionnées en trois fichiers distincts, tout en privilégiant le format CSV pour sa facilité d'intégration avec la bibliothèque d3.js, un choix dicté par la volonté de simplifier l'accès et la manipulation des données pour nos visualisations futures.

Cette organisation préalable des données avait pour objectif de distinguer clairement les similitudes et les différences évidentes entre les variables, facilitant ainsi le processus d'analyse. Dans cette optique, nous avons conservé un fichier central, préalablement établi, qui compile les données des portails des années 2020, 2021, et 2022. Ce fichier joue un rôle crucial en intégrant également les codes individuels des années 2018 et 2019, palliant ainsi la fragmentation initiale des données réceptionnées via des fichiers Excel séparés pour chaque année académique.

Vers la fin de notre projet, une innovation significative a été mise en œuvre : le développement d'un script permettant de scinder les données en fichiers distincts pour chaque année de licence. Cette décision, émanant d'une réflexion conjointe avec nos encadrant(e)s, était motivée par la constatation que les trajectoires étudiantes varient considérablement d'une année à l'autre. Il est apparu que les résultats d'analyse gagne-raient en pertinence en isolant les variables par année de licence, les années académiques affichant des impacts distincts sur les parcours des étudiants. Notamment, une différence marquée a été observée entre la première et la deuxième année de licence : alors que les étudiants en première année à l'Université Côte d'Azur ne sont pas spécialisés, entraînant un taux élevé de trajectoires d'échec dues à l'absentéisme, la deuxième année présente des défis davantage liés aux performances académiques.

Cette approche structurée du traitement des données reflète notre engagement à fournir une base solide pour l'analyse des trajectoires étudiantes. En adaptant la segmentation des données aux spécificités de chaque année de licence et en préparant minutieusement les données en amont de notre phase d'analyse visuelle, nous avons établi une fondation rigoureuse pour explorer les nuances et les dynamiques complexes des parcours académiques.
En somme, notre travail méthodique sur la sélection et l'analyse des données vise à contribuer significativement à la compréhension des trajectoires étudiantes, en s'appluyant sur un corpus de données judicieusement choisi et en explorant des filières d'études avec lesquelles nous avons une résonance particulière, tout en naviguant habituellement à travers les défis liés à la gestion des données dans le contexte universitaire.

## 3.2 Traitement de données

Dans le cadre de notre processus de traitement des données, nous avons opté pour une stratégie méthodique visant à optimiser l'efficacité de notre analyse ultérieure. Cette stratégie s'est concrétisée par la répartition de nos variables sélectionnées en trois fichiers distincts, tout en privilégiant le format CSV pour sa facilité d'intégration avec la bibliothèque d3.js, un choix dicté par la volonté de simplifier l'accès et la manipulation des données pour nos visualisations futures.

Cette organisation préalable des données avait pour objectif de distinguer clairement les similitudes et les différences évidentes entre les variables, facilitant ainsi le processus d'analyse. Dans cette optique, nous avons conservé un fichier central, préalablement établi, qui compile les données des portails des années 2020, 2021, et 2022. Ce fichier joue un rôle crucial en intégrant également les codes individuels des années 2018 et 2019, palliant ainsi la fragmentation initiale des données réceptionnées via des fichiers Excel séparés pour chaque année académique.

Vers la fin de notre projet, une innovation significative a été mise en œuvre : le développement d'un script permettant de scinder les données en fichiers distincts pour chaque année de licence. Cette décision, émanant d'une réflexion conjointe avec nos encadrant(e)s, était motivée par la constatation que les trajectoires étudiantes varient considérablement d'une année à l'autre. Il est apparu que les résultats d'analyse gagne-raient en pertinence en isolant les variables par année de licence, les années académiques affichant des impacts distincts sur les parcours des étudiants. Notamment, une différence marquée a été observée entre la première et la deuxième année de licence : alors que les étudiants en première année à l'Université Côte d'Azur ne sont pas spécialisés, entraînant un taux élevé de trajectoires d'échec dues à l'absentéisme, la deuxième année présente des défis davantage liés aux performances académiques.

Cette approche structurée du traitement des données reflète notre engagement à fournir une base solide pour l'analyse des trajectoires étudiantes. En adaptant la segmentation des données aux spécificités de chaque année de licence et en préparant minutieusement les données en amont de notre phase d'analyse visuelle, nous avons établi une fondation rigoureuse pour explorer les nuances et les dynamiques complexes des parcours académiques.
<table><caption>**Table 1.** Variables étudiées lors de notre application des données</caption><thead><tr><td>Fichiers de partitions</td><td>Variables</td></tr></thead><tbody><tr><td>Merge portail</td><td>Ensemble des variables présentes dans nos fichiers de partitions</td></tr><tr><td>Licence 1,2 et 3</td><td>Ensemble des variables présentes dans nos fichiers de partitions</td></tr><tr><td>Notes</td><td>Code Etudiant; Année de l'inscription; Etape; Concerné par la session; Mention; Note; Note de substitution; Point de jury; Résultat; Résultat positif exam; Session</td></tr><tr><td>Bac</td><td>Code Etudiant; Académie; Année d'obtention; Lieu d'obtention; Bac ou équivalence; Spécialité; Spécialité 2; Spécialité de première; Mention; Groupe de bac ou équivalence; Année de l'inscription; VET - Résultat positif exam; VET - Session</td></tr><tr><td>Situations</td><td>Code Etudiant; Sexe; Situation familiale; Nombre d'enfants; handicap; Adresse annuelle; Adresse fixe; Type d'hébergement; Année de naissance; Année de l'inscription; métier parent 1; métier parent 2; Salarié Sportif de haut niveau; Boursier; VET - Résultat positif exam; VET - Session; Aide Financière</td></tr></tbody></table>

## 3.3 Clustering

Dans le cadre de notre étude sur les trajectoires étudiantes, nous avons approfondi notre compréhension des algorithmes de clustering afin de sélectionner la méthode la plus appropriée pour notre analyse. Après une évaluation rigoureuse, deux candidats se sont démarqués : K-Means et DBSCAN. K-Means, réputé pour sa simplicité et son efficacité en clustering, se distingue par son approche basée sur la partition des données en k groupes. DBSCAN, en revanche, se fonde sur la densité des points pour former des clusters, offrant l'avantage de détecter des formes de clusters non conventionnelles et de gérer efficacement les données aberrantes, ce qui pourrait s'avérer précieux pour identifier des trajectoires étudiantes aux caractéristiques atypiques.

La décision de privilégier K-Means a été influencée par les contraintes temporelles du projet, ainsi que par la facilité d'intégration de cet algorithme avec la librairie SKlearn de Python. Cette approche nous a permis de structurer notre analyse autour d'un nombre défini de clusters, sélectionné initialement à travers un processus itératif visant à estimer la distribution optimale des groupes.
<table><caption>**Table 1.** Variables étudiées lors de notre application des données</caption><thead><tr><td>Fichiers de partitions</td><td>Variables</td></tr></thead><tbody><tr><td>Merge portail</td><td>Ensemble des variables présentes dans nos fichiers de partitions</td></tr><tr><td>Licence 1,2 et 3</td><td>Ensemble des variables présentes dans nos fichiers de partitions</td></tr><tr><td>Notes</td><td>Code Etudiant; Année de l'inscription; Etape; Concerné par la session; Mention; Note; Note de substitution; Point de jury; Résultat; Résultat positif exam; Session</td></tr><tr><td>Bac</td><td>Code Etudiant; Académie; Année d'obtention; Lieu d'obtention; Bac ou équivalence; Spécialité; Spécialité 2; Spécialité de première; Mention; Groupe de bac ou équivalence; Année de l'inscription; VET - Résultat positif exam; VET - Session</td></tr><tr><td>Situations</td><td>Code Etudiant; Sexe; Situation familiale; Nombre d'enfants; handicap; Adresse annuelle; Adresse fixe; Type d'hébergement; Année de naissance; Année de l'inscription; métier parent 1; métier parent 2; Salarié Sportif de haut niveau; Boursier; VET - Résultat positif exam; VET - Session; Aide Financière</td></tr></tbody></table>

## 3.3 Clustering

Dans le cadre de notre étude sur les trajectoires étudiantes, nous avons approfondi notre compréhension des algorithmes de clustering afin de sélectionner la méthode la plus appropriée pour notre analyse. Après une évaluation rigoureuse, deux candidats se sont démarqués : K-Means et DBSCAN. K-Means, réputé pour sa simplicité et son efficacité en clustering, se distingue par son approche basée sur la partition des données en k groupes. DBSCAN, en revanche, se fonde sur la densité des points pour former des clusters, offrant l'avantage de détecter des formes de clusters non conventionnelles et de gérer efficacement les données aberrantes, ce qui pourrait s'avérer précieux pour identifier des trajectoires étudiantes aux caractéristiques atypiques.

La décision de privilégier K-Means a été influencée par les contraintes temporelles du projet, ainsi que par la facilité d'intégration de cet algorithme avec la librairie SKlearn de Python. Cette approche nous a permis de structurer notre analyse autour d'un nombre défini de clusters, sélectionné initialement à travers un processus itératif visant à estimer la distribution optimale des groupes.
L'intégration des données traitées dans l'algorithme K-Means a conduit à la généra-
tion d'un nouveau fichier enrichi d'une colonne supplémentaire indiquant l'apparte-
nance de chaque observation à un cluster spécifique. Cependant, l'attribution des clus-
ters soulève un défi analytique majeur : déchiffrer la logique sous-jacente à la formation
de ces groupes. La complexité de cette tâche réside dans la nécessité de comprendre les
similarités intrinsèques et les distinctions entre les observations qui ont guidé leur re-
groupement.

Pour surmonter cette difficulté, nous avons adopté une méthode visuelle, en générant
des graphiques comparatifs des variables deux à deux, permettant une identification
plus intuitive des similarités marquantes au sein de chaque fichier. Cette stratégie s'est
avérée particulièrement efficace pour mettre en lumière les variables ayant le plus
d'influence sur la constitution des clusters, révélant ainsi les contours de trajectoires
étudiantes potentiellement distinctes.

Le processus d'analyse ne s'arrête toutefois pas à cette visualisation. Une étape sup-
plémentaire d'examen critique des clusters est nécessaire pour déterminer si ces derniers
reflètent fidèlement les trajectoires étudiantes identifiées lors de notre phase de re-
cherche préliminaire. Cette démarche exige une réflexion approfondie et une analyse
minutieuse des patterns émergents, afin de corroborer ou d'affiner notre compréhension
des parcours académiques étudiés.

3.4 Visualisations

Les visualisations ont été élaborées au moyen de la bibliothèque JavaScript D3.js. La première visualisation, un "Zoomable Sunburst", permet l'exploration des données via un diagramme en camembert avec une fonctionnalité de zoom. Lorsqu'un secteur est sélectionné, il se développe pour révéler ses composantes, tandis qu'un clic au centre ramène à l'étage précédent. Cette hiérarchie récursive permet la visualisation de diverses caractéristiques telles que l'année d'inscription, le portail, la discipline, la filière et les étudiants classés par âge. Les effectifs d'étudiants sont affichés à chaque niveau pour faciliter la navigation. Cette visualisation vise à offrir une vue d'ensemble des données.

La seconde visualisation présente les résultats d'un clustering sur un axe ordonné,
avec les années d'inscription en abscisse et les notes des étudiants en ordonnée. Chaque
étudiant est représenté par un point coloré selon son cluster d'appartenance. Des filtres
sont disponibles pour affiner la présentation en fonction des clusters, des mentions et
des résultats annuels. Cette visualisation permet l'analyse comparative des clusters en
se basant sur les notes des étudiants.
L'intégration des données traitées dans l'algorithme K-Means a conduit à la généra-
tion d'un nouveau fichier enrichi d'une colonne supplémentaire indiquant l'apparte-
nance de chaque observation à un cluster spécifique. Cependant, l'attribution des clus-
ters soulève un défi analytique majeur : déchiffrer la logique sous-jacente à la formation
de ces groupes. La complexité de cette tâche réside dans la nécessité de comprendre les
similarités intrinsèques et les distinctions entre les observations qui ont guidé leur re-
groupement.

Pour surmonter cette difficulté, nous avons adopté une méthode visuelle, en générant
des graphiques comparatifs des variables deux à deux, permettant une identification
plus intuitive des similarités marquantes au sein de chaque fichier. Cette stratégie s'est
avérée particulièrement efficace pour mettre en lumière les variables ayant le plus
d'influence sur la constitution des clusters, révélant ainsi les contours de trajectoires
étudiantes potentiellement distinctes.

Le processus d'analyse ne s'arrête toutefois pas à cette visualisation. Une étape sup-
plémentaire d'examen critique des clusters est nécessaire pour déterminer si ces derniers
reflètent fidèlement les trajectoires étudiantes identifiées lors de notre phase de re-
cherche préliminaire. Cette démarche exige une réflexion approfondie et une analyse
minutieuse des patterns émergents, afin de corroborer ou d'affiner notre compréhension
des parcours académiques étudiés.

3.4 Visualisations

Les visualisations ont été élaborées au moyen de la bibliothèque JavaScript D3.js. La première visualisation, un "Zoomable Sunburst", permet l'exploration des données via un diagramme en camembert avec une fonctionnalité de zoom. Lorsqu'un secteur est sélectionné, il se développe pour révéler ses composantes, tandis qu'un clic au centre ramène à l'étage précédent. Cette hiérarchie récursive permet la visualisation de diverses caractéristiques telles que l'année d'inscription, le portail, la discipline, la filière et les étudiants classés par âge. Les effectifs d'étudiants sont affichés à chaque niveau pour faciliter la navigation. Cette visualisation vise à offrir une vue d'ensemble des données.

La seconde visualisation présente les résultats d'un clustering sur un axe ordonné, avec les années d'inscription en abscisse et les notes des étudiants en ordonnée. Chaque étudiant est représenté par un point coloré selon son cluster d'appartenance. Des filtres sont disponibles pour affiner la présentation en fonction des clusters, des mentions et des résultats annuels. Cette visualisation permet l'analyse comparative des clusters en se basant sur les notes des étudiants.
Des idées de visualisations complémentaires ont été envisagées pour enrichir l'étude. Ces idées incluent des visualisations longitudinales, transversales et de cohorte pour explorer l'évolution des choix d'orientation et des performances académiques au fil du temps. Une visualisation globale des variables pertinentes dans la réussite et l'échec des étudiants était également prévue, ainsi que des visualisations spécifiques pour explorer les résultats du clustering et mettre en évidence les caractéristiques communes des clusters. Enfin, une visualisation bonus aurait mis en évidence les matières difficiles à partir des données de prétraitement. Bien que ces idées n'aient pas été réalisées, leur exploration aurait permis une meilleure compréhension des données et des perspectives supplémentaires sur les défis rencontrés par les étudiants dans leur parcours académique.

## 4 Résultats obtenus

Les conclusions dérivées de l'application de notre algorithme de regroupement attestent de la validation de nos hypothèses initiales. En effet, les schémas de progression préalablement définis avant la mise en œuvre du processus de regroupement se trouvent corroborés au sein des groupes identifiés. L'examen des ensembles formés par l'algorithmme K-Means révèle une concordance remarquable avec les itinéraires académiques anticipés. Ces agrégats exhibent des tendances cohérentes et statistiquement significatives, reflétant la diversité inhérente aux trajectoires éducatives parmi notre cohorte d'étudiants.

Illustrativement, un premier agrégat dénote les trajectoires linéaires, caractérisées par une progression stable à travers les différents semestres de la licence, accompagnée de performances généralement élevées et d'une stabilité temporelle des résultats. Ces étudiants semblent embrasser une trajectoire académique régulière, exempte de discontinuités majeures ou de virages abrupts dans leur orientation. En revanche, un deuxième agrégat réunit des itinéraires plus sinueux, ponctués par des changements de filière, des réorientations, des périodes de rattrapage ou de redoublement. Ces étudiants présentent une diversité de profils plus marquée, caractérisée par des fluctuations dans leurs performances académiques et des trajectoires moins prévisibles que celles du premier groupe.

En modulant le nombre de clusters, il devient envisageable d'isoler des trajectoires encore plus spécifiques. Par exemple, une augmentation du nombre de clusters révèle un groupe exclusivement composé d'étudiants ayant des responsabilités parentales, tandis qu'un autre regroupe ceux bénéficiant d'une bourse. Cette approche permet, en variant l'échelle d'analyse, de mettre en lumière des caractéristiques allant de la plus générale à la plus spécifique.
Des idées de visualisations complémentaires ont été envisagées pour enrichir l'étude. Ces idées incluent des visualisations longitudinales, transversales et de cohorte pour explorer l'évolution des choix d'orientation et des performances académiques au fil du temps. Une visualisation globale des variables pertinentes dans la réussite et l'échec des étudiants était également prévue, ainsi que des visualisations spécifiques pour explorer les résultats du clustering et mettre en évidence les caractéristiques communes des clusters. Enfin, une visualisation bonus aurait mis en évidence les matières difficiles à partir des données de prétraitement. Bien que ces idées n'aient pas été réalisées, leur exploration aurait permis une meilleure compréhension des données et des perspectives supplémentaires sur les défis rencontrés par les étudiants dans leur parcours académique.

# 4 Résultats obtenus

Les conclusions dérivées de l'application de notre algorithme de regroupement attestent de la validation de nos hypothèses initiales. En effet, les schémas de progression préalablement définis avant la mise en œuvre du processus de regroupement se trouvent corroborés au sein des groupes identifiés. L'examen des ensembles formés par l'algorithmme K-Means révèle une concordance remarquable avec les itinéraires académiques anticipés. Ces agrégats exhibent des tendances cohérentes et statistiquement significatives, reflétant la diversité inhérente aux trajectoires éducatives parmi notre cohorte d'étudiants.

Illustrativement, un premier agrégat dénote les trajectoires linéaires, caractérisées par une progression stable à travers les différents semestres de la licence, accompagnée de performances généralement élevées et d'une stabilité temporelle des résultats. Ces étudiants semblent embrasser une trajectoire académique régulière, exempte de discontinuités majeures ou de virages abrupts dans leur orientation. En revanche, un deuxième agrégat réunit des itinéraires plus sinueux, ponctués par des changements de filière, des réorientations, des périodes de rattrapage ou de redoublement. Ces étudiants présentent une diversité de profils plus marquée, caractérisée par des fluctuations dans leurs performances académiques et des trajectoires moins prévisibles que celles du premier groupe.

En modulant le nombre de clusters, il devient envisageable d'isoler des trajectoires encore plus spécifiques. Par exemple, une augmentation du nombre de clusters révèle un groupe exclusivement composé d'étudiants ayant des responsabilités parentales, tandis qu'un autre regroupe ceux bénéficiant d'une bourse. Cette approche permet, en variant l'échelle d'analyse, de mettre en lumière des caractéristiques allant de la plus générale à la plus spécifique.
Toutefois, en restreignant le processus de regroupement à des variables telles que les notes, la situation financière/familiale ou encore le cursus scolaire, il est possible d'ex-traire des informations pertinentes sur certains profils d'étudiants. Cependant, cette dé-marche se révèle moins exhaustive et conduit à des résultats biaisés en fonction des catégories de variables choisies. Ainsi, elle ne permet pas une appréhension exhaustive des parcours étudiants, mais suggère néanmoins des pistes de recherche intéressantes.

Ces résultats consolident la capacité de notre algorithme de regroupement à identi-fier des schémas significatifs au sein des données relatives aux parcours étudiants. Ils fournissent également une validation empirique de nos postulats initiaux concernant la diversité des trajectoires académiques et l'impératif d'adopter une approche holistique pour appréhender les besoins et les défis rencontrés par les étudiants en licence. Nos conclusions illustrent l'apport substantiel d'une démarche combinant recherche théo-rique et techniques d'analyse avancées dans l'étude des parcours universitaires. Elles soulignent l'importance de développer des outils d'analyse et de visualisation adaptés afin de mieux orienter et accompagner les étudiants tout au long de leur cursus univer-sitaire.

# 5 Discussions

Dans l'article de recherche, l'analyse des données a permis de mettre en évidence les trajectoires étudiantes que nous avions identifiées lors de nos recherches préliminaires. Cependant, pour une analyse encore plus fine et quantitative des parcours, il est néces-saire d'adopter une résolution de données plus élevée. En accédant à des informations plus détaillées, telles que les notes obtenues dans chaque matière et les choix de cours des étudiants, nous pourrions non seulement clarifier les trajectoires existantes mais aussi identifier des sous-trajectoires au sein des catégories plus larges de réussite et d'échec. Cela permettrait de lier plus précisément les trajectoires aux matières spéci-fiques, dépassant ainsi la simple corrélation avec les résultats annuels.
Toutefois, en restreignant le processus de regroupement à des variables telles que les notes, la situation financière/familiale ou encore le cursus scolaire, il est possible d'ex-traire des informations pertinentes sur certains profils d'étudiants. Cependant, cette dé-marche se révèle moins exhaustive et conduit à des résultats biaisés en fonction des catégories de variables choisies. Ainsi, elle ne permet pas une appréhension exhaustive des parcours étudiants, mais suggère néanmoins des pistes de recherche intéressantes.

Ces résultats consolident la capacité de notre algorithme de regroupement à identi-fier des schémas significatifs au sein des données relatives aux parcours étudiants. Ils fournissent également une validation empirique de nos postulats initiaux concernant la diversité des trajectoires académiques et l'impératif d'adopter une approche holistique pour appréhender les besoins et les défis rencontrés par les étudiants en licence. Nos conclusions illustrent l'apport substantiel d'une démarche combinant recherche théo-rique et techniques d'analyse avancées dans l'étude des parcours universitaires. Elles soulignent l'importance de développer des outils d'analyse et de visualisation adaptés afin de mieux orienter et accompagner les étudiants tout au long de leur cursus univer-sitaire.

# 5 Discussions

Dans l'article de recherche, l'analyse des données a permis de mettre en évidence les trajectoires étudiantes que nous avions identifiées lors de nos recherches préliminaires. Cependant, pour une analyse encore plus fine et quantitative des parcours, il est néces-saire d'adopter une résolution de données plus élevée. En accédant à des informations plus détaillées, telles que les notes obtenues dans chaque matière et les choix de cours des étudiants, nous pourrions non seulement clarifier les trajectoires existantes mais aussi identifier des sous-trajectoires au sein des catégories plus larges de réussite et d'échec. Cela permettrait de lier plus précisément les trajectoires aux matières spéci-fiques, dépassant ainsi la simple corrélation avec les résultats annuels.
Pour contextualiser et justifier les conclusions de notre étude, nous nous sommes
appuyés sur un tableau récapitulatif des facteurs ayant un impact sur les trajectoires
étudiantes :

<table><caption>Fig. 1. Impacts des variables sur les différentes partitions de données</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
     </td>
     <td>
      Impact fort
     </td>
     <td>
      Impact faible
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      Notes
     </td>
     <td>
      Mention, Point de jury, Résultat
     </td>
     <td>
      Numéro de session, Note de substitution
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Situation
     </td>
     <td>
      Nombres d'enfants, Localisation, Année de naissance
     </td>
     <td>
      Sexe, Droit à la bourse, Année inscription (hors année Covid)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Bac
     </td>
     <td>
      Type de bac, Année obtention, Mention
     </td>
     <td>
      Année d'inscription, Session, Lieu d'obtention
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Dans la catégorie 'Notes', nous avons observé que la mention, le point de jury et le résultat global ont un impact fort sur la trajectoire des étudiants, indiquant une corrélation directe entre les performances académiques et le parcours global de l'étudiant. À l'inverse, le numéro de session et la note de substitution semblent avoir un impact moindre, suggérant que ces variables sont moins déterminantes dans l'évolution académique des étudiants.

Concernant la 'Situation' des étudiants, des éléments tels que le nombre d'enfants, la localisation géographique et l'année de naissance jouent un rôle prépondérant, reflétant l'influence des conditions socioéconomiques et démographiques sur les performances académiques. Par contraste, des facteurs comme le sexe et le droit à la bourse, bien que pertinents, sont moins influents, ce qui peut indiquer une uniformité des trajectoires indépendamment de ces aspects.

Enfin, pour le 'Bac', le type de baccalauréat obtenu, l'année d'obtention et la mention sont des indicateurs forts de la trajectoire étudiante, soulignant l'importance du parcours antérieur de l'éducation secondaire sur le succès dans l'enseignement supérieur. Les variables telles que l'année d'inscription, la session et le lieu d'obtention du baccalauréat semblent avoir un impact faible, ce qui peut impliquer que les détails spécifiques au contexte du baccalauréat sont moins significatifs une fois que l'étudiant a intégré l'université.

Ces distinctions entre impact fort et faible offrent des aperçus cruciaux sur les leviers potentiels d'action pour les institutions éducatives, afin de soutenir et d'orienter efficacement les étudiants tout au long de leur parcours universitaire.
Pour contextualiser et justifier les conclusions de notre étude, nous nous sommes
appuyés sur un tableau récapitulatif des facteurs ayant un impact sur les trajectoires
étudiantes :

<table><caption>Fig. 1. Impacts des variables sur les différentes partitions de données</caption>
   <thead>
    <tr>
     <td>
     </td>
     <td>
      Impact fort
     </td>
     <td>
      Impact faible
     </td>
    </tr>
   </thead>
   <tbody>
    <tr>
     <td>
      Notes
     </td>
     <td>
      Mention, Point de jury, Résultat
     </td>
     <td>
      Numéro de session, Note de substitution
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Situation
     </td>
     <td>
      Nombres d'enfants, Localisation, Année de naissance
     </td>
     <td>
      Sexe, Droit à la bourse, Année inscription (hors année Covid)
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td>
      Bac
     </td>
     <td>
      Type de bac, Année obtention, Mention
     </td>
     <td>
      Année d'inscription, Session, Lieu d'obtention
     </td>
    </tr>
   </tbody>
  </table>

Dans la catégorie 'Notes', nous avons observé que la mention, le point de jury et le résultat global ont un impact fort sur la trajectoire des étudiants, indiquant une corrélation directe entre les performances académiques et le parcours global de l'étudiant. À l'inverse, le numéro de session et la note de substitution semblent avoir un impact moindre, suggérant que ces variables sont moins déterminantes dans l'évolution académique des étudiants.

Concernant la 'Situation' des étudiants, des éléments tels que le nombre d'enfants, la localisation géographique et l'année de naissance jouent un rôle prépondérant, reflétant l'influence des conditions socioéconomiques et démographiques sur les performances académiques. Par contraste, des facteurs comme le sexe et le droit à la bourse, bien que pertinents, sont moins influents, ce qui peut indiquer une uniformité des trajectoires indépendamment de ces aspects.

Enfin, pour le 'Bac', le type de baccalauréat obtenu, l'année d'obtention et la mention sont des indicateurs forts de la trajectoire étudiante, soulignant l'importance du parcours antérieur de l'éducation secondaire sur le succès dans l'enseignement supérieur. Les variables telles que l'année d'inscription, la session et le lieu d'obtention du baccalauréat semblent avoir un impact faible, ce qui peut impliquer que les détails spécifiques au contexte du baccalauréat sont moins significatifs une fois que l'étudiant a intégré l'université.

Ces distinctions entre impact fort et faible offrent des aperçus cruciaux sur les leviers potentiels d'action pour les institutions éducatives, afin de soutenir et d'orienter efficacement les étudiants tout au long de leur parcours universitaire.
# 6 Conclusion

La recherche menée sur les données des étudiants de l'Université Côte d'Azur afin de comprendre au mieux les trajectoires des étudiants en licence a fourni des insights pré-cieux sur la complexité des trajectoires académiques, confirmant et enrichissant notre compréhension de ce phénomène. L'application d'algorithmes de clustering a révélé des groupes distincts reflétant les parcours de réussite et d'échec, soulignant l'influence significative de diverses variables, notamment les performances académiques et la situation personnelle de l'étudiant. Ces résultats mettent en évidence l'importance d'une approche nuancée pour soutenir l'orientation et l'accompagnement des étudiants, prenant en compte une gamme étendue de facteurs affectant leur parcours universitaire.

Face à ces constatations, le projet pourra être évoluer avec le développement d'une plateforme innovante visant à approfondir la visualisation des trajectoires étudiantes. Cette initiative se veut être un outil dynamique pour explorer, avec précision, les facteurs contribuant à des trajectoires type du fait de la similarité des variables entre chaque étudiant. L'objectif est de créer un espace interactif où les trajectoires définies, enrichies par notre recherche, peuvent être explorées sous différents angles.

Cette plateforme, en se fondant sur les résultats de notre étude, aspire non seulement à améliorer la compréhension des trajectoires étudiantes type mais aussi à fournir un cadre pour des interventions pédagogiques ciblées. Par l'identification des variables clés influençant les parcours académiques, nous pouvons mieux adapter les ressources et le soutien proposés aux étudiants, avec l'ambition ultime d'optimiser leurs chances de succès.

En conclusion, notre recherche apporte une contribution essentielle à la littérature sur l'éducation supérieure, illustrée par une validation concrète à travers le développement et l'analyse des données étudiantes de l'Université Côte d'Azur. Cette première approche confirme la pertinence et l'efficacité de notre méthodologie. La prochaine étape de ce projet, le développement d'une plateforme de visualisation, promet d'être une évolution majeure, marquant une avancée significative dans notre effort pour adapter l'éducation aux besoins et contextes individuels des étudiants.

Nous exprimons notre profonde gratitude à Christel Dartigues-Pallez et Isabelle Mirbel pour nous avoir confié ce projet très enrichissant. Leur confiance a été un catalyseur pour nous permettre d'exploiter et de développer des compétences qui nous passionnent autour des données récoltées des étudiants aux universités Côte d'Azur. Un merci particulier est également adressé à Hugo Crovello, dont l'assistance précieuse dans la compréhension et l'exportation des données a été indispensable à notre travail. Enfin, nous tenons à remercier chaleureusement Zayneb Mhamedi et Maxime Perodaud pour leur présence et leur expertise lors de certaines réunions.
# 6 Conclusion

La recherche menée sur les données des étudiants de l'Université Côte d'Azur afin de comprendre au mieux les trajectoires des étudiants en licence a fourni des insights pré-cieux sur la complexité des trajectoires académiques, confirmant et enrichissant notre compréhension de ce phénomène. L'application d'algorithmes de clustering a révélé des groupes distincts reflétant les parcours de réussite et d'échec, soulignant l'influence significative de diverses variables, notamment les performances académiques et la situation personnelle de l'étudiant. Ces résultats mettent en évidence l'importance d'une approche nuancée pour soutenir l'orientation et l'accompagnement des étudiants, prenant en compte une gamme étendue de facteurs affectant leur parcours universitaire.

Face à ces constatations, le projet pourra être évoluer avec le développement d'une plateforme innovante visant à approfondir la visualisation des trajectoires étudiantes. Cette initiative se veut être un outil dynamique pour explorer, avec précision, les facteurs contribuant à des trajectoires type du fait de la similarité des variables entre chaque étudiant. L'objectif est de créer un espace interactif où les trajectoires définies, enrichies par notre recherche, peuvent être explorées sous différents angles.

Cette plateforme, en se fondant sur les résultats de notre étude, aspire non seulement à améliorer la compréhension des trajectoires étudiantes type mais aussi à fournir un cadre pour des interventions pédagogiques ciblées. Par l'identification des variables clés influençant les parcours académiques, nous pouvons mieux adapter les ressources et le soutien proposés aux étudiants, avec l'ambition ultime d'optimiser leurs chances de succès.

En conclusion, notre recherche apporte une contribution essentielle à la littérature sur l'éducation supérieure, illustrée par une validation concrète à travers le développement et l'analyse des données étudiantes de l'Université Côte d'Azur. Cette première approche confirme la pertinence et l'efficacité de notre méthodologie. La prochaine étape de ce projet, le développement d'une plateforme de visualisation, promet d'être une évolution majeure, marquant une avancée significative dans notre effort pour adapter l'éducation aux besoins et contextes individuels des étudiants.

Nous exprimons notre profonde gratitude à Christel Dartigues-Pallez et Isabelle Mirbel pour nous avoir confié ce projet très enrichissant. Leur confiance a été un catalyseur pour nous permettre d'exploiter et de développer des compétences qui nous passionnent autour des données récoltées des étudiants aux universités Côte d'Azur. Un merci particulier est également adressé à Hugo Crovello, dont l'assistance précieuse dans la compréhension et l'exportation des données a été indispensable à notre travail. Enfin, nous tenons à remercier chaleureusement Zayneb Mhamedi et Maxime Perodaud pour leur présence et leur expertise lors de certaines réunions.
Bibliographie

1. H. Elghazel, « Classification et Prévision des Données Hétérogènes : Application aux Trajectoires et Séjours Hospitaliers », Université Claude Bernard Lyon 1, 2007. [En ligne]. Disponible sur: https://perso.univ-lyon1.fr/haytham.elghazel/Papers/Pdf/Rapport_These.pdf

2. M. El Mahrsi, R. Guigourès, F. Rossi, et M. Boullé, « Classifications croisées de données de trajectoires contraintes par un réseau routier », EGC, vol. RNTI-E-24, p. 341-352, 2013.

3. M. El Mahrsi et F. Rossi, « Clustering par optimisation de la modularité pour trajectoires d'objets mobiles », in Ubimob'13, Anglet, France, juin 2012, p. 12-22.

4. D. Buzan, S. Sclaroff, et G. Kollios, « Extraction and clustering of motion trajectories in video », in ICPR 2004, 2004, p. 521-524.

5. I. Cadez, D. Heckerman, C. Meek, P. Smyth, et S. White, « Model-based clustering and visualization of navigation patterns on a Web site », Journal of Data Mining and Knowledge Discovery, vol. 7, no 4, p. 399-424, 2003.

6. S. Tumen, B. Shulruf et J. Hattie, « Student pathways at the university: patterns and predictors of completion », Studies in Higher Education, 33:3, 233-252.

7. C. Haas et A. Hadjar, « Students' trajectories through higher education: a review of quantitative research », High Educ 79, 1099-1118(2020).

8. R. Shankland, C. Genolini, L. Riou França, et al., « Student adjustment to higher education: the role of alternative educational pathways in coping with the demands of student life », High Educ 59, 353-366 (2010).

9. Antonenko, P.D., Ogilvie, C.A., Niederhauser, D.S. et al., « Understanding student pathways in context-rich problems ». Educ Inf Technol 16, 323-342 (2011).

10. A. Ramirez-Arellano, « Students learning pathways in higher blended education: An analysis of complex networks perspective », Computers & Education, Volume 141, 2019, 103634, ISSN 0360-1315.

11. Tapalova et Zhiyenbayeva, « Artificial Intelligence in Education: AIED for Personalised Learning Pathways », N., 2022. The Electronic Journal of e-Learning, 20(5), pp. 639-653.

12. Kanduki Kivuyirwa Mystere, Heritier Nsenge Mpia et Mutegheki Baraka Vingi, « Predicting students' orientation in suitable fields of study using data mining techniques », International Journal of Innovation and Applied Studies, ISSN 2028-9324, Vol. 39, No. 1, Mar. 2023, pp. 193-208.
Bibliographie

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2. M. El Mahrsi, R. Guigourès, F. Rossi, et M. Boullé, « Classifications croisées de données de trajectoires contraintes par un réseau routier », EGC, vol. RNTI-E-24, p. 341-352, 2013.

3. M. El Mahrsi et F. Rossi, « Clustering par optimisation de la modularité pour trajectoires d'objets mobiles », in Ubimob'13, Anglet, France, juin 2012, p. 12-22.

4. D. Buzan, S. Sclaroff, et G. Kollios, « Extraction and clustering of motion trajectories in video », in ICPR 2004, 2004, p. 521-524.

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