Retours d'expérience sur deux années de Mooc Inria. · Ce retour d’expérience vise à alimenter la ... 2.2 4.1Web sémantique et Web de données Le Mooc Web sémantique et Web

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Submitted on 5 Jan 2016

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Retours d’expérience sur deux années de Mooc Inria.Christelle Mariais, Marie-Hélène Comte, Isabelle Rey, Aurélie Bayle,

Jean-Marc Hasenfratz

To cite this version:Christelle Mariais, Marie-Hélène Comte, Isabelle Rey, Aurélie Bayle, Jean-Marc Hasenfratz. Retoursd’expérience sur deux années de Mooc Inria.. [Rapport Technique] Inria. 2016, pp.14. �hal-01251144�

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Retoursd’expériencesurdeuxannéesdeMoocInria

ChristelleMariais,Marie-HélèneComte,IsabelleRey,

AurélieBayle,Jean-MarcHasenfratzInria

Entrenovembre2014etjuin2015,sixMooc(MassiveOpenOnlineCourses) Inriaont étédiffusés sur la plateformeFranceUniversitéNumériquereprésentantdeuxannéesd’activitéduMoocLabInria.Cetteactivitédécouled’unevolontépolitiqued’Inriadecomprendrecenouveloutilnumériquede formationetaété soutenuedans lecadreduprojetuTop1.Ce document se veut être un recueil de données quantitatives,qualitatives et de réflexions. Il est construit sous la forme d’unesérie de questions. Ce retour d’expérience vise à alimenter laconception des prochainsMooc qui seront créés par leMooc LabInria et à être partagé avec la communauté des concepteurs deMooc.1 PourquoiInriaproposedesMooc? 12 QuelscontenusetquellesciblespourlesMoocInria? 1

2.1 Python:desfondamentauxàl'utilisationdulangage...........12.2 WebsémantiqueetWebdedonnées....................................22.3 Bioinformatique:algorithmesetgénomes...........................22.4 BinauralHearingforRobots..................................................22.5 MobileRobotsandAutonomousVehicles.............................22.6 Code-BasedCryptography.....................................................2

3 Quelsfinancements? 23.1 Financement..........................................................................2

4 CommentleMoocLabInriaest-ilorganisé? 24.1 Compositiondel’équipeMoocLabInriaetmissions............24.2 Prestationdetournageetdemontagedesvidéos................3

5 QuelsformatspourlesMoocInria? 35.1 Durées,languesetthématiques............................................35.2 StructuredesMoocetformat...............................................35.3 Evaluationetattestationsdesuivi.........................................4

6 Quelssontlesoutilsdemesureutilisés? 47 CombiendepersonnesontparticipéauxMooc? 5

7.1 Nombred’inscrits..................................................................57.2 Evolutiondesinscriptionsdansletemps...............................57.3 Nombredecertificatsdélivrésetnotesobtenues................5

8 Combiendetempsconsacréparlesparticipantsetlesauteurs? 6

8.1 Nombred’auteursettempsdetravail..................................68.2 Tempsdetravailévaluéparlesapprenants..........................6

9 QuelpublicparticipeauxMooc? 79.1 Originegéographique............................................................79.2 Agedesapprenants...............................................................79.3 Genredesapprenants...........................................................89.4 Niveaud’étude......................................................................89.5 Connaissancepréalabledusujet...........................................89.6 MotivationsetintentionsparrapportausuividuMooc.......9

10 Quelleactivitéaétémesurée? 910.1 Activitésurlesquiz................................................................910.2 Activitésurlesnotebooks(MoocPython)...........................10

11 Quelsretoursdesapprenants? 1011.1 Satisfactionglobaledesapprenants....................................1011.2 Appréciationdescontenus..................................................1011.3 Satisfactionàproposdesforums........................................1211.4 Remarquesglobalessurlescoursetleurscontenus...........12

12 Quelsretoursdesauteurs? 1413 Quepeut-onretenirdecesexpériences? 14

1uTop est projet pilote conçu en coordination avec la Fondation UNIT, par fuscia(partenariat Inria–UniversitésNumériques).uTopestundémonstrateurd’universitéde technologie ouverte pour la formation à distance des ingénieurs et technicienssupérieursopérépardesétablissementsd’enseignementsupérieur.LeprojetuTopestl’undeslauréatsdel’appelàprojetIDEFI.

1 Pourquoi Inria propose des Mooc ?

«Partager une culture scientifique en sciences dunumérique est un enjeu majeur pour l’institut» -FrançoisSillion, Directeur général délégué à la scienced’Inria

AtraverslesMooc(MassiveOpenOnlineCoursesoucoursmassifsenligneetouverts),Inriavised’unepartàdiffuseretvaloriserlesrecherches de l’institut dans le domaine des sciences ettechnologiesdunumérique.D’autrepart,lesMoocsontunmoyendefavoriserletransfertverslasociétéetlesindustrielsdeméthodesettechnologiesissuesdesrecherchesmenéesauseind’Inria.Cesdeuxpremierspointscorrespondentnotammentauxobjectifsdusous-projetIDEFIuTOP-Inria(UniversitédeTechnologieOuvertePluripartenaire) «Valorisation de la recherche par la formation»auquel participe leMooc Lab Inria. C’est ce projet qui a initié lacréation deMooc chez Inria et qui finance lamajeure partie desMoocquiysontproduits.Les Mooc créés dans le cadre du projet pilote IDEFI uTOP-Inriavisent à constituer des démonstrateurs de valorisation par laformationdesrésultatsdelarecherchepubliquesurdessecteursdehautetechnologie.Enfin,certainsMoocsontaussil’occasionpourInriadedévelopperetdetesterdesoutilsnumériquespourl’apprentissage.

2 Quels contenus et quelles cibles pour les Mooc Inria ?

Denovembre2014àjuin2015(voirdétailsTableau1),leMoocLabInria a produit sixMooc sur des thématiques et pour des publicsciblesvariéscommelemontreleTableau2etlesdescriptionsdesparagraphes2.1à2.6.

TitreduMooc Auteurs DiffusionPython:desfondamentauxàl'utilisationdulangage-Session1

ArnaudLegout,ThierryParmentelat

03/11.-21/122014

WebsémantiqueetWebdedonnées

FabienGandon,Olivier,CatherineFaronZucker

02/03-17/042015

Bioinformatique:algorithmesetgénomes

FrançoisRechenmann 04/05–07/062015

BinauralHearingforRobots RaduHoraud 11/05–12/062015

MobileRobotsandAutonomousVehicles

ChristianLaugier,AgostinoMartinelli,DizanVasquez

18/05–21/062015

Code-BasedCryptography NicolasSendrier,IreneMarquez-Corbella,MatthieuFiniasz

25/05au28/062015

Tableau 1 - Caractéristiques des Mooc : auteurs, dates de diffusions, durée

2.1 Python:desfondamentauxàl'utilisationdulangageCe cours porte sur l’apprentissage du langage de programmationPython et s’adresse prioritairement à des ingénieurs ou desétudiants de niveau Licence 3 qui possèdent de bonnes bases eninformatique. La caractéristique principale de ce Mooc qui acontribuéàsongrandsuccèsestledéveloppementtechnologiquequiaétéréaliséauseinduMoocLab:l’adaptationdenotebooksiPython2àlaplateformeOpenEdx/Funetàl’usageparunnombremassif d’étudiants qui permet à chacun de disposer d’unenvironnement interactif «full web» pour faire des exercices deprogrammation.

2https://fr.wikipedia.org/wiki/IPython

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TitreMooc Domaine Publiccible/Prérequis Langue

Python Programmationinformatique

IngénieurseninformatiqueouapprenantsdeniveauL3,publiclargesouhaitantapprendreàcoder

Français

Websémantique

Informatique/Technologiesduweb

Ingénieurseninformatiqueetétudiants,publiclarge

Français

Bioinformatique Informatiqueetbiologie

Publiclarge,toutepersonneintéresséeayantuneculturescientifiquedeniveaubacscientifiqueminimum.

Français

BinauralHearing

Robotique Publicspécifique:étudiantsdeniveaumaster,thésardsetchercheursavecunbackgroundentraitementdusignaletmachinelearning.

Anglais

MobileRobots Robotique Publicspécifique:étudiantsdeniveaumasteroudiplômed'ingénieur,ettoutepersonneavecunebonneconnaissancedesprobabilités,del'algèbrelinéaireetdesconnaissancesenPython,notammentingénieursetchercheurstravaillantdansledomainedesvéhiculesautonomesetrobotsmobiles

Anglais

Code-BasedCryptography

Informatiqueetmathématiques

Publicspécifique:étudiantsdeniveaumasterenmathématiquesouinformatique,étudiantsetchercheursenalgèbrepourl'informatique,théoriedescodesetcryptographie.

Anglais

Tableau 2 - Caractéristiques des Mooc : domaine, public cible et prérequis, langue

2.2 WebsémantiqueetWebdedonnéesLeMoocWebsémantiqueetWebdedonnéescommenceparunesemaine de culture scientifique sur le web et son évolution. CecoursdeniveauLicence3/Master1devientensuiteplustechniqueet porte sur les normes et standards du web sémantique. Larichesse des contenus (28 vidéos de démonstrations encomplémentet68exercicesdefindesemaine)faitdecepremierMoocenfrançaissurlesujetuneressourcederéférence.

2.3 Bioinformatique:algorithmesetgénomesCeMooc, en français, est, de tous ceux qui ont été produits parInria en 2015, celui qui peut être considéré comme ayant la pluslargeaudience.Ils’agitd’unMoocscientifiquedontl’objectifestuneintroductionà l’algorithmique à travers l’étude de séquences génomiques. Lepré-requis préconisé pour suivre le cours est une culturescientifique de niveau Bac scientifique. Les enseignants enmathématiques et en informatique sont une cible privilégiée parl'auteurdeceMooc.A l’interface des deux disciplines, informatique et biologie, le butduMoocestdedonnerenvied’allerplusloin.Les troisMoocprésentés ci-après sontqualifiésdeMoocde type«Recherche» car ils sontbasés surdes résultats issusde travauxderecherchemenésparleschercheursInriaauteursduMooc.

2.4 BinauralHearingforRobotsCecoursenanglaiss'adresseàunpublicayantunniveauMaster2en informatique et possédant des connaissances de base entraitementdusignal.L’objectifestqu’àl'issueducours,àl'aidedes

explications et repères théoriques fournis, les apprenants soientcapables de développer leur propre algorithme d’auditionrobotique.

2.5 MobileRobotsandAutonomousVehiclesCecoursenanglaiss’adresseàunpublicdeniveauMasterouEcoled’ingénieurs,ainsiqu’auxingénieursetchercheurstravaillantdansle domaine des véhicules autonomes et robots mobiles. Ilnécessite une bonne connaissance des probabilités, de l'algèbrelinéaire et éventuellement quelques connaissances en Python. Lecours introduit lesconcepts-clésenjeudanslaprogrammationderobots mobiles et véhicules autonomes. Pour présenter desexemplesetdesexercicesdeprogrammation,ladernièresemainedeceMoocarecoursauxnotebooksiPythonadaptésparl’équipetechniqueduMoocLabInria.

2.6 Code-BasedCryptographyCe cours en anglais s'intéresse au domaine particulier dela”cryptographiebaséesurlescodescorrecteurs".Ils'adresseàunpublic ayant un niveau Master 2 en informatique et plusparticulièrement aux étudiants de troisième cycle et auxchercheursdanslesdomainesdel'algèbrecomputationnelle,delathéoriedescodescorrecteursetde lacryptographie.L'objectifdecours est de présenter un état de l'art des systèmescryptographiques, avec comme ambition sous-jacente de donnerdesclefspourpasserdelarechercheversl'applicatif.

3 Quels financements ? 3.1 FinancementA l’exception des Mooc Python et Code-Based Cryptographyfinancés intégralement par Inria, les quatre autres Mooc sontfinancésdanslecadreduprojet IDEFIuTOP-Inria«Valorisationdelarecherchepar la formation».C’estd’ailleursceprojetquiestàl’originedeladynamiquedecréationdeMoocauseind’Inria.

4 Comment le Mooc Lab Inria est-il organisé ? 4.1 Compositiondel’équipeMoocLabInriaetmissionsChacundesMoocdiffusésfaitintervenirtroispersonnesducôtéduMoocLab:• un coordinateur qui supervise l’ensemble des Mooc produits

parleMoocLabetorganisel’équipe;• deux ingénieurs pédagogiques qui accompagnent les auteurs

surlesdifférentsaspectsdelavied’unMooc:• lagestionduprojet:planning,relationavecles

prestataires,etc.• laconceptionducours:conseilssurlastructurationdu

cours,laproductiondessupports,desexercicesetautrescontenus;

• laréalisationdesséquencesvidéos:essaisdetournageenamont,accompagnementlorsdutournageettestdesvidéosmontées;

• lacommunicationautourduMooc:enamontpourfavoriserlesinscriptions,pendantlecourspourremobiliserlesapprenantslorsdulancementdesnouvellessemaines;

• l’intégrationdescontenusdansleCMSdelaplateformeFUN;

• lapriseenmaindelaplateforme,notammentenvudel’interventiondanslesforumsdediscussion;

• l’animationducours:suividesforumsdediscussionpouridentificationdeproblèmeséventuelsetremédiation.

L’équipe MoocLab se charge également d’élaborer les retoursd’expérience à l’issue desMooc à partir des différentes donnéesrecueillies (à partir de la plateforme FUN et à travers desquestionnairesspécifiquementélaborés).

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4.2 PrestationdetournageetdemontagedesvidéosPour la réalisation des vidéos, le MoocLab fait appel à desprestatairesspécialisésautraversd’unmarchépublicspécifique.Cesprestatairesinterviennentpourletournageetlemontagedesteasersetdesséquencesvidéodecours.Pourlesteasers,quiontunrôlecentraldanslacommunicationenamont de la diffusion du Mooc, le prestataire a également unefonction de conseil et d’accompagnement pour l’écriture duscénario.

5 Quels formats pour les Mooc Inria ? 5.1 Durées,languesetthématiquesDeux des Mooc diffusés étaient organisés sur 7 semaines, lesautresavaientuneduréedediffusionde5semaines(voirTableau3).TroisdecesMooc,enlanguefrançaise,portentsurdessujetsquel’on peut considérer à «large audience» (en comparaison desMooc «Recherche» destinés à des publics très spécifiques): leMooc de programmation en Python, le Mooc sur le Websémantiqueet leWebdedonnéesetceluisur labioinformatique.Les Mooc «Recherche» portent sur des sujets intéressant despublics plus restreints et requérant des pré-requis de niveauMastereninformatiqueet/oumathématiques:auditionbinauraledes robots, robots mobiles et véhicules autonomes etcryptographiebasée sur les codes.Dans l’objectif d’atteindreunecibleplus large, ilaétédécidédediffuserces3dernierscoursenanglais.

5.2 StructuredesMoocetformatChaque Mooc est structuré en semaines qui comprennent desséquencesdecours.Uneséquencecontientaminima:• unevidéodecours;• desquestionsdequiz;• un fildediscussionpourque lesparticipantséchangentsur la

séquence.LeTableau3fournitdesprécisionssurchaqueMooc.

Nombrede

semaines

Vidéos(6mn

environ)

Quiz Exercicesdefinsdesemaines

Contenus/activités

particuliersPython 7 50 / 17

exercices+4projets(9corrigés)

111notebooksiPython

Websémantique

7+1bonus

48 46 68exercicesouquiz

28démos&1sem.bonusDbpedia

Bioinformatique 5 47 87 16exercices

Exercicesfindesemainenonévalués,propositiondecorrigéslasemainesuivante-utilisationde2applicationsweb

BinauralHearing

5 47 45 22quiz

MobileRobots 5 45 75 8exercices+11quiz

Vidéos"maininvisible"-NotebooksiPython


5 45 115 19exercices

Tableau 3 - Contenus des Mooc

En fin de semaine, ou à l’intérieur de compléments interactifs(notebooks), des exercices visent à mettre en application ou àapprofondir les connaissances ou compétences abordées tout aulongdelasemaine.Les supports de cours utilisés dans les vidéos sont fournis auxapprenants. Des ressources complémentaires sont égalementparfoisproposées:liensweb,démonstrations,bibliographie,etc.Les Mooc Bioinformatique, Binaural Hearing, Mobile Robots etCryptography proposent, en amont de la première semaine decours,unesectionintroductivequicomprend:• une présentation du déroulement du cours et des

intervenants;• uneguided’utilisationdelaplateforme;• uneguided’utilisationdesforumsdediscussion.Le cours Python propose une première semaine qui sertd’introduction et vise à la bonne prise enmain du cours par lesparticipants:présentationdel’organisationduMooc,desoutilsdela distribution standardPython, desnotebooks iPython,vidéo surlesavantagesdulangagePythonetsuggestionsdelecture.DansceMooc,chaqueséquencedecours,enplusdesélémentscitésplushaut, comprend des notebooks iPython: il s’agit de documents«mixtes»contenantdutexte(pourlesexplicationspédagogiques)etducodePythonquipeutêtreexécutéetmodifié.Cesnotebookssont utilisés pour que les participants mettent en pratiqueimmédiatement lesnotionsprésentées à traversdesexercicesdemiseenapplication.Ce cours a également la particularité de proposer 2 semainesfinalesallégéesenexercicespourlaisserauxparticipantsdutempspour réaliser des mini-projets visant à mettre en applicationl’ensembledesnotionsvuesdanslessemainesprécédentes.Desoncôté, leMoocWebSémantiqueproposeunesemainedite«bonus» qui vise à faire découvrir l’outil DBpedia.fr auxparticipantsetlesinviteàycontribuer.La dernière semaine du Mooc Mobile Robots, consacrée à lamodélisation et à l’apprentissage du comportement, proposequelques exemples et exercices de programmation en Python ets’appuiesurlesnotebooksiPythonadaptésparl’équipetechniqueduMoocLabInria.

VidéosdecoursMême si la durée des 6 Mooc présentés ici varie entre 5 et 7semaines, lenombredevidéosproposéesestassezproche. Les6Moocdiffuséscontiennentchacunentre45et50vidéosdecours.En s’appuyant sur des études menées auprès d’apprenants deMooc3,leMoocLabachoisideproposerdesvidéosd’uneduréede6minenviron.Les vidéos proposées dans les Mooc Inria sont le plus souventréaliséesde lamanière suivante: l’enseignantprésente soncoursen s’appuyant sur un diaporama et la vidéo de l’enseignant est«incrustée» sur les diapos (cf. Figure 1 et Figure 2). De cettemanière, l’enseignantest toujoursprésentà l’écran,cequidonnede la vie à la présentation tout en laissant une large place auxdiaposquiportentl’information.

Figure 1 – Web sémantique

Figure 2 - Mooc Bioinformatique

3Guo,P.J.,Kim,J.,&Rubin,R.(2014,March).Howvideoproductionaffectsstudentengagement:Anempiricalstudyofmoocvideos.InProceedingsofthefirstACMconferenceonLearning@scaleconference(pp.41-50).ACM.

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En fonction des enseignants et des contenus présentés dans lecours,delégèresvariantespeuventapparaître.Par exemple, pour leMooc Bioinformatique, l’enseignant annotelesdiaposenutilisantunetablettegraphiqueetunstylet,ceciafindemettreenévidencecertainséléments spécifiquesassociésauxexplicationsoralesfournies(voirFigure2).Dans leMoocMobileRobots, lesvidéosdes semaines2et3 sontquant à elles filmées dans un autremode : l’enseignant n’utilisepas de diaposmais écrit des formulesmathématiques tel qu’il leferait sur un tableau blanc. Pour ces vidéos, la technique de la«main invisible» a été utilisée: on voit à l’écran la main del’enseignanten traind’écrire, elleapparaît sous le texteafinqu’ilsoittoujoursvisible(voirFigure3).DansleMoocPython,pourlamajeurepartiedesséquencesvidéos,lesenseignantsillustrentleursexplicationsentapantducodedansunterminalinteractif(voirFigure4).

Figure 3 – Vidéo Mooc Mobile

Robots – La main apparaît sous le texte.

Figure 4 - Vidéo Mooc Python –

session 1

ActivitéspédagogiquesLes activités proposées aux apprenants se répartissent en deuxgrandescatégories:• d’unepartdesquizassociésàchaqueséquencevidéo,portant

directementsur lescontenusdesvidéosetvisantàmettreenavantlespoints-clésàretenir;

• d’autrepartdesexercicesdefindesemaine,transversauxauxséquences composant la semaine. Ils visent à mettre enapplication les connaissances ou compétences acquises. Cesexercices peuvent prendre la forme d’exercices auto-corrigéssimilairesauxquizdefindeséquenceauniveaudelaformeoubiendetravauxdirigésponctuésdequestionsdequiz(commedans le Mooc Web Sémantique). Il peut également s’agird’activités plus ouvertes (par exemple dans le MoocBioinformatique: production à réaliser et à échanger sur leforumaveccorrigésfournislasemainesuivante).

Les nombres de quiz proposés à l’issue de chaque séquence etd’exercices de fin de semaine sont très variables d’un Mooc àl’autre(voirdétailsTableau3):• par exemple, le Mooc Python propose 20 quiz, 17 exercices

parmi les 111 notebooks iPython et 4 mini-projets deprogrammation;

• le Mooc Code-Based Cryptography propose de son côté 115quizet19exercicesdefindesemaine;

• leMoocWebSémantique propose 48quiz et 68 exercices defindesemaine.

AutresressourcespédagogiquesD’autres ressources pédagogiques sont également fournies auxapprenantspourcompléterleurapprentissage:• le Mooc Web Sémantique contient ainsi 28 vidéos de

démonstrations de logiciels utilisés dans le domaineet unesemainedecoursbonussurl’outilDbpedia;

• les Mooc Python et Mobile Robots utilisent des notebooksiPython qui permettent d’associer dans une même pageinteractivedesexplicationsetdesespacesoùl’apprenantpeutentreretexécuterducodeinformatique.DansleMoocPythonlesnotebooksiPythonsontutiliséspourlesexercicesmaisaussi

pourcompléterlecontenudesvidéosetcréerdesparcoursparniveaux(débutant,intermédiaire,avancé)danslecours.

• le Mooc Bioinformatique a recours à deux applications webpour faire travailler les étudiants sur les principesd’«Alignement de séquences» et de «Recherche de régionscodantes».

5.3 EvaluationetattestationsdesuiviAl’exceptionduMoocPython,touslesMoocdiffusésproposentladélivranced’uneattestationdesuivibaséesurlescorefinalobtenuauxdifférentsquizproposésdanslecours(quizassociésàchaqueséquencevidéoetexercicesdefindesemainenotés).DanslesMoocBioinformatique,BinauralHearingetMobileRobotsles attestations de suivi sont délivrées aux participants ayantobtenuunscoreminimalde60%deréussite.LesMoocWebSémantiqueetCryptographydélivrentquantàeuxuneattestationdesuiviavecsuccèspourunscorefinalsupérieurà50%.LeMoocCryptography comprend2semainesplusavancées,lescorederéussitepourladélivrancedel’attestationetlanotationdesexercicesadoncétéparamétrépourquedesétudiantsquinesuivent pas les contenus avancés puissent tout demême obtenirl’attestationdesuivi.

6 Quels sont les outils de mesure utilisés ? Sourcesdesdonnéesutiliséesdanscedocument:• CertainesdonnéessontissuesdelaplateformeFUN:

• Renseignements fournis par les étudiants lors de leurinscription à la plateforme (pays, année de naissance,genre,niveaud’étude);

• Donnéesliéesauxréponsesauxquizproposésdanslecours:nombred’apprenantsayantréponduetnotesobtenues;

• Nombred’inscritsaucours.• LeMooc Lab a également recueilli des données à travers 3

questionnairesproposésàdifférentsmomentsducours:• débutdesemaine2:questionnaireProfiletattentes,• débutdesemaine4:questionnaireTempsdetravailetavis

surleMooc,• fin de dernière semaine: questionnaire Suivi du cours et

avisglobal,• Particularités des questionnaires pour le Mooc Web

Sémantique:• questionnaire1proposéendébutde2èmesemaine,• questionnaire2« Suivi duMooc - tempspassé»proposé

endébutde5èmesemaine,• questionnaire3«Bilan -Pointsd’améliorations»proposé

enfindeMooc.• ParticularitéspourleMoocPython:leMooccontenaittrèspeu

de quiz et ceux-ci n’étaient pas notés, de plus aucunquestionnaire complémentaire n’a été proposé par leMoocLab.

Letableauci-aprèsprésentelenombrederépondantspourchacundes questionnaires proposés par le MoocLab dans les différentscours. Questionnaire

1Questionnaire

2Questionnaire

3Python / / /Websémantique 741 256 235Bioinformatique 733 354 299BinauralHearing 98 46 45MobileRobots 175 63 37Code-BasedCryptography

101 39 37

Tableau 4 - Nombre de répondants aux questionnaires Mooc Lab Inria

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7 Combien de personnes ont participé aux Mooc ?

7.1 Nombred’inscritsLe nombre d’inscrits varie d’environ 1000 à plus de 9000 (voirFigure5).

Figure 5 : Nombre d'inscrits à la fin du cours (source : FUN)

LeMoocPython est celui ayant réuni leplusd’inscrits (9200): cesuccèss’expliquesansdoutepar lagrandepopularité actuelledulangagePythonauprèsdesinformaticiens.Le MoocWeb Sémantique, de niveau mixte, avec une premièresemaine «à audience large » puis des semaines de niveau plusavancéquis’adressentdavantageàdesingénieursouétudiantseninformatique,réunit3840inscrits.LeMoocBioinformatiquequiportesurdesthématiquesdestinéesà une audience assez large, d’une part car ne nécessitant pas deprérequis scientifiques avancés et d’autre part par comparaisonavecles3Mooc«Recherche»,réunit3432inscrits.Les3autresMoocditsdetype«Recherche»,diffusésenanglaisetportantsurdessujetstrèsspécifiquesetnécessitantdesprérequisavancésen informatiqueet/oumathématiques,ontcomptabilisé2434 inscrits pour le Mooc Cryptography, 1739 pour le MoocMobileRobotset949pourleMoocBinauralHearing.

7.2 EvolutiondesinscriptionsdansletempsLaduréed’ouverturedesinscriptionsavantlelancementducoursvarieentre2,5moiset4mois(voirTableau5).Ilestdifficilededirequel est l’impact sur le nombre d’inscrits au cours, sachant qued’autresparamètresentrenten lignedecompteetnotamment lapopularitédusujetetlalangueducours.On constate que, quel que soit le cours, il y a une augmentationdes inscriptionsquelques semaines avant la dated’ouvertureducours.Uneautrevariableàprendreencompteest laduréed’ouverturedesinscriptionsaprèsledébutducours:pourlesMoocPythonetWebSémantiquelesinscriptionssontrestéesouvertesseulement3semainesaprèsledébutducoursalorsquepourles4autresMooclesinscriptionssontrestéesouvertesjusqu’àlafinducours.Plusieursraisonsexpliquentceschoixdifférents:• dans lecasdesMoocPythonetWebsémantiqueparexemple

les inscriptions ont été closes 3 semaines après le début ducours car les auteursont souhaitéque les apprenants suiventau plus près le rythme défini et ont préféré limiter les«retardaires» afin de gérer au mieux l’accompagnement etfaciliterleséchangesdansleforum;

• danslecasdesautresMooc,leséquipesontpréféréprivilégierl’accès aux contenus du cours pour un maximum departicipants. En effet, les «retardaires» même s’ils peuventplusdifficilementinteragiraveclesautresparticipantsdanslesforums, bénéficient tout demême des réponses précédentesde l’enseignant ou des autres participants à des questionssimilaires,etsurtoutilspeuventconsulterlesvidéosetfairelesquizetexercicesàleurrythme,plusieursmoisaprèslaclôturedu cours (en général jusqu’à ce qu’une nouvelle session duMoocsoitlancée).

Duréeen

semaines

Inscriptions

Duréed’ouvertur

edesinscriptionsavantlelancement

Duréed’ouvertur

edesinscriptionsaprèslelancement

Duréetotale

d’ouverturedes

inscriptions

Python 7 du30/06/14

au23/11/201

4

plusde4mois

3semaines

15semaines

Websémantique

7 du17/12/2014au21mars

2,5mois 3semaines

13semaines

Bioinformatique

5 du11/02/15

au07/06/15

2moiset3semaines

Jusqu'àlafindu

cours=5semaines

16semaines

BinauralHearing

5 du11/02/15

au11/06/15

3mois Jusqu'àlafindu

cours=5semaines

17semaines

MobileRobots 5 du03/03/15

au20/06/15

2,5mois Jusqu'àlafindu

cours=5semaines

15semaines


5 du03/03/15

au28/06/15

3mois Jusqu'àlafindu

cours=5semaines

17semaines

Tableau 5 - Durées d'ouverture des inscriptions au cours.

Figure 6 - Evolution du nombre d'inscrits par jour (tous les calendriers

de déroulement des Mooc ont été ramené à un même jour ‘1’ de départ). Les marques sur les courbes correspondent à la date

d'ouverture du cours et à la date de fermeture des inscriptions (Source FUN).

7.3 NombredecertificatsdélivrésetnotesobtenuesPourcettesessionduMoocPythoniln’apasétéprévudedélivrerd’attestations de suivi car le nombre de quiz était trop peuimportantpourque lesscoresobtenussoientsignificatifs.Depluslesquizn’étaientpastousintégrésdanslaplateformeFUNlorsducommencementducours,et le systèmenepermetpas l’ajoutdequiznotésencoursdediffusionducours.Les deux Mooc à plus large audience (Web sémantique etBioinformatique)ontdespourcentagesdedélivranced’attestationsassezproches:pourlepremier12,1%desinscritsontobtenuuneattestation de suivi et pour le second ce chiffre s’élève à 14,6%.Même si les conditions de délivrance semblent plus favorablespour leMoocWeb sémantique avec un score minimal requis de50% contre 60% pour Bioinformatique, un plus grand nombred’attestations a tout de même été délivré pour le MoocBioinformatique.

9200

3840 3432

949 1739 2434

Python : des fondamentaux à

l'utilisation du langage -Session 1

Web sémantique et Web de données

Bioinformatique : algorithmes et

génomes

Binaural Hearing for Robots

Mobile Robots and Autonomous

Vehicles

Code-Based Cryptography

Nombre d'inscrits par Mooc

2135

27553431

7779491382

1738

2439

30353839

7764

9009

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106113120127134141148155

Nombre d'inscriptionsPython

WebSem

Bioinformatique



Modile robots

6/14 21/12/2015

On peut avancer que le niveau de difficulté du cours (exercicesjugésplutôtfacilespourleMoocBioinformatique)aprobablementune influence sur l’assiduité au cours. On peut par ailleurs sedemander si la durée du cours a également une influence. Cerésultat peut en effet êtremis en corrélation avec le nombre departicipantsayanteffectué ledernierquizducours:onremarquealors que pour le Mooc Bioinformatique, une plus grandeproportiondeparticipantsaréponduaudernierquiz(13,7%contre9,3%), sachant que le dernier quiz du Mooc Bioinformatique estproposé en 5e semaine de cours et que pourWeb sémantique ilintervienten6esemaine.Lespourcentagesdedélivranced’attestationssontbeaucoupplusfaibles pour les 3 Mooc plus spécialisés: 7,9% pour BinauralHearing,5,1%pourMobileRobotset4,2%pourCryptography.Ceschiffres sontcohérentsavec lenombredeparticipantsaudernierquizducoursquisonteuxaussiplusfaibles.

Python

(pasde

certificat)

Web

séman

tique

Bioinformatiq

ue

Bina

ural

Hearing

Mob

ile

Robo

ts

Code-Based

Cryptograp

hy

Inscrits 9200

3840 3430 950 1740 2440

AttestationsConditions

d'attribution /Score>=50%

Score>=60%

Score>=60%

Score>=60%

Score>=50%

Nombred'attestations

délivrées/ 466 500 75 89 102

Nombred'attestations

délivréesen%dunombred’inscrits

/ 12,1% 14,6% 7,9% 5,1% 4,2%

Nombredeparticipantsayanteu

unenoteégaleà0/ 2281 2283 764 1306 1959

Nombredeparticipantsayanteuunenotesupérieureà

50%

/ 466 518 82 99 102

Nombredeparticipantsayantune

notede100%/ 6 14 1 2 1

Nombredeparticipantsayant

réponduaudernierquizducours

478 358 471 64 73 76

Nombredeparticipantsayant

réponduaudernierquizducoursen%du

nombred’inscrits

5,2% 9,3% 13,7% 6,7% 4,2% 3,1%

Tableau 6 - Attestations et scores (source : FUN). Le graphique ci-dessous (Figure 5) présente la répartition desnotes finales obtenues sur chacun des cours: en abscisseapparaissent les notes (0,5 correspondant à une note finale de50%), et en ordonnée le nombre de participants ayant obtenuchaquenote. L’axedesordonnéesaété limitéàunmaximumde100 sachant qu’un nombre bien supérieur de participants ontobtenu une note égale à 0 dans chacun des cours (cf. détailsTableau6ci-dessus).D’aprèslarépartitiondesrésultatssurlesMoocWebsémantiqueetBioinformatique,onpeutidentifier3grandsgroupes:• lesapprenantsquiontobtenuunscorede0,onpeutavancer

qu’il s’agit quasi exclusivement soit d’apprenants qui n’ontfinalement pas suivi le cours, soit d’apprenants qui regardentlesvidéosmaisnerépondentpasauquiz;

• des apprenants qui obtiennent une note finale inférieure à25%, ce sont sans doutemajoritairement des apprenants quinevontpasauboutducoursouqui«butinent» (c’est-à-direquinerépondentpasàtouslesquiz);

• enfin,desapprenantsquiobtiennentunenotefinaleentre70et100%,correspondantauxapprenantsquisuiventl’intégralitéducours.

Figure 7 - Répartition des notes obtenues (source : FUN)

8 Combien de temps consacré par les participants et les auteurs ?

8.1 Nombred’auteursettempsdetravailLetempsdetravail totalducôtédesauteurspour laconceptiond’unMoocesttrèsvariable:entre4,5et6mois/hommepourles2Mooc d’une durée de 7 semaines, et entre 1 et 5 mois/hommepourlesMoocd’uneduréede5semaines(voirTableau7).

Python

Websémantique

Bioinformatique

BinauralHearing

MobileRobots


Nombred'auteurs

2 3 1 1 3 3

Duréeducours

(semaines)

7 7 5 5 5 5

Nombred'inscritsaucours

9200 3840 3430 950 1740 2440

Tempsdetravailtotal

6mois 4,5mois 1,6mois

1mois 2mois 5mois

dont: Préparationenamont/Conception

ducours

22semaines

16semaines

181hsoit5semaines

147hsoit4,2semaines

284hsoit8semaines

650hsoit18,6semaines

Animationducours

60h 60h 30h 5h 13h 23h

Tableau 7 - Nombre d'auteurs et temps de travail pour la préparation et l'animation des Mooc

Lorsde ladiffusionducours,on remarqueégalementdegrandesdifférences concernant le temps passé pour l’animation (suivi etparticipationdanslesforumsdediscussion):onnotelogiquementque ce sont dans lesMoocoù il y avait le plus grandnombredeparticipantsquelesauteursontpasséplusdetempsenanimation(60hpourWebSémantique etPython, 30hpourBioinformatique)ainsiquedanslesMooclespluscomplexesentermedecontenus(23hpourCrypto).

8.2 TempsdetravailévaluéparlesapprenantsCesdonnéessont issuesdesquestionnairesproposésendébutde4e semaineouendébutde5ième5e semainepour leMoocWebSémantique. Les chiffresprésentés sontexprimésenpourcentagedunombrederépondantsauxquestionnaires(voirFigure8).Il n’yaquepour leMoocBioinformatique qu’un tempsde travailde1à2hparsemaineestlaréponsemajoritairementdonnée(38%des répondants). Pour tous les autres Mooc, le temps de travailmajoritairement estimé se situe dans la fourchette 2h à 3h parsemaine(de36%à39%desrépondantsselonlesMooc).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90 Répartition des notesWeb sémantiqueMobile RobotsCode-based CryptographyBioinformatiqueBinaural Hearing

7/14 21/12/2015

Pour lesMoocBioinformatique etBinaural Hearing, environ 70%desrépondantsestimenttravailler1à3hparsemaine.On remarque que, pour les MoocMobile Robots et Code-BasedCryptography,ainsique,dansunemoindremesure,pour leMoocWebsémantique,unepartnonnégligeablederépondantspassentplusde4hparsemainesur leMooc(respectivement21%,28%et18%desrépondants).Sur tous ces Mooc le temps de travail apprenant estiméinitialement par l’équipe enseignante était d’environ 2h parsemaine:onpeutdireglobalementquecetempsdetravailaétésous-estimé,enparticulierpourles3dernierscourscités.

Figure 8 - Temps de travail des apprenants par semaine (source :

questionnaire 2)

9 Quel public participe aux Mooc ? 9.1 OriginegéographiqueLes données sur les pays d’appartenance sont issues de laplateforme FUN et correspondent à ce que les participants ontdéclaré dans le formulaire d’inscription. Pour ces données leschiffres indiqués sont exprimés en pourcentage du nombred’inscrits.Ici nous n’avons retenu que les 4 pays les plus représentés pourchaqueMooc.Ilfautnoterqu’ungrandnombredeparticipantsnerenseignentpascetteinformation: ilyaenmoyenne33%denonréponse pour tous les Mooc, à l’exception du Mooc Python où,pouruneraisoninconnue,lesnonréponsess’élèventà68%.D’aprèscesdonnées (voirFigure9),onconstate, sanssurprisevuque FUN est la plateforme du ministère de l’Enseignementsupérieur français, que lamajoritédes inscrits sontoriginairesdeFrance, que leMooc soit proposéen françaisouenanglais. Pourles Mooc Web sémantique et Bioinformatique qui sontfrancophones, lepublicvientensuiteprincipalementduMaghreb(Algérie,Maroc, Tunisie).Après la France, leMoocPython, réunitun public francophone originaire d’Algérie, de Belgique et duSénégal.PourlesMoocanglophones lespayslesplusreprésentésaprèslaFrancesont,dansdesordresvariables,leMaroc,l’IndeetlesEtats-Unis.Pour les3Mooc francophonesonremarquequ’enmoyenne 64 pays différents sont représentés. Pour les Moocanglophones,cechiffres’élèveà92.

Figure 9 - Origine géographique en % du nombre d'inscrits (source

FUN).

Les cartes de géolocalisation (voir Figure 10) ont été réalisées àpartir des données issues des questionnaires 1 (les chiffres entreparenthèses correspondent au nombre de réponses recueilliespourl’originegéographique)pourlesMooc:• Bioinformatique(726),• BinauralHearing(98),• MobileRobots(174),• Cryptography(99).

Figure 10 - Origine géographique des participants aux 4 Mooc

diffusés en mai 2015 (source : questionnaires 1 - 1098 marqueurs

9.2 AgedesapprenantsUnemêmetendancesedégageglobalementpourtous lesMooc:l’âge des participants se situe principalement entre 20 et 50 ans(voirFigure11).OnpeutensuiteclasserlesMoocen3groupes:• d’un côté lesMoocBinauralHearing,MobileRobots et Code-

BasedCryptography(lesMooc«recherche»)pourlesquelslesparticipantsontprincipalemententre21et25ans;

• d’unautrecôté,leMoocBioinformatiquequiluiaussipossèdeune part non négligeable de participants 24 et 27 ans, et oùl’onremarqueunpicdeparticipantsautourde25ans.

• enfinlescourbesderépartitiondel’âgedesapprenantssurlesMoocWeb Sémantique et Python présentent des tendancesassezsimilairesentreelles:touteslesdeuxfontapparaîtredesâgesplusrépartis,avecunpicdeparticipantsayantentre25et35 ans, mais ce pic est moins marqué que pour les autresMooc;unautre«pic»apparaîtautourde35ans.

Figure 11 – Age des participants

8%11%

6% 5%

21%

38%

30%

14%

18%

36%

32%

39%

32%

36%

21%

12% 11%

25%

13%

18%

7% 6%

21%

28%

3% 3% 2% 2%0%



génomes



Vehicles


Temps passé par les apprenantsMoins de 1h/semaine De 1h à 2h / semaine De 2h à 3h / semaineDe 3h à 4h / semaine Plus de 4h / semaine Sans réponse

26,90%

43% 43,21%

27,98%31,86%

34,83%

0,77

%

1,73

%

4,92

%

3,30

%

4,43

%

3,59

%

3,22

%

2,92

%

1,65

%

1,89

%

0,41

%0,

39%

3,48

%

3,39

%

4,15

%

3,38

%

3,57

%

2,18

%





génomes



Vehicles


PaysFrance Algérie Maroc TunisieBelgique Sénégal Etats-Unis Inde

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%18

19 20 2122

2324

2526272829

3031

3233

34353637

38394041

4243

444546474849

5051

5253 54 55

Répartition des ages des apprenants

Binaural Hearing for RobotsCode Based CryptographyMobile Robots...

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%18

19 20 2122

2324

2526272829

3031

3233

34353637

38394041

4243

444546474849

5051

5253 54 55


Bioinformatique

0,00%

2,00%

4,00%

6,00%18

19 20 2122

2324

2526272829

3031

3233

34353637

38394041

4243

444546474849

5051

5253 54 55


Python

Web sémantique

8/14 21/12/2015

9.3 GenredesapprenantsLes résultats présentés dans la Figure 12 sont exprimés enpourcentage du nombre d’inscrits sans prendre en compte lesvaleursnonrenseignées(environ10%).Onremarqueunelégèredifférencederépartitiondesinscritsselonle sexe entre les Mooc destinés à un public de spécialistes eninformatiqueoumathématiques(Python,BinauralHearing,MobileRobotsetCryptography)etles2Moocàpluslargeaudience(Websémantique et Bioinformatique): pour les premiers, on note enmoyenne 75% de participants de sexe masculin, et 14% de sexeféminin, alors quepour les derniers la proportion de femmes estlégèrementsupérieureavecunemoyennede29%.

Figure 12 - Genre des inscrits (source : FUN).

9.4 Niveaud’étudeLes résultats présentés dans la Figure 13 sont exprimés enpourcentagedunombred’inscrits.Pour l’ensemble des Mooc, plus de 57% des participantspossèdentundiplômedeniveauBac+5etplus (Master,diplômed’ingénieur,Doctorat).Pour lesMoocPython,WebsémantiqueetBioinformatique, on note ensuite une part sensiblementéquivalente de participants de niveau Bac+3 et Bac+8 (doctorat),alors que dans les 3 autres Mooc la proportion de participantspossédantundoctoratestplusfaible(environ9%desinscrits)quecellepossédantunBac+3(environ17%).C’est le Mooc Bioinformatique qui possède la plus grandeproportiond’apprenantsdeniveaudoctoratavec17%desinscrits.

Figure 13 - Niveau d'étude des inscrits (source FUN)

Entre 7,6% (Web sémantique) et 11,5% (Python) des participantsindiquentavoirfaitdesétudesdeniveaulycéemaximum.Il est curieux de constater qu’un nombre assez important departicipantsindiquentavoirfaitdesétudesdeniveauécole,collègeoulycéeaumaximum:sionadditionnecestroisniveauxd’étude,cechiffreestenmoyennede17%.

Situationsocio-professionnelledesparticipantsLeschiffresprésentésFigure14sontexprimésenpourcentagedunombrederépondantsauxquestionnaires.PourlesMoocBioinformatique,MobileRobotsetWebsémantique,les participants sont majoritairement salariés ou plus

particulièrement ingénieurs pour leMoocWebSémantique.C’estleMoocMobile Robots qui réunit la plus grande part de salariésavec48%desrépondants.DanslesMoocBinauralHearingetCryptography,lapartdesalariéset d’étudiants est sensiblement similaire (32% de salariés et 33%d’étudiantspour lepremieret39%desalariéset36%d’étudiantspourlesecond.)La part d’enseignants est la plus importante dans le MoocBioinformatique(15%desrépondants):cettepopulationétaittoutparticulièrementviséeparcecoursquiviseàprésenterunefaçonpeurépandued’aborder l’algorithmique,en l’associantà l’analysedugénome.Lapartdepersonnesà larecherched’unemploiestenmoyennede 12% pour les Mooc Web sémantique, Bioinformatique etBinaural Hearing. Elle est plus faible pour Mobile Robots etCryptography(respectivement8%et5%).Enfin, lapartde retraités se situeentre2% (Websémantique)et4%(Bioinformatique).Le questionnaire duMoocWeb sémantique ne proposait pas decatégories «salariés» de manière large mais une catégorie«Ingénieur», ce qui explique le grand nombre de réponses«Autres». Parmi ces réponses on note un grand nombre dedocumentalistes-bibliothécairesetdeprofessionnelsdesanté.

Figure 14 - Situation socio-professionnelle des participants. Source :

questionnaires 1 Mooc Lab Inria

9.5 ConnaissancepréalabledusujetLes chiffres présentés dans la Figure 15 sont exprimés enpourcentagedunombrederépondantsauxquestionnaires.LesniveauxdeconnaissancepréalabledusujetparlesrépondantsvarientbeaucoupselonlesMooc.Il est à noter qu’à l’exception du MoocWeb sémantique, cettequestionétaità réponsesmultiples :c’est-à-direqu’unepersonnepouvaitrépondreàlafoisqu’elleconnaissaitdéjàlesujetetqu’elletravaillaitdansledomaine.LeMoocBioinformatique est le seul pour lequel unemajorité derépondants au questionnaire (58%) ont suivi ou suivent uneformation en rapport avec le sujet du Mooc (ici biologie ouinformatique) mais sans cours spécifique sur le sujet traité(bioinformatique).Pourtouslescours,àl’exceptionduMoocBioinformatique,plusde35% des répondants (entre 36% et 43%)disent avoir une faibleconnaissancepréalabledusujet(pourcescours,c’estlaréponselaplusfréquemmentdonnée).Ce sont lesMooc «Recherche» qui réunissent une plus grandepartdeparticipantstravaillantouayanttravaillédansledomaineliéausujetducours:12%desrépondantspourCryptography,20%pourMobileRobotset22%pourBinauralHearing.

72,87%60,49% 60,31%

74,60% 78,09% 73,91%

15,20%26,28% 31,44%

13,70% 10,75% 15,90%





génomes



Vehicles


Genre (sans les "non renseignés") Hommes % Femmes %

1,35% 0,60% 1,19% 1,68% 0,72% 1,19%8,40% 5,16% 8,78% 7,57% 5,25% 6,32%

11,47%7,63%

7,91% 9,62%8,92% 9,48%

3,25%3,13%

2,69% 4,81%3,08% 4,26%

11,53%12,22%

13,46%17,19%

14,76%18,55%

47,30% 56,35% 45,66%47,24%

55,77% 48,33%

13,66% 12,67% 17,17%9,13% 9,45% 8,98%


l'utilisation du langage - Session

1



génomes



Vehicles


Niveau d'étude Ecole élémentaire / Ecole primaire CollègeLycée Bac + 2Bac + 3 / Licence Bac + 5 / Master / Diplôme d'ingénieurBac + 8 / Doctorat

13%

11%

10%

2% 0%

22%

40%

22%

15%

12%

4%

0%

5%

32%

33%

7%

14%

3% 3% 5%

48%

30%

7% 8%

3% 2% 2%

39%

36%

11%

5% 3% 1% 3%

Salariés Etudiants EnseignantsA la recherche d'un emploiRetraités Congé formation Autres

Situation socio-professionnelle des participants

Web sémantique et Web de donnéesBioinformatique : algorithmes et génomesBinaural Hearing for RobotsMobile Robots and Autonomous VehiclesCode-Based Cryptography

9/14 21/12/2015

Figure 15 - Connaissance préalable du sujet. Source : questionnaires 1

Mooc Lab Inria

9.6 MotivationsetintentionsparrapportausuividuMoocLes données utilisées ici sont issues des questionnaires 1 duMoocLab Inria. Les chiffres présentés dans la Figure 16 sontexprimés en pourcentage du nombre de répondants auxquestionnaires.

Motivations:pourquoisuivez-vousceMooc?Concernantles4premiersMooc,les4principalesmotivationspoursuivreleMoocsontlesmêmespourtouslescours:• pour ces 4 Mooc une grande majorité de répondants, entre

77% et 64%, disent suivre le courspour leur plaisir ou leursbesoinspersonnels;

• la motivation qui vient en seconde position est d’augmentersesopportunitésprofessionnelles(entre36%et51%);

• la troisièmemotivation laplus citéeestdese former dans lecadredesontravail(entre37%et43%desrépondants);

• la quatrième raison la plus donnée est l’obtention d’unecertification(entre18%et25%).

La formation dans le cadre des études est donnée commemotivationàsuivrelesMoocparmoinsde20%desrépondants.Onnote que 12 à 21% des répondants s’inscrivent aux Mooc pouressayerlaformationenligne.Enfin,seuls9à13%desrépondantssuivent les Mooc dans l’objectif d’augmenter leurs chances deréussitepourl’obtentiond’undiplôme.DesquestionslégèrementdifférentesontétéposéespourleMoocWeb Sémantique (voir Figure 17). Lesmotivations déclarées pourl’engagementdanslecourssontlessuivantes:• unemajoritéd’apprenant(53%)suiventlecourssansavoirde

projetsprécisàmettreenœuvre;• la seconde motivation est de découvrir ce qu’est le web

sémantiqueparcuriositéoupoursaculturegénérale(39%);• la troisième motivation, avec un pourcentage de réponse

quasiment équivalent au point précédent (36%), estl’acquisition de compétences pour mener à bien un projetprécis;

• laquatrièmemotivationestdecompléteruneformationdéjàsuiviesurlemêmesujet(12%).

Figure 16 - Motivation des apprenants à suivre le cours (source :

questionnaire 1)

Figure 17 - Motivations participants Mooc Web Sémantique (source :

questionnaire 1)

Intentions:commentcomptez-voussuivreleMooc?Dans le questionnaire 1, proposé au début du cours, pour les 5Mooc, les répondants indiquent principalement vouloir suivre lecours dans son intégralité, que ce soit ou non pour obtenir uneattestationdesuivi(voirFigure18).L’obtentiond’uneattestationest lapremière intentionévoquéepour lesMoocBioinformatiqueetWebsémantique (respectivement51%et49%desrépondants).Elle vient en seconde intention pour les MoocMobile Robots etCryptography. Pour le Mooc Binaural Hearing le suivi del’intégralité du cours pour avoir une formation complète oupourobteniruneattestationsontcitéesquasimentparlemêmenombrederépondants(respectivement44%et42%desrépondants).Le Mooc Mobile Robots est celui pour lequel la plus grandeproportion de répondants dit vouloir survoler les contenus enbutinant(13%)etnesuivrequecertainessemainesseloncequilesintéresse(9%).

Figure 18 - Intentions des participations (source : questionnaires 1)

10 Quelle activité a été mesurée ? 10.1 ActivitésurlesquizLes données des réponses aux quiz du Mooc Python sont àconsidérerdemanièrespécifique:eneffetcecourscontenaittrèspeudequizencomparaisondesautresMooc,deplusilsn’étaientpas notés et aucune attestation n’était délivrée; les exercicesdemandésauxétudiantsétantréalisésdanslesnotebooksiPythonou,dansles2dernièressemaines,souslaformedemini-projetsdeprogrammation. Dans les analyses suivantes, on exclut donc leMoocPython.Sinousconsidéronsquelenombred’apprenantsayantréponduaudernier quiz correspond au nombre de participants ayant suivi lecoursdanssonensemble,nouspouvonsdireque letauxde suivi(pourcentaged’inscritsquivontjusqu’auboutducoursenréalisanttous les exercices) estmoins élevé pour lesMooc «recherche»(entre3%et7%)quepour lesMoocàplus largeaudience (9%et14%). Pourtant, au regard des intentions de participation aucours(cf. Figure 18), quel que soit le type de Mooc, la mêmeproportionderépondantssemblaitvouloirsuivrelecoursdanssonintégralité.Sur les graphiques Figure 19, on remarque que ce sont pour lesMooc«recherche»quelachutedeparticipationestlaplusforteen début de cours(différence entre le nombre d’inscrits et lenombre de personnes ayant répondu au premier quiz). Cesrésultats amènent à s’interroger sur les causes de cette «perte»d’apprenants: les objectifs et les contenus du cours ont-ils étécorrectementdécrits?Lesprérequispoursuivrelecoursont-ilsété

36%28%

42%38%

43%

9%

58%

22%27%

34%38%

15%

31% 34%27%

6% 5%

22% 20%12%9%

5%13%

3% 4%



génomes



Vehicles


Connaissance préalable du sujetFaible connaissance voire aucune connaissance du sujet

Je suis ou j'ai suivi un cursus de formation en rapport avec le domaine mais sans cours sur ce sujet en particulierJe connais déjà le sujet et je souhaite approfondir

J'ai travaillé ou je travaille dans le domaine

Autre

64%

36%

28%

23%

20%

21%

9%

2%

67%

51%

43%

22%

19%

12%

13%

2%

77%

46%

28%

18%

17%

13%

11%

2%

71%

40%

37%

25%

11% 18

%

9% 5%

Me

form

er p

our

mon

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men

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chan

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pou

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bten

tion …

Aut

re

Motivations par rapport au suivi du MoocBioinformatique : algorithmes et génomesBinaural Hearing for RobotsMobile Robots and Autonomous VehiclesCode-Based Cryptography

39%

53%

36%

12%

3%

Web Sémantique - Motivations

Curiosité et culture générale : découvrir ce qu'est le web sémantique Acquérir de nouvelles compétences sans avoir a priori de projet précis à mettre en oeuvre Acquérir de nouvelles compétences car vous devez mener un projet utilisant les techniques du web sémantique Compléter une formation déjà suivie sur le même sujet

Autre

45%49%

2% 1% 2% 1%

42%

51%

1% 1%4%

1%

44% 42%

6%2%

5%1%

45%

29%

13%9%

5%

50%

30%

6% 4%9%

2%

Sui

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Intentions de participation :Dans ce cours vous avez l'intention de...?

Web sémantique et Web de donnéesBioinformatique : algorithmes et génomesBinaural Hearing for RobotsMobile Robots and Autonomous VehiclesCode-Based Cryptography

10/14 21/12/2015

bien formulés? Les apprenants en ont-ils pris connaissance? Leniveaudecoursétait-iltropélevé?

Figure 19 - Nombre de réponses aux quiz exprimé en pourcentages du

nombre d’inscrits aux Mooc (source : FUN)

10.2 Activitésurlesnotebooks(MoocPython)Il y a eu une grande activité sur les notebooks iPython dans leMooc Python. Nous retenons trois chiffres-clés (sur un total de9200inscritsaucours):• unrecordde1027notebooksouvertsunmêmejour;• unpicde234apprenantsconnectéssimultanément;• plus de 5000 personnes ayant utilisé au moins une fois un

notebook.

11 Quels retours des apprenants ? 11.1 SatisfactionglobaledesapprenantsCes données sont issues du questionnaire MoocLab Inria et nesontpasdisponiblespourlesMoocWebsémantiqueetPython.Lesrésultatsprésentéssontexprimésenpourcentagesdunombrederépondantsauxquestionnaires.

Figure 20 - Satisfaction globale. Source : questionnaires 3 Mooc Lab

Inria Une majorité des répondants au questionnaire final sont trèssatisfaits des Mooc diffusés (voir Figure 20): entre 58% et 90%évaluentleursatisfactionà4ou5/5.LeMoocBioinformatiqueestcelui qui donne la plus grande satisfaction avec 90% desrépondants évaluant à 4ou5/5 leur satisfaction sur le cours. Lesavissur lesMoocBinauralHearingetCryptographysemblentpluspartagés: ils comptabilisent les plus gros pourcentages derépondant avec une satisfaction de 3/5, respectivement 38% et30%. Le MoocMobile Robots est celui qui comptabilise la plusgrandeproportionderépondantspeusatisfaits(16%évaluentleursatisfaction à 1 ou 2/5 sur ce Mooc – cf. avis détaillé desapprenants sur les contenus dans le paragraphe 11.2), mais lepourcentagederépondantstrèssatisfaitss’élèvetoutdemêmeà70%.Ilestànoterqu’aprioriseulslesapprenantsétantallésauboutdesMooc ont répondu aux questionnaires de fin: il est donc fortprobable qu’une grande part des apprenants non satisfaits aientarrêtés de suivre le cours et n’ont donc pas répondu à cequestionnaire.

11.2 Appréciationdescontenus

Clartéetniveaudedifficultédesvidéos

Les résultats présentés dans les Figure 21 et Figure 22 sontexprimés en pourcentage du nombre de répondants auxquestionnaires.Les avis exprimés ici concernent les 4 premières semaines decours.Lesvidéossontjugéescommeétanttrèsclairesparuntrèsgrandnombre de répondants sur les Mooc Web sémantique etBioinformatique (respectivement 85% et 92% des répondants -Figure 21). Sur les 3 autres Mooc une majorité de répondantsestimeégalementquelesvidéossonttrèsclaires:cechiffres’élèveàenviron65%enmoyenne.

Figure 21 - Clarté des vidéos (source : questionnaires 2)

L’appréciation de la difficulté des contenus présentés apparaîtcommetrèsvariableselonlesapprenantsetlesMooc(Figure22).La difficulté des contenus est jugée adaptée pour lesMoocWebsémantique et Bioinformatique par 48% et 46% des répondants.Pour leMoocWebsémantique32%desrépondantsestimentquelescontenussonttropdifficileset20%lesconsidèrenttropfaciles.Pour leMoocBioinformatique, lesavissont légèrementdifférentsavec une plus faible part des répondants qui jugent les contenustrop difficiles (22%).Pour le Mooc Binaural Hearing, une part équivalente derépondants jugent ladifficultédesvidéosadaptéeoutropdifficile(39%).Enfin,pourlesMoocMobileRobotsetCryptography,lesavissurladifficulté des contenus des vidéos sont assez similaires: environ50% des apprenants estiment qu’ils sont trop difficiles, et seuls30%environlesjugentadaptés.

Figure 22 – Difficulté des vidéos (source : questionnaires 2).

ClartéetniveaudedifficultédesquizPour les Mooc Web sémantique, Bioinformatique et Mobile

Robots environ 64% des répondants jugent les quiz très clairs (

Figure 23). Ce chiffre s’élève à 77% pour leMooc Cryptography.47% des répondants estiment les quiz duMoocBinaural Hearingpeuclairs:pouruneprochaineéditiondeceMooc,ilfaudradoncveilleràlesretravailler.

.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

W1

débu

t

W1

fin W2

débu

t

W2

fin W3

débu

t

W3

fin W4

débu

t

W4

fin W5

débu

t

W5

fin W6

débu

t

W6

fin W7

débu

t

W7

fin

Activité sur les quiz Python : des fondamentaux à l'utilisation du langage - Session 1Web sémantique et Web de données

Bioinformatique : algorithmes et génomesBinaural Hearing for Robots

Mobile Robots and Autonomous Vehicles

2% 6%

90%

2%4%

38%

58%

16% 14%

70%

8%

30%

62%

1-2/5 3/5 4-5/5 Sans réponse

Satisfaction sur l'ensemble du cours

Bioinformatique : algorithmes et génomesBinaural Hearing for Robots

2% 2%15% 12% 15%11% 5%

22% 19% 21%

85%92%

63% 69% 65%

2% 1% 0% 0% 0%



génomes



Vehicles


Clarté des vidéosPeu clair Clair Très clair Sans réponse

20%29%

22%14% 13%

48% 46%39%

30% 31%32%

22%

39%

51% 49%

1% 3% 0%5% 8%



génomes



Vehicles


Difficulté des contenus des vidéosFacile Adapté Difficile Sans réponse

11/14 21/12/2015

Figure 23 – Clarté des quiz. Source : questionnaires 2 Mooc Lab Inria

Ladifficultédesquiz(Figure24)estmajoritairementjugéecommeadaptée (par 45% à 57% des répondants selon les cours), àl’exception duMoocMobile Robots pour lequel la proportion derépondants jugeant les quiz difficiles (38%) est légèrementsupérieureàcellejugeantlesquizadaptés(35%).

Figure 24 – Difficulté des quiz. Source : questionnaires 2 Mooc Lab

Inria. Il faut noter une part assez importante de non réponse auxquestionssur lesexercicesdefindesemaine(Figure25etFigure26) pour les Mooc Bioinformatique, Mobile Robots etCryptography: cela correspond sans doute aux apprenants quin’effectuent pas ces exercices. Le taux de non réponse à cettequestionmonteà33%pourleMoocBioinformatique:lesexercicesde fin de semaine de ce Mooc n’étant pas notés, cela expliquequ’un plus grand nombre d’apprenants ne les réalisent pas et nedonnentdoncpasleuravissurcesactivités.Pourles4Moocconcernés(voirFigure23),lesexercicesdefindesemaine sont majoritairement jugés comme très clairs (par 50 à74% des répondants).A nouveau, un certain manque de clarté apparaît pour lesexercicesduMoocBinauralHearing.

Figure 25 – Clarté des exercices de fin de semaine. Source :

questionnaires 2 Mooc Lab Inria. Lesavissontassezmitigéssurladifficultédesexercicesdefindesemaine pour leMoocBioinformatique: 28% des répondants lesjugent adaptés et la même proportion les jugent trop difficiles.Pour les MoocMobile Robots et Cryptography une majorité desrépondants jugent lesexercices tropdifficiles.Enfinpour leMoocBinaural Hearing, unemajorité de répondants jugent la difficultédesexercicesdefindesemaineadaptée.

Figure 26 - Difficulté des exercices de fin de semaine (source :

questionnaires 2)

DegrédesatisfactiondescontenusLesdonnéessontissuesduquestionnaire3MoocLabInriaproposéen findeMooc.Les résultatsprésentésdans lesFigure27,Figure28 et Figure 29 sont exprimés en pourcentages du nombre derépondantsauxquestionnaires.Pour le Mooc Bioinformatique, la satisfaction concernant lescontenus du cours est très bonne avec 92% de répondants trèssatisfaits par les vidéos, et 78% par les quiz. La satisfactionconcernantlesexercicesdefindesemaineestplusfaibleavec59%derépondantstrèssatisfaits,sachantquelapartdenonréponsepour cette dernière question s’élève à 28% et correspond sansdouteàdesapprenantsn’effectuantpascesexercicesnonnotés.

Figure 27 – Vidéos : satisfaction globale. Source : questionnaires 3

Mooc Lab Inria

Figure 28 – Quiz : satisfaction globale. Source : questionnaires 3

Mooc Lab Inria

Figure 29 – Exercices de fin de semaine : satisfaction globale. Source :

questionnaires 3 Mooc Lab Inria Pour leMoocBinauralHearing, les vidéoset lesexercicesde finde semaine recueillent une grande satisfaction (respectivement64% et 69% des répondants sont satisfaits ou très satisfaits). Lesavissurlesquizsontunpeuplusmitigésavec47%derépondantstrèssatisfaits,31%quidisentêtresatisfaitset22%qui s’estimentpeusatisfaitsdesquizPour leMoocMobile Robots, le pourcentagede répondants trèssatisfaits est assez similaire pour les différents contenus et sesitue entre 64% et 68%. L’appréciation des quiz de ce Mooc

11% 9%

43%

14%3%

25% 25% 22% 21%15%

63% 64%

35%

64%77%

2% 3% 0% 2% 5%



génomes



Vehicles


Clarté des quiz Peu clair Clair Très clair Sans réponse

20%

31%

18%23%

15%

45% 47%

57%

35%

46%

33%

17%24%

38%33%

2% 4% 2% 5% 5%



génomes



Vehicles


Difficulté des quiz Facile Adapté Difficile Sans réponse

1%

26%

8% 3%15%

22%13% 13%

52% 50%

66%74%

33%

2%14% 10%

Bioinformatique : algorithmes et génomes




Clarté exercices fin de semainePeu clair Clair Très clair Sans réponse

11%19%

7%11%

28%

52%

27%33%

28% 27%

49%44%

34%

2%

17%13%





Difficulté exercices fin de semaine Facile Adapté Difficile Sans réponse

1%7%

14%22%

5%

29%19% 24%

92%

64% 68%54%

2% 0% 0%





Satisfaction globale vidéosPeu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

6%

22% 27%14%15%

31%

8%

38%

78%

47%

62%49%

2% 0% 3% 0%





Satisfaction globale quiz

Peu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

3%11%

16%8%10%

20%11%

27%

59%69%

64%59%

28%

0%8% 5%





Satisfaction globale exercicesPeu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

12/14 21/12/2015

semble un peu plus partagée:27% des répondants en sont peusatisfaits.Pour le Mooc Cryptography la satisfaction est un peu moindre:54% des répondants sont très satisfaits des vidéos, 24% sontsatisfaitset22%sontpeusatisfaits;moinsde50%desrépondantssonttrèssatisfaitsparlesquizet38%sontsatisfaits.Lesexercicesde fin de semaine semblent plaire davantage avec 59% desrépondantsquis’estimenttrèssatisfaitset27%quisontsatisfaitsparlesactivitésproposées.

11.3 SatisfactionàproposdesforumsLes deux premières questions concernant la satisfaction sur lesforums de discussion, d’une part sur la participation desapprenants(Figure30)etd’autrepartsurl’interventiondel’équipepédagogique(Figure31),sont issuesduquestionnaire2MoocLabInria. Les résultats présentés sont exprimés en pourcentages dunombrederépondantsauxquestionnairespourchaqueMooc.On remarque un pourcentage important de non réponse à cesquestions (en moyenne près de 60% des répondants auquestionnaire),nouspouvonssupposerquecechiffrecorrespondauxpersonnesquin’utilisentpasleforumetnepeuventdoncpass’exprimeràcesujet.Le Mooc Bioinformatique est celui pour lequel les répondantsexpriment le plus de satisfaction concernant les forums dediscussion: 27% s’estiment très satisfaits de la participation desapprenants et la même proportion s’estime très satisfaite del’interventiondel’équipepédagogiquedanslesforums.Pour les 3 autres Mooc la satisfaction est légèrement moinsgrande: ceci s’explique sans doute par le moins grand nombred’interactions dans les forums, phénomène lié au moins grandnombredeparticipantsaucours.

Figure 30 – Forums : satisfaction concernant la participation des

apprenants (source : questionnaires 2)

Figure 31 - Forums : satisfaction concernant l’intervention des

enseignants (source : questionnaires 2) Lasatisfactionglobalesurlesforumsdediscussion(questionissuedu questionnaire 3 - Figure 32) fait apparaître un taux de trèsgrande satisfaction similaire pour les Mooc Bioinformatique etCryptography avec 41% des répondants, il faut noter que lepourcentage de non réponse est bien plus important pour lepremier cours (42% contre 24%).Pour leMoocBinaural Hearing la satisfaction globale concernantlesforumsdediscussionestassezpartagéepuisque15%sontpeusatisfaits,16%sontsatisfaitset20%sonttrèssatisfaitsetletauxdenon réponse est le plus élevé des 4 Mooc concernés ici (49%).PourleMoocMobileRobots lesavissontunpeumoinspartagés:seuls10%desrépondantssontpeusatisfaits,27%sontsatisfaitset32%sonttrèssatisfaits.

Figure 32 - Satisfaction globale sur les forums à l'issue du cours (source

: questionnaire 3)

11.4 RemarquesglobalessurlescoursetleurscontenusDans le questionnaire 3 MoocLab Inria, il était demandé auxapprenants de citer des points positifs et des pointsd’amélioration sur lecours. Les réponsesauxquestionnairessontparfois complétées par des remarques formulées par lesapprenants dans les forums de discussion. Nous présentons ci-dessous les principaux points soulevés pour chacun des cours etnous mettons ensuite en avant les éléments communs quiapparaissentdemanièretransversesurlesdifférentscours.

MoocWebsémantiqueL’un des points positifs soulevés pour le MoocWeb sémantiquepeutêtremisencorrélationdirecteavecl’enjeuprincipalduprojetuTop-Inria, à savoir « Diffuser l’essentiel des connaissances etavancées récentes de la recherche »: en effet, plusieurstémoignages de doctorants évoquent les changements que leMooc a induit sur le déroulement de leurs projets. Par exemple,l’un d’eux mentionne que «la mise en place d’une ontologie enbiologiestructuraleaété"chamboulée"».D’autres témoignages confirment que la mise en place deformations continues plus ciblées peut répondre à un besoin :beaucoup d’apprenants plébiscitent les connaissances apportéesparleMoocsurledomainemaisindiquentqu’unetransformationen compétences est plus difficile à atteindre et nécessiterait parexemple«plusdetutoriaux...».Lesprincipauxpointsd’améliorationcitésconcernent lesénoncésdesquiz, lanécessitédeproposerdavantagedetravauxpratiquesainsiquel’utilitéd’unetranscriptiontextuelledesvidéos.Danslasuitedudocument,leschiffresindiquésentreparenthèsescorrespondentaunombrede répondantsayantdonné la réponseindiquée.

MoocBioinformatiqueSur les299personnesayant réponduauquestionnaire3,202ontcité des points positifs et 173 se sont exprimées sur les pointsd’améliorationàapporter.Parmi les points positifs cités sur le Mooc Bioinformatique nousretenonsprincipalementlesélémentssuivants:• Laclartédesexplicationsoudel’exposéestmiseenavantà85

reprises, si on y ajoute la clarté des vidéos: au total 92personnesestimentquelescontenusducourssontclairs.

• L’objectifoulecontenuducourssontplébiscités(73),lecoursestnotammentjugécomme• unebonneintroduction• mêlantbieninformatiqueetbiologie• proposantuncontenu/sujetintéressant,passionnant.

• La structuration du cours est appréciée (40), la notion deprogressivitéestnotammentmiseenavant(13).

• Leniveaudedifficultéducoursestapprécié(33)carconsidérécommeaccessibleouabordable

• Lesvidéossontappréciées(27)notammentpour:• leurdurée(12)• leurclarté(7)

3% 7% 6% 6%14% 13% 17% 21%

27%20% 16% 18%

57% 61% 60% 56%





Satisfaction forums - Participation apprenantsPeu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

2%9% 6% 8%12% 11% 11% 15%

27%18%

24% 20%

60% 63% 59% 56%





Satisfaction forums - Intervention enseignants

Peu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

4%

15%10% 13%13% 16%

27%22%

41%

20%

32%

41%42%49%

30%24%





Satisfaction globale forumsPeu satisfait Satisfait Très satisfait Sans réponse

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• L’approcheestjugéepédagogiquepar25personnesParmi les points d’amélioration listés par les répondants auquestionnaire,lespluscitéssontlesélémentssuivants:• Lesquizsontcritiquéspar21personnes:jugéstropfaciles(4),

pas assez nombreux (3); ne portant pas sur le contenu desvidéos (2); contenant des erreurs (13); les énoncés piégeux(2).Autotallefaitqu’ilfailleveillerànepasfaired’erreuraétésoulevépar14personnes.

• 20personnessouhaitentquelecoursailleplus loin,soitdansunesuite,soitenajoutant1ou2semaines

• L’utilisationd’unlangagedeprogrammationoud’unemanièrepour pouvoir exécuter du vrai code est stipulée par 18personnes

• L’ajout de ressources ou références complémentaires est cité13fois

• Des besoins de clarification ou d’approfondissement surcertainspointsducoursontétésoulevés(11).

MoocBinauralHearingSurles45personnesayantréponduauquestionnaire3,26ontcitédes points positifs et 29 se sont exprimées sur les pointsd’améliorationàapporter.Les points positifsprincipalement cités pour le Mooc BinauralHearingportentsurlefaitquececours:• constitue une bonne introduction et offre un panorama du

sujet(10),• portesurunsujetnouveaupour lequel ilyapeudecontenus

enligne(6),• propose l’examen d’un sujet complexe expliqué de façon

compréhensible(5),• estbienstructuréetqu’ils’appuiesurdesvidéoscourtes(4).Lespoints d’améliorationles plus fréquemmentmentionnés sontlessuivants:• le cours est trop théorique, il manque d’exercices applicatifs

(13);• les quiz (10) sont jugés trop ambigus ou mal formulés, ne

correspondant pas au contenu de la vidéo, manquantd’explicationssurlesréponsesincorrectes.

Dans le forumdediscussion,onretrouveplusieursremarquessurl’ambigüité́ des questions dans les quiz, les réponsesinsuffisamment claires.Des apprenants ymentionnentégalementdesoutils, logicielsou langagesdeprogrammationquipourraientêtreutiliséspourmettreenapplication lesnotionsabordéesdanslecours.

MoocMobileRobotsSurles37personnesayantréponduauquestionnaire3,20ontcitédes points positifs et 17 se sont exprimées sur les pointsd’améliorationàapporter.Lespointspositifslespluscitéspour leMoocMobileRobots sontlessuivants:• le fait que le cours constitue une bonne introduction aux

problématiques(8)etprésentedessolutionsactuelles(1);• l’utilisation des notebooks iPython pour les exercices de la

semaine5(5).Les points d’améliorationmis en avant par les répondantsconcernentprincipalement:• la difficile compréhension des vidéos : la nécessité d’ajouter

dessous-titresaétémentionnée3fois.• lesquizouexercices(8):

• Manquedeclartédesquiz(5)ouexercicesjugésmauvais(1)

• Proposerdesexercicesplusdifficiles(avecchampstextesàcompléteretpasuniquementQCM(1)

• Proposerdavantaged’exercicesdeprogrammation(1).L’utilisationdePythonétaittrèsattendueparcertainsapprenantsetiln’étaitpeutêtrepasclair,danslaprésentationducours,qu’ellen’interviendraitseulementsurlescontenusdeladernièresemainedecours.

MoocCode-basedCryptographySurles37personnesayantréponduauquestionnaire3,21ontcitédes points positifs et 23 se sont exprimées sur les pointsd’améliorationàapporter.Pour leMoocCryptography leprincipalpointpositifmisenavantestlesujettraité(19),notammentpoursagrandespécificité(6).Parmilespointsd’améliorationcitéspourceMoocnousretenons:• Lesquizetexercices(12remarques):

• Lesquestionssontjugéesdifficiles(3)plusparticulièrementparcequ’ellesnesontpasdirectementtraitéesdanslesvidéos(2),ambiguës(2),ouparfoistropsimples(1),notammentparcequ’ils’agitdeQCMetqu’onpeutavoirjusteenrépondantauhasard(1).

• Dansleforum,unapprenantsuggèredenepasévaluerlesquizdefindeséquencemaisdelesproposercommedesexercicesd’entraînementenproposantunnombred’essaisillimités.

• Les problèmes de compréhension des vidéos (9) en raison del’accent des auteurs (2), de défauts de prononciation, del’utilisation de la langue anglaise (2) ou de la trop granderapiditéd’élocution(2),lanécessitédeproposerdessous-titresaétésoulevée(3).

Pointspositifsmisenavant:bilanglobalSi l’on considère les Mooc «recherche» diffusés, nous pouvonsretenir que les points positifs les plus mis en avant sont lessuivants:• LesMooc Inria sontplébiscitéspour les sujets traitésqui sont

pourlaplupartassezrarementabordésparailleurs.• LesMooc Inriadiffusés constituentdebonnes introductionsà

leurssujetsrespectifs.Pour l’ensemble des Mooc Inria diffusés la courte durée desvidéosestappréciée.Enfin, l’usage d’un dispositif techno-pédagogique innovant (lesnotebooksiPython)pourfavoriserl’apprentissaged’unlangagedeprogrammation «à la mode» est clairement apprécié desétudiants. Cette innovation a contribué au succès du MoocPython.Même si le nombre de participants était assez faible pour lesMooc «recherche» destinés à un public de spécialistes etnécessitantdesprérequisdehautniveauen informatiqueet/oumathématiques, le fait que ces cours abordent des sujets peucommuns et qu’ils soient reconnus pour cela est un pointimportant.Celavadanslesensdel’undesobjectifsvisésparInriaavec la réalisation de Mooc: la valorisation et la diffusion destravauxderecherche.

Pointsd’améliorationssoulevés:bilanglobalLespoints d’amélioration que l’on retrouve cités pour la plupartdesMooc diffusés, que ce soit à travers les questionnaires,maiségalement dans les forums de discussion des cours, sont lessuivants:• Les quiz sont souvent critiqués, jugés trop faciles ou trop

difficilesouparfoisambigus.• Lemanqued’exercicespratiquesouapplicatifs.• Pour les Mooc en anglais, les problèmes de compréhension

des locuteurs sont régulièrementmisenavantet lanécessitédeproposerdessous-titresestplébiscitée.

Uneffortparticulierdevradoncêtre fait surcesdeuxaspectsparl’équipeMoocLabetlesauteurslorsdelarééditiondesMooc.

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12 Quels retours des auteurs ? FabienGandon,co-auteurduMooc«WebsémantiqueetWebdedonnées»:«Il n’existe pas de MOOC sur ce sujet en français. Il m’a doncsemblé intéressantqu’Inria,entantqu’institutderecherchepublicdédiéauxsciencesdunumérique,puisseproposeruntelMOOC.SionnesepositionnepasdanslaréalisationdeMOOCssurdessujetstelsque lewebsémantique,quelqu’und’autre le feraet je trouvedommage de perdre cette visibilité. En réalisant ce MOOC, jetouchedixfoisplusdemondequelecoursquejedonneenamphiet j’atteins des personnes qui n’auraient pas pu accéder à un telenseignement,notammentdansd’autrespays Francophones.Unepartie des inscrits sont des doctorants ou des académiques, or ils‘agitbienlàd’unpublicimportantpourInria.Deplus,lescontenuset le discours de ce MOOC sont des outils pédagogiques qui meseronttrèsutilesauseindemonéquipeetnotammentauprèsdesnouveauxarrivants. Enfin j’espèreque ce travail représenteraunearchive digitale, «une mémoire» qui pourra servir aux futuresgénérations.»ArnaudLegout,co-auteurduMooc«Python:desfondamentauxàl'utilisationdulangage»«CeMOOCaétésanscontesteunimmensesuccès,nonseulementparlaforteparticipation,maisaussiparlaquasiunanimitésaluantlagrandequalitédeceMOOCetsonrôledeservicepublic.C'est|égalementnotresentiment.Nouspensonsqu'untelMOOCvabienaudelàd'uncoursuniversitairepuisqu'ildonneaccèsàunmatérielpédagogique de grande qualité, qui serait inaccessible à unegrande partie des apprenants. En effet, de nombreux apprenantsontsoulignéqueleursituationprofessionnelleoufamiliale,ouqueleur localisationgéographiquene leurpermettaitpasdesuivreuncursus universitaire. Il y a aussi de nombreux étudiants qui n'ontpas eu accès à un cours de Python approfondi durant leurformation.Parmilesnombreuxtémoignagesquenousavonsreçus(autour d'une centaine parmi les inscrits) nous avons desprofesseursdelycéesetdeclassespréparatoiresquiontenfinpuseformer pour offrir à leurs élèves une introduction à laprogrammationdequalité,despersonnesen reconversionquiontpu se former gratuitement, des étudiants, des doctorants, desingénieurs tous souhaitant découvrir un langage aujourd'huiindispensable, et constituant un vrai plus dans leur CV et même,dans un témoignage qui nous a particulièrement touchés, unprofesseur Africain saluant l'importance d'un tel MOOCfrancophonepourledéveloppementdepaysAfricains.En résumé, nous pensons que les MOOC de qualité aident demanière importante au rayonnement d'Inria, participent à unemission de service public et contribuent à améliorer le niveaucompétenceeninformatiqueenFrance.»NicolasSendrier,co-auteurduMooc«Code-BasedCryptography»:«Trèsbrièvement,Lapréparationdusupportm'aprisbeaucoupdetemps, plus que je ne prévoyais. L'absence de contact avec lesétudiants est une vraie difficulté, même si cette difficulté étaitprévue. Globalement, l'expérience est très satisfaisante, commepeutl'êtreuneactivitéd'enseignement.Ilyaenplus,enpositif, lecoté durable, le revers étant qu'on ne peut rien modifier (oupresque)sionlerejoue.Sur les semaines de diffusion, je n'ai rien à dire, il y a eu peud'activitésurleforum.»IrèneMarquez,co-auteurduMooc«Code-BasedCryptography»:«La préparation de chaque semaine de supportm'a pris environtrois-quatresemainesdetravaille.Lapréparationdesexercicesm'apris 2 jours intensifs pour chaque semaine. J'ai passé de deux à

quatre heures chaque semaine de diffusion dans le forum pourrépondre aux questions et corriger les erreurs. Comme mescollègues, je pense que cette expérience était très positive. Unexerciceexcellentpouraméliorernoscoursetfaireconnaîtrenotrerecherche.Cecoursétaitunsujetd'actualitédans lequel Inriaestpointeur. Il aurait été donc dommage que d'autres personnes leprésenteavantnous.»Matthieur Finiasz, co-auteur du Mooc «Code-BasedCryptography»:«Pour ma part je ne fais plus d'enseignement depuis quelquesannées,doncleMOOCn'arienchangédececôtélà.Enrevanche,jepense que c'est un très bon outil d'enseignement. Cela donne lapossibilitéàdesgensde "jeterunœil"àun sujetprécispour voirs'ilsveulents'yplongervraiment,paroppositionaucoursclassiquesoùonestunpeuobligédeselancerdedanssanstoujourssavoirsicela va nous plaire. L'autre intérêt est de pouvoir suivre un coursparunvraispécialisted'undomaine,plutôtqueparunenseignantqui n'a jamais fait de recherche sur le sujet : pour un cours trèsspécialisécommelacryptographieàbasedecodescorrecteursc'estcertainementbeaucoupmieux.»François Rechenmann, auteur du Mooc «Bioinformatique :algorithmesetgénomes»:«Des journéesdepréparation ;cinqheuresdevidéoetautantdedemi-journées d’enregistrement, des slides, des quiz, suivre etanimerleforum…Certes,maisauboutducompte,plusieursmilliersdepersonnes,detoutâge,touteformation,touteattente,formantunpublicexigeant,maisréactifetsolidairedansl’apprentissageetla réflexion. Qu’espérer de mieux quand votre vocation est lacréationetladiffusiondesconnaissances?»,

13 Que peut-on retenir de ces expériences ? L’expérience vécue sur ces deux premières années duMooc LabInriaesttrèspositive.LesMooccréésdanslecadreduprojetuTOPjouentpleinementleurrôlededémonstrateurs.LeMoocLabInriaestconfortédansl’idéequelenumériquedanslaformation et le recours à des innovations techno-pédagogiquessont des moyens de faciliter le suivi d’un cours et qu’il fautcontinueràdévelopperdetelsprojets.Même si l’aspect massif est parfois relatif sur les Mooc«recherche»diffusés,sil’onanalyselenombredeparticipantsauregard de la spécificité du sujet et de la taille de la communautéscientifique existant sur le domaine, les chercheurs en charge decesMoocsontgénéralementtrèssatisfaitsdel’audiencetouchée.Leschercheursquise lancentdans l’aventureMoocenressortentde manière générale très satisfaits, et ceci malgré la charge detravailquecelarequiertaumomentdelacréationducours.La satisfaction des étudiants qui suivent les cours est au rendez-vous,mêmesipourcertainscoursdesaméliorationsdevrontêtreapportées.L’expérienceMoocsepoursuitdoncchezInriaen2015-2016,richedesenseignementstirésdelacréationdecessixpremiersMooc.

La majorité des Mooc produits par le Mooc Lab Inria ont étéréalisés dans le cadre du projet IDEFI uTOP Université detechnologie ouverte pluri-partenaires - contrat PIA ANR-11-IDFI-0037(http://utop.fr-http://utop.inria.fr/)

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Retours d'expérience sur deux années de Mooc Inria. · Ce retour d’expérience vise à alimenter la ... 2.2 4.1Web sémantique et Web de données Le Mooc Web sémantique et Web