Dans le cadre d’un projet financé par la National Science Foundation (NSF) à hauteur de 5 millions de dollars, Carnegie Mellon University va piloter la création d’une vaste base de données distribuée d’apprentissage pour améliorer la formation en ligne et les résultats des étudiants.
« Nous observons le pouvoir des données sur l’amélioration des performances dans de nombreux domaines, de la médecine aux recommandations de films. Les données éducatives ont le même potentiel pour guider l’élaboration de cours qui améliorent l’apprentissage », a déclaré le pilote du projet, Ken Koedinger, professeur en psychologie et interaction homme-machine de CMU.
La base nommée « LearnSphere » permettra aux chercheurs et formateurs autorisés d’accéder à plus de 550 jeux de données issus de systèmes tutoriels intelligents, jeux éducatifs et cours en ligne massivement ouverts (MOOC). L’exploration de ces données (datamining) doit permettre de mieux appréhender la manière dont les étudiants apprennent à déterminer ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne et, par extension, améliorer l’apprentissage à distance. Les chercheurs en informatique et data scientists de Carnegie Mellon travailleront sur ce projet d’une durée de 5 ans avec leurs homologues du MIT et des universités de Stanford et Memphis.
LearnSphere fait partie des 14 projets de recherche basés sur la donnée annoncés mercredi 1er octobre par la NSF, l’agence fédérale américaine dédiée à la recherche scientifique. Pour ces 14 projets, une enveloppe de 31 millions de dollars est prévue dans le cadre du programme DIBBS (Data Infrastructure Building Blocks). En France aussi le datamining est recommandé par l’administration, en témoigne un récent rapport de la Cour des comptes…
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