« Il existe un danger de mauvaise utilisation des learning analytics »

Les learning analytics suscitent un grand intérêt en raison de leur potentiel de personnalisation des apprentissages. Ces outils numériques permettent de suivre l'activité des étudiants sur des dispositifs d’apprentissage numérique en collectant des données telles que l'heure de connexion, les contenus consultés et le temps d'étude. Les données recueillies servent principalement à observer l'assiduité réelle des étudiants et leur engagement dans les activités pédagogiques.

Selon Matthieu Cisel, enseignant-chercheur à l'Université CY Cergy, l'utilisation des learning analytics permet d'individualiser la surveillance de l'assiduité mais ne reflète pas nécessairement ce que l'apprenant a réellement appris. Il ajoute que ces outils sont particulièrement utiles pour mesurer l'engagement des étudiants et détecter d'éventuels problèmes au sein d'un groupe d'étudiants.

Néanmoins, pour que les learning analytics soient réellement efficaces dans la personnalisation des apprentissages, des dispositifs complexes doivent être mis en place, ce qui exige un temps de travail supplémentaire. Leur adoption pourrait s'accélérer si les enseignants sont suffisamment formés à leur utilisation et si les risques d'inégalités de notations et de manipulation par les étudiants sont correctement gérés.