MOOC : mon expérience

J’ai lu plusieurs articles sur les MOOC dans les derniers mois. À plusieurs reprises, je trouvais que ce que je lisais ne représentait pas beaucoup ce que je vivais. Depuis l’automne dernier, j’ai suivi 3 cours :

  1. Social Network analysis – Coursera, University of Michigan
  2. Algorithms: Design and Analysis, Part 1 – Coursera, Stanford
  3. Learning creative learning – P2PU, MIT Media Lab
Cours Social Network analysis Algorithms: Design and Analysis, Part 1 Learning creative learning
Plate-forme Coursera Communauté Google+
Durée 8 semaines 6 semaines 13 semaines
Contenus
  • What are networks and what use is it to study them?
  • Random network models
  • Network centrality
  • Community structure
  • Small world network models
  • Optimization
  • Strategic network formation and search
  • Contagion, opinion formation, coordination and cooperation
  • Cool and unusual applications of SNA
  • SNA and social media
  • Network resilience

(Vous comprendrez qu’il n’était pas question d’analyse de fréquentation d’une page Facebook, par exemple…)

  • Merge Sort
  • Asymptotic Notation
  • Guiding Principles of Algorithm Analysis
  • Divide & Conquer Algorithms
  • Master Method
  • QuickSort
  • Final Thoughts on Sorting & Searching
  • Introduction to Graph Algorithms : Graph Representations & Mininum Cuts in Graphs
  • Graph Search: Breadth-First Search, Depth-First Search
  • Applications: Topological Sort, Connected Components
  • Dijkstra’s Shortest-Path Algorithm
  • Data structures and how to use them
  • Heaps
  • Binary Search Trees
  • Balanced BSTs
  • Hash Tables: Applications and Implementation
  • Bloom Filters
  • Creative Learning
  • Interest-Based Learning
  • Constructionism and Making
  • Open Learning
  • Social Creativity
  • Learning in Communities
  • Motivation and Persistence
  • Tinkering
  • Supporting Creative Learning
  • Reflections
Ressources
  • Plusieurs vidéos d’une vingtaine de minutes par semaine, accompagnées des notes en version PPT. Les vidéos incluent des quiz pour valider la compréhension des concepts. Dans les vidéos, la professeure s’adresse directement à nous.
  • Fichiers Gephi et NetLogo, deux applications utilisées pour analyser les réseaux.
  • Lectures optionnelles suggérées.
  • Plusieurs vidéos d’une vingtaine de minutes par semaine, accompagnées des notes en version PPT. Les vidéos incluent des quiz pour valider la compréhension des concepts. Dans les vidéos, la professeure s’adresse directement à nous.
  • Fichiers de données brutes à utiliser pour tester nos programmes. Note intéressante, plusieurs participants en proposaient d’autres afin de vérifier nos programmes avant de soumettre des travaux.
  • Lectures optionnelles suggérées.
  • Une vidéo d’environ une heure par semaine. Dans certains vidéos, le professeur et ses invités s’adressent à une classe du MIT, dans certains vidéos, on assiste à une table ronde dans un bureau ou en vidéoconférence avec Hangouts.
  • Plusieurs lectures par semaine (des chapitres de livres, des articles de blogues, etc.)
Activités Situations à analyser à partir des concepts et de fichiers de données dans Gephi et NetLogo. Implémentation d’algorithmes vus en cours, dans le langage de programmation de notre choix. À chaque semaine, une activité correspondant au thème était proposé, allant se présenter dans une vidéo à programmer quelque chose qui nous représente avec Scratch, en passant par dessiner avec Turtle Art. On nous demandait régulièrement d’échanger des idées sur les vidéos et les lectures dans la communauté Google+.
Fonctionnalités de collaboration Forum de discussion Forum de discussion Communauté Google+
Modalités d’évaluation
  • 8 questionnaires à choix multiples dont les 7 meilleurs valaient pour 70%
  • 1 examen final de 30% à choix multiples

Les étudiants qui obtenaient plus de 70% recevaient un certificat.

  • 6 questionnaires à choix multiples (plutôt théoriques) pour 30% de la note
  • 6 algorithmes à implémenter dans un langage au choix pour 30% de la note
  • 1 examen final de 40% à choix multiple

Les étudiants qui obtenaient plus de 70% recevaient un certificat.

Pas d’évaluation.

 

Au départ, dans le cours du MIT, nous avons été séparés en petits groupes (nous étions 8 dans le mien). On nous invitais à ouvrir une communauté Google+ pour interagir sur les thématiques abordées chaque semaine. Rapidement, les participants ont abandonnés ces petites communautés puisqu’elles n’étaient pas suffisamment actives (j’ai participé à deux communautés et les deux étaient inactives après 3 semaines de cours…).

Ce n’est pas particulièrement étonnant si on regarde les statistiques de participation du cours Social network analysis :

  • 61,285 étudiants enregistrés
  • 25,151 ont regardé au moins une vidéo
  • 6,919 ont soumis au moins un devoir
  • 2,417 ont fait l’examen final
  • 1303 ont reçu un certificat

C’est donc presque 4% des étudiants qui se sont inscrit au cours qui ont essayé l’examen final et à peine 2% l’ont réussi. Comment espérer que 8 personnes parmi les quelques 10000 personnes inscrites sur la communauté du cours puissent participer suffisamment? Comme la majorité a migré sur la communauté du cours, les messages obtenaient rarement des réponses consistantes…

Je ne pensais jamais dire ça, mais j’ai trouvé le cours du MIT peu intéressant et surtout, très peu challengeant. Peut-être était-il destiné aux enseignants du primaire et du secondaire et qu’ils y trouvaient leur compte, mais les plus grands efforts que j’y ai mis étaient destinés à essayer de transférer les idées et les concepts pour les adapter à une classe d’adultes. Je ne dis pas que je n’ai rien appris, mais je m’attendais à être un peu plus déstabilisée que ça.

Du côté des cours sur Coursera, ils m’ont demandé du temps (beaucoup de temps!), j’ai beaucoup appris et consolidé des notions. Je suis très satisfaite des échanges sur le forum de discussion.

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