12 avril 2024

Analyse des traces d’apprentissage :Modélisation d’un profil d’apprenantdans Moodle à l’aide du Data Mining

Kouassi Rodrigue Ahoussou
Département d’informatique et de génie logiciel
Laboratoire ERICAE

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Contexte de Recherche• Adoption croissante des cours mixtes (présentiel et distantiel)• Traces d’apprentissage disponible• Défis liés à l’apprentissage en ligne et mixte• Modélisation des profils des apprenants• Étudiants de premières années universités française.

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Recherches Antérieures
Predicting student dropouts with machine learning: An empirical
study in Finnish higher education (Matti Vaarma, 2024)
Remarque:a) Détection des étudiants à risque à la fin des semestres.
b) Une seule étude réalisée à trois moments différents dans unsemestre, mais sans données de LMS.
c) Analyser comment les modèles et l'importance des fonctionnalités
varient au fil du temps.

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Recherches Antérieures
Analysis and Prediction of Student Performance Based on Moodle Log
Data using Machine Learning Techniques (Chayapon Kaensar,2023)
Remarque:a) Prédiction des performances des étudiants à 25 %, 50 %, 75 % et 100 %du coursb) Arbre de décision (81,10 %) à 100 % du cours, SVM (86,90 %) à 25 %du cours et la régression linéaire (80 %) à 50 % et 75 % du coursc) Le choix de l'algorithme peut dépendre du moment de la prédictiond) Déterminer les étudiants à risque à chaque étape en raison de la variation
des performancese) Nécessité d’une bonne interaction entre les étudiants et la plateforme pourune bonne prédiction
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Résumé des recherches antérieures.
Ces différentes études nous montrent qu'il est crucial de déterminer lesétudiants à risque dans un délai convenable afin d'agir à temps. Elles
mettent également en évidence la complexité de trouver le meilleur
algorithme pour la prédiction. Ces études soulignent également que lesétudiants changent de comportement tout au long de leur apprentissage,
ce qui pourrait créer des biais dans les modèles de prédiction.

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5Problématique• Détecter les étudiants à risque• Prédire des étudiants en échec avec peu de donnée et le plus tôt
possible

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Objectifs• Analyser la performance des étudiants et leurs comportements enfonction du temps• Détecter les étudiants à risque ainsi que leurs changements d'état.
• Déterminer les données nécessaires pour prédire les étudiants ensituation d'échec
• Déterminer le temps minimum requis pour qu'un étudiant soit
considéré en échecKouassi Ahoussou Rodrigue

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Présentation du cours (Excel)
période: 23 janvier-19 mars 2024
• Le cours se déroule en 6 séances et est réparti en 6 groupes différents.
Chaque groupe a son heure et ses jours de cours spécifiques.
• Le cours est dispensé en présentiel et dure deux heures. La première
partie consiste à dispenser le cours, tandis que la deuxième partie
nécessite que les étudiants se connectent à Moodle pour effectuer desactivités. Ils doivent soumettre leurs travaux pratiques avant la fin de laséance.
• Les étudiants ont aussi à réaliser les exercices en distantiel pour préparerla séance suivante.

Kouassi Ahoussou Rodrigue8• Séance 1 - Tri, Sous Totaux, Filtrage et barre d'état 23 29 janvier• Présentiel• TriFiltre Fichier• Dépot du TP1 Tri Sous-Totaux Filtres Devoir• Distantiel• Préparation TP2 : PDF Les fonctions Fichier• Préparation TP2 : FICHIER EXCEL SI• Préparation TP2 : DEPOT fichier SI Devoir• Préparation TP2 : QCM Fonction SI Test

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9Séance 2 - Fonctions imbriquées 5 6 février• Présentiel• Les Fonctions imbriquées Fichier• Exercices sur les fonctions imbriquées Fichier• Déposez du TP2 Fonctions Imbriquées Devoir• Distantiel• Préparation TP3 : PDF Fonctions conditionnelles. Fichier• Préparation TP3 : QCM Fonctions conditionnelles

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Séances des cours

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11Sources des données• Listing étudiants (groupe de TP, bac, Rang de recrutement)• Notes semestre précédent
• Traces de Moodle• Emploi du temps des étudiantsKouassi Ahoussou Rodrigue

12Choix des données• Données statiques des étudiants• Données Dynamiques( fichiers Logs)• Données Dynamiques ( Évaluation des Quiz)

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Défi du traitement de données
Informations liées aux différents dépôts des étudiants.
Impossible de faire directement des tris sur Object_name,Object_ID etle verbe action Submitted dans le fichier Excel.
• Lorsqu’on fait un tri sur Submitted , on contacte que tous lesOject_Name sont nuls.
• Impossible de faire un double filtre sur Object_Name et Submitted• Impossible de faire un double filtre sur Object_ID et Submitted

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Méthodologie• Modélisation d’un profil statique des étudiants à l’aide d’un Tableau deBord dynamique• Modélisation d’un profil dynamique des étudiants à l’aide des donnéesd’apprentissage.
• Voir les variations des différents indicateurs de performance dans chaquecluster.
• Comparaison du profil statique des étudiants et des profils dynamiques desétudiants après l’algorithme de K-means• Faire une analyse des comportements des étudiants en classe et hors classe.
• Faire une analyse générale de la performance des étudiants et leurcomportement en fonction du temps.
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18Analyse de la performance des étudiants et leur comportement en fonction du temps
Modélisation d’un profil statique

Tableau de bord

Classification

Données administratives
Groupe de TD
Filières du BAC
Rang recrutement
Notes semestre précédent informatique.

Profil statique

Modélisation d’un profil dynamiqueComparaison profils

Données quiz
MoodleK-means
Analyse du comportement

K-means

K-cluster

ImpactDonnéesévaluation.

Données fichiers log
Dépôt des TP
Dépôt QCM
Connexion hors classeK-cluster

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Corrélation: Moyenne et le rang de Recrutement
Le coefficient de corrélation dePearson de -0,0446 entre les donnéesde recrutement et les moyennes
respectives suggère une faible
corrélation linéaire entre ces variables.
Cela indique que les rangs derecrutement des étudiants n'ont pas un
impact significatif sur les moyennes
obtenues.

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Relation entre les séries et les moyennes
Dans la continuité de nos analyses, nous avons cherché à déterminer s'ilexiste une relation entre les différentes séries et les moyennes desétudiants. Pour ce faire, nous avons utilisé des tableaux croisés
dynamiques pour examiner les moyennes en fonction de chaque série..

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22RemarqueIl est observé que les étudiants en série S ont des moyennes plus élevées que lesautres. Les étudiants des filières ES (non mathématiques) et STMG non mercatiqueprésentent des moyennes sensiblement similaires. En revanche, les étudiants de lafilière STMG mercatique affichent généralement des moyennes plus basses par
rapport aux autres filières. De plus, une tendance se dégage où les filles ont
généralement des moyennes plus élevées que les garçons dans les différentes
filières.

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Bibliographie

MERCI!

Kaensar, C., & Wongnin, W. (2023). Analysis and Prediction of Student
Performance Based on Moodle Log Data using Machine Learning
Techniques. International Journal of Emerging Technologies inLearning, 18(10), 184-203.
Ünal, F. (2020). Data mining for student performance prediction ineducation. Data Mining-Methods, Applications and Systems, 28, 423432.
Vaarma, M., & Li, H. (2024). Predicting student dropouts with machinelearning: An empirical study in Finnish higher education. Technology inSociety, 102474.

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