3.2. Les effets sur la participation
3.2.1. La signification des taux d'abandon dans les
MOOC
L'évaluation du taux d'abandon, ou plus positivement du
taux de persévérance dans un MOOC est particulière car
commencer s'avère aussi simple, l'entrée étant libre et
gratuite, qu'abandonner. Ainsi certains profils se distinguent de la FOAD plus
« traditionnelle » notamment ceux désignés sous le
terme de « no-show » par Rémi Bachelet inspiré du
concept utilisé en hôtellerie pour désigner un client ne se
présentant pas à sa réservation. Il définit donc un
individu inscrit à un MOOC mais ne s'étant pas engagé dans
sa poursuite par exemple en regardant une vidéo ou en répondant
à un questionnaire. Ce type de profil représenterait plus de
70%15 des inscrits de manière générale. Peut-on
alors parler d'abandon si l'apprenant n'a jamais tenté la moindre
tentative pédagogique ?
15 Taux indicatif et évoluant selon le MOOC, le
MOOC Gestion de Projet (GdP1) possédant un taux
extrêmement bas alors que les cours dispensés sur
Coursera connaissent un niveau de no-show particulièrement
élevé.
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Sur ce schéma Rémi Bachelet nous propose une
vision plus détaillée d'un parcours de formation de type MOOC
basé selon les learning analytics (les traces numériques de
l'apprenant) du premier MOOC Gestion de Projet (GdP1) (Figure 8).
Figure 8 : Nombre de participants aux devoirs 1 à 24
du certificat basique et à l'examen final du MOOC GdP1 -
Rémi
Bachelet (2013)
Une autre vision de l'abandon est présentée par
Matthieu Cisel dans un billet de 2013. Tout d'abord il distingue
différents profils d'utilisateurs : les lurkers (assimilables aux
no-show), les auditeurs libres (qui suivent les activités sans
participer aux devoirs), les participants passifs répondants aux devoirs
mais ne participant pas aux forums et les participants actifs avec un niveau
d'engagement maximal.
Pour comprendre ces taux d'abandon il faut avant tout
connaître les motivations liées à l'inscription à un
MOOC. Mais, il y a autant de diversité de profils d'utilisateurs que de
motivations à la participation à un MOOC, et donc de
différents niveaux d'engagements.
Les différentes analyses interprètent
généralement le taux d'abandon selon le ratio entre le nombre
d'inscrits et celui de certifiés à la fin de la formation, or,
selon les différents éléments motivationnels et les
différents profils nous pouvons déjà comprendre que ce
taux ne peut pas être représentatif de la réalité.
Ce ratio pourrait d'avantage être qualifié de « taux
d'attrition spécifique» (qui désigne le calcul du nombre de
clients perdus entre deux dates définies. - définition du taux
d'attrition par l'encyclopédie du Marketing). Ce type de ratio
permettrait de mettre en lumière l'évolution de la participation
sur différentes semaines par exemple ou sur différentes phases du
MOOC en excluant les no-show du calcul tout en intégrant les
auditeurs
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libres ou les participants passifs dans les statistiques
(à l'inverse du taux de certification ne comptabilisant que les
participants actifs).
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