La Data Science transforme le secteur de l'éducation, et lui permet d'entrer dans l'ère du digital. Découvrez les multiples possibilités offertes par le Big Data et l'IA pour les systèmes scolaires, et pourquoi il s'agit d'un domaine de choix pour les Data Scientists.
Le secteur de l’éducation génère de larges volumes de données. Les écoles, collèges, universités ont à leur disposition d’une grande quantité de données sur les étudiants à travers leurs dossiers scolaires, leurs notes et résultats, ou encore leurs fiches de renseignement.
Ces données peuvent être analysées et exploitées de nombreuses manières pour offrir de nouvelles possibilités. Ainsi, la Data Science et le Machine Learning permettent de moderniser le monde de l’éducation.
Comment la Data Science transforme le secteur de l'éducation ?
La Data Science peut être utilisée de nombreuses façons dans le domaine de l’éducation. Voici les principales possibilités à l’heure actuelle.
L'apprentissage adaptatif
Chaque étudiant est unique. Chacun apprend d’une manière différente. Il est donc très difficile, voire impossible de choisir une méthode idéale pour tous les élèves d’une même classe. En utilisant une méthode uniforme, certains apprendront très rapidement tandis que d’autres seront » lâchés » en chemin et resteront sur le bas-côté.
Le Big Data et la Data Science permettent aux enseignants d’utiliser des techniques d’apprentissage adaptatif. En fonction des capacités et du mode d’apprentissage de chaque élève, il est possible de choisir des techniques personnalisées optimisées à l’échelle individuelle.
L'information des parents
Les données des étudiants peuvent être analysées afin d’évaluer leurs performances. Ainsi, les enseignants peuvent informer les parents sur les problèmes qui risquent de nuire aux performances de leurs enfants dans les différentes matières.
Les parents peuvent ainsi mieux encadrer leurs enfants et surveiller leurs activités. De même, cette approche permet aux établissements de prendre diverses initiatives pour améliorer le système éducatif et améliorer l’expérience d’apprentissage des étudiants.
L'évaluation des enseignants
Les directeurs d’un établissement peuvent user de la Data Science pour mieux « surveiller » et évaluer les enseignants. Ceci permet notamment de vérifier leurs méthodes, et d’identifier quelles sont les plus efficaces.
L’analyse de données telles que les résultats des élèves, leur taux d’absentéisme ou leur propre « feedback » peut mettre en lumière les forces et les faiblesses de chaque professeur. Ces derniers pourront ainsi se baser sur les résultats pour progresser et s’améliorer.
L'amélioration des performances des élèves
L’analyse des données d’étudiants permet d’évaluer leurs performances en profondeur, et de les améliorer en prenant les mesures adéquates. Les établissements peuvent effectuer des changements bénéfiques aux élèves, et les aider à résoudre leurs problèmes.
Lorsque les notes d’un étudiant se dégradent de jour en jour, l’enseignant peut user du Big Data pour identifier la cause du problème et aider à y remédier. Les établissements eux-mêmes peuvent identifier leurs faiblesses et trouver des points à améliorer pour maximiser les résultats de leurs étudiants.
La prédiction de réussite des élèves
La Data Science et le Machine Learning permettent aussi de prédire le succès d’un étudiant dans un cours en particulier ou sur l’ensemble des matières. Un système entraîné sur les données des précédents élèves peut déterminer si un élève risque d’échouer ou s’il a toutes ses chances de réussir.
Il est donc possible pour l’IA d’avertir les enseignants si un élève a besoin de plus d’attention. Le professeur pourra donc créer des conditions d’apprentissage optimales pour chaque étudiant.
Dans le même ordre d’idée, le Big Data permet aussi de suivre à quelle vitesse les étudiants finissent leurs contrôles. Ainsi, il est possible de leur laisser plus ou moins de temps en fonction de leurs besoins réels. Si le taux d’absentéisme à un cours explose, des changements peuvent aussi être apportés.
L'aide aux étudiants pour choisir leur voie
Le monde du travail évolue sans cesse, mais les programmes scolaires semblent parfois figés. Par conséquent, le secteur de l’éducation peut être « déconnecté » de la réalité professionnelle.
La Data Science permet de suivre l’évolution des marchés, afin de mieux préparer les étudiants à leur futur. Les programmes dispensés peuvent être mis à jour en se basant sur les données, et adaptés pour répondre aux exigences modernes des entreprises.technologie pour mieux aiguiller ceux qui peinent à trouver leur voie…
En allant plus loin, une intelligence artificielle peut même prédire la vocation de chaque étudiant. En se basant sur les données, le système pourra suggérer à un élève de travailler dans l’industrie ou le secteur qui lui correspond le mieux. Les conseillers d’orientation peuvent donc s’appuyer sur cette technologie pour mieux aiguiller ceux qui peinent à trouver leur voie…
L'attraction des étudiants
Les écoles privées ou publiques de l’enseignement supérieur peuvent utiliser l’analyse de données d’étudiants, afin de découvrir quels programmes captivent et intéressent le plus ces derniers.
De cette manière, les établissements peuvent accroître leur attractivité. Les Data Scientists peuvent donc aider les écoles à mieux comprendre les étudiants et à leur proposer des infrastructures et des enseignements répondant à leurs besoins.
La prise de décisions "data-driven"
Si un établissement décide de tester une nouvelle technique d’enseignement ou d’évaluation, il peut se tourner vers la Data Science pour vérifier son efficacité. Il est par exemple possible d’essayer ces nouvelles méthodes uniquement dans certaines classes, et de comparer leurs résultats avec ceux des autres étudiants.
Si les résultats sont en hausse dans la classe où la méthode est testée, et si les enseignants constatent un engagement accru de la part des étudiants, il est judicieux de la généraliser. La science des données peut donc aider les directeurs et les enseignants à prendre les meilleures décisions, bénéfiques au plus grand nombre.
Quelques exemples d'usage de la Data Science dans l'éducation
Partout dans le monde, de nombreux établissements scolaires adoptent déjà la Data Science dans leurs salles de classe et leurs administrations. En voici quelques exemples.
L’Université de Floride utilise la Data Science pour analyser les données des étudiants. Ceci permet de surveiller et de prédire les performances de ces derniers. L’impact est concret, puisque les notes des étudiants sont en hausse depuis l’implémentation de cette méthode.
La Georgia State University exploite elle aussi les outils de Data Science et de Machine Learning pour découvrir des » insights » dans les données des étudiants. Il est ainsi possible d’identifier les classes où les notes des étudiants ne sont pas satisfaisantes. Un programme de soutien a été développé pour remédier au problème et améliorer les résultats.
Grâce à ce système, le taux d’obtention du diplôme est passé de 32% en 2003 à 54% en 2014. En outre, les données des étudiants sont utilisées pour résoudre les problèmes de rétention des étudiants ou d’abandon.
L’Arizona State University, considéré comme l’une des meilleures universités des États-Unis, exploite bien évidemment la Data Science. Le département mathématique a développé un système appelé « Adaptive Learning », basé sur l’analyse des données d’étudiants.
Ce système collecte une large variété de données sur les étudiants telles que leurs notes, leurs forces et faiblesses, ou encore leurs centres d’intérêt. Si un élève commence à rencontrer des difficultés, les enseignants recevront une notification.
Ils pourront alors prendre les mesures concrètes adéquates. Là encore, ce système a permis d’améliorer considérablement les performances des étudiants. De plus, le taux d’abandon a diminué à hauteur de 5,4%.
De son côté, l’Université du Nevada collecte et analyse les données des étudiants pour identifier les tendances. Elle peut alors proposer une expérience personnalisée à chaque élève.
Les défis de la Data Science dans l'éducation
Selon une étude publiée par l’Office des publications de l’Union européenne, le principal changement apporté par le Big Data dans l’éducation est lié à la possibilité de surveiller et d’évaluer les systèmes éducatifs.
En analysant les données des étudiants, il est possible par exemple de vérifier si les différents cours les intéressent. Les cours, les programmes et les évaluations peuvent être adaptés et personnalisés pour améliorer les résultats.
Cependant, l’usage du Big Data dans l’éducation reste encore limité par plusieurs obstacles. Tout d’abord, l’usage de la Data Science dans ce domaine peut aussi poser un problème d’éthique. Les données des étudiants peuvent être considérées comme personnelles, voire intimes.
Or, certains établissements vont jusqu’à surveiller les blogs personnels des élèves pour les incorporer à leurs systèmes d’analyse. Il est donc important que des limites soient posées et que l’utilisation des données soit encadrée.
Par ailleurs, l’immense volume de données généré par les étudiants est difficile à traiter. Les systèmes éducatifs n’ont ni les compétences ni les outils permettant de les analyser correctement. Il existe donc une forte demande en professionnels de la science des données.
En conclusion, la Data Science offre de nombreuses possibilités pour les établissements scolaires en France et partout dans le monde. Les différents outils existants permettent aux établissements d’améliorer le fruit de leur enseignement.
L’analyse du Big Data permet de surveiller les performances des étudiants et celles des enseignants, afin de les améliorer. Cependant, pour exploiter pleinement les données, le secteur de l’éducation a besoin de Data Scientists.
Si ce domaine vous intéresse, vous pourrez donc facilement vous rendre utile en proposant vos compétences d’expert en science des données. Pour acquérir ces compétences, lancez-vous dès à présent dans une formation Data Scientest.
Vous savez désormais comment la Data Science va transformer le monde de l’éducation. Découvrez son utilisation dans le domaine de la santé, et les différents métiers du Big Data.
