Introduction

En contexte de formation à distance, les données qui peuvent être collectées du début d’un cours jusqu’à sa toute fin sont multiples. En voici quelques exemples :

• Dans un questionnaire de l’évaluation de l’enseignement, 95 % des étudiants se sont dit tout à fait en désaccord avec l’énoncé « J’ai obtenu des réponses à mes questions dans un délai de 48 heures. »
• Dans un examen de mi-trimestre, les deux tiers des étudiants ont échoué les quatre mêmes questions à choix multiple.
• Depuis trois semaines, une étudiante ne s’est pas connectée à la plateforme d’apprentissage.
• Dans chacun des trois derniers quiz qu’il a réalisés en ligne, un étudiant a obtenu 100 %.
• À la fin du trimestre dernier, 98 % des étudiants ont affirmé être satisfaits du cours qu’ils ont suivi.
• Cette semaine, tous les étudiants du cours ont téléchargé les lectures obligatoires sur le site Web du cours.

Si on prend soin de les analyser le moindrement, on comprend vite que ces données sont remplies de renseignements qui peuvent donner l’heure juste à l’enseignant au sujet de la progression des étudiants dans le cours et même sur la qualité de celui-ci. En ce sens, ce module propose de réfléchir à la façon dont les données d’usage recueillies dans un cours peuvent servir à mieux accompagner les étudiants et à améliorer ledit cours.