Une étude empirique sur les MOOC Video.
le site tableauxinteractifs.fr a traduit le début d’une étude écrite et publiée aux états unis dont on pourra lire contenu complet et original derrière le lien suivant:
comment rendre un mooc captivant – etude complète-2
| Cet article présente une étude empirique sur comment le style de production de vidéo influe l’adhésion de l’étudiant aux vidéos éducatives en ligne. D’après nous, la nôtre est actuellement la plus importante parmi les études d’adhésion aux vidéos, en utilisant des données tirées par 6,9 millions de vidéos vues à travers quatre cours sur la plateforme de MOOC EduX.Nous mesurons le temps apprêté par les étudiants pour visualiser chaque vidéo, et s’ils essayent de répondre aux problèmes d’évaluation post-vidéos.
Nos résultats principaux sont :
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 Figure 1Le style de production de vidéo affecte souvent l’adhésion de l’étudiant dans les MOOCs. Sont inclus dans les styles typiques:a) La conférence de salle de classe,b) Le « talking head » présentation d’un enseignant montrant sa tête, c) Dessin sur tableur digital, format popularisé par l’Académie de Khan d) Présentation de PowerPoint |
RÉSUMÉ
Avec ces constatations et aperçus quantitatifs obtenus lors des entrevues avec des personnels de l’éducation, nous avons élaboré des directives pour aider les enseignants et producteurs de vidéos à améliorer le format de vidéo en ligne.
Mot clefs
Engagement de vidéo; éducation en ligne; MOOC
INTRODUCTION
Les professeurs ont enregistré des vidéos de formation depuis que le format a existé. Au cours de la dernière décennie, des sites web d’hébergement de vidéos en ligne, tel que Youtube ont donné aux gens la possibilité de publier des vidéos à grande échelle. Par exemple, les vidéos de Khan Academy ont été vues plus de 300 millions de fois sur Youtube.
Les vidéos sont centrales pour l’expérience d’étude de l’étudiant dans la génération actuelle de MOOCs de la part des fournisseurs tels que Coursera, Educational et Udacity (parfois appelé xMOOCs).
Ces cours en ligne sont particulièrement organisés comme des enchaînements de vidéos interposées avec d’autres ressources tels que les problèmes d’évaluation et démonstrations interactives. Une étude du premier cours en ligne (6.002x, Circuits et Electroniques) a prouvé que les étudiants ont passé la plupart de leurs temps à regarder des vidéos.
Grâce à l’importance des contenus de vidéos en MOOCs, les personnes employées dans la production de vidéo et les concepteurs de contenus dépensent beaucoup de temps et d’argent en produisant ces vidéos, qui sont souvent filmées dans de différents styles (voir figure 1).
D’après nos discussions avec le personnel chez EducX, nous avons constaté que l’une de leurs questions pressantes était : Quels genres de vidéos génèrent, pour les étudiants les meilleurs résultats d’apprentissage dans un MOOCs ? Une question relative qui influe le tarif auquel de nouveaux cours peuvent être ajoutés sur comment maximiser l’apprentissage des étudiants tout en gardant le temps de la production de vidéo et les coûts à des niveaux raisonnables.
Pour atteindre cet objectif, ce document présente une étude empirique de l’adhésion des étudiants aux vidéos MOOC, évalué par le temps pris par les étudiants pour lire chaque vidéo, et s’ils essayent aussi de répondre aux problèmes d’évaluation post-vidéos.
On choisit d’étudier l’adhésion parce que c’est un pré requis nécessaire (mais ce n’est pas suffisant) primordiale pour l’étude, et parce que c’est mesurable en analysant les journaux de visionnages des MOOC.
L’adhésion aux vidéos est également importante même au-delà de l’éducation. Par exemple, les hébergeurs commerciaux de vidéos à l’instar de Youtube et de Wistia utilisant l’engagement comme une métrique clef à surveiller puisqu’elle influe sur le revenu.
A lire aussi : la procédure de création d’une capsule vidéo pédagogique.
Table 1. Résumé des enseignements et recommandations de productions de vidéos qui sont présents dans le document
| Résumé | Recommandations |
| Les vidéos courtes sont plus engageantes, moins de 6 minutes | Investir fortement dans le dossier pédagogique de pré-production permettant de morceler les vidéos |
| Les vidéos alternant la présentation sur une caméra sont plus engageantes que les diapositives | Investir dans l’édition de post-production pour montrer la tête de l’enseignant lors des passages opportuns de la vidéo |
| Les vidéos produites avec une approche personnelle peuvent être plus engageantes que les enregistrements hautes fidélités faits en studio | Essayer le tournage dans des cadres informels, ce ne serait pas nécessaire d’investir un grand budget dans des studios de production |
| Les dessins de Khan sont plus engageants que les diapos de PowerPoint | Introduire les mouvements et les images continues à travers les tutoriels, avec des discours improvisés |
| Même les vidéos de conférence enregistrées et de haute qualité ne sont pas aussi engageantes, une fois intégrées pour un MOOC | Si les professeurs insistent pour enregistrer les conférences, ils peuvent toujours s’organiser en ayant le format de MOOC à l’esprit |
| Les vidéos où les enseignants parlent assez vite et avec beaucoup d’enthousiasme sont plus engageantes | Inciter les enseignants à mettre en évidence leur enthousiasme et les insister sur le fait qu’ils n’ont pas besoin de ralentir volontairement leur diction |
| Les étudiants s’engagent différemment avec les conférences et les vidéos informatives | Pour les conférences, se concentrer sur l’expérience vécue. Les tutoriels permettre la révision et l’approfondissement |
L’importance de l’échantillon
Les producteurs de vidéos MOOC conçoivent leurs productions sur la base d’anecdotes, de leur bon sens, et sur recommandations résultant d’études basées sur l’expérience de quelques centaines de visionnages de vidéos.
Concernant l’échelle de cette étude, l’analyse des sessions de visionnage sur les Mooc impliquant des centaines de milliers d’étudiants venant du monde entier et des millions de séances de lectures de vidéos est d’une magnitude quatre fois plus grande que celle disponible dans les études antérieures.
Une telle échelle nous donne la possibilité de corroborer la recherche sur l’engagement de vidéo traditionnelle de prolonger l’étude vers un contexte moderne en ligne. Ceci permet au producteur de vidéo MOOC de prendre des décisions rigoureuses basées sur des constatations plutôt que sur les intuitions.
Finalement, on peut généraliser nos conclusions et recommandations de généraliser en dehors des MOOCs. Par exemple, à d’autres formes de tutoriels informels en ligne, qui se produisent lorsque des centaines de millions de personnes regardent des vidéos YouTube sur différents thèmes allant de la cuisine au tricotage.
Cette étude apporte deux contributions majeures
Des résultats d’une étude empirique sur l’engagement de vidéo MOOC, puis en associant l’analyse des données de 6,9 millions de visionnages de vidéo avec entrevues de producteurs de vidéos. La colonne gauche du Tableau 1 récapitule nos sept observations majeures. A notre connaissance, notre étude sur l’adhésion aux vidéos est la plus étendue actuellement.
Recommandations pour les concepteurs de contenus et producteurs de vidéos, basées sur notre résumé d’étude (voir la colonne droite du Tableau 1). Les personnels éducatifs commencent déjà à utiliser quelques-unes de ces recommandations pour aider les professeurs vers une meilleure production technique de vidéos, qui mène à l’engagement maximum de l’étudiant.
ACTIVITÉ CONNEXE
A notre connaissance, notre étude est celle qui met en corrélation le style de production de vidéo avec l’engagement à grande échelle en utilisant des millions de séance d’observation.
Les analyses antérieures à grande échelle sur les dossiers d’interaction de MOOC ne sont pas particulièrement sur des vidéos. Une partie de ce travail constitue la raison de notre étude. Par exemple, une étude sur le cours EducX (6.002x, circuits et électroniques) révèle que les étudiants dépensent la majorité de leurs temps en regardant des vidéos. Et une étude sur trois cours de Coursera montre que plusieurs étudiants font partis des auditeurs qui s’engagent dans un premier temps avec vidéos tout en évitant les évaluations des problèmes, les discussions en ligne et d’autres éléments des cours interactifs.
Enfin, les enseignants ont utilisé des vidéos et des supports électroniques pendant des décennies avant le lancement de MOOCs. Mayer, chercheur en sciences cognitives étudie les impacts du multimédia sur l’éducation des élèves.
Williams étudie les meilleures pratiques d’utilisation des différents moyens de diffusion depuis 1950 jusqu’à 1990.Ces études s’appuient sur des échantillons d’au plus d’une douzaine de sujets et d’une centaine de visionnages vidéos. Notre étude étend ces recherches en se basant sur les données d’un environnement en ligne à grande échelle.
MÉTHODOLOGIE
Nous avons adopté une approche de méthodes mélangées. Nous avons analysé des données à partir de 4 cours edX et avons complété nos conclusions quantitatives issues des entrevues avec le staff qui ont participé à l’élaboration de ces cours.
Sélection des cours pour l’échantillon
| Cours | Sujet | Université | Style de la vidéo | Nombre de vidéos | Nombre d’étudiants | Nombre de visionnages |
| 6.00x | Introduction client-serveur et programmation | MIT (Massachuset Institute of Technology) | Enregistrement dans un bureau | 141 | 59.126 | 2.218.821 |
| PH207x | Statistiques pour la santé publique | Université de Havard | Studio de télévision | 301 | 30.742 | 2.846.960 |
| 3.091x | Intelligence artificielle | Harvard & Berkeley | Enregistrement en classe | 149 | 22.690 | 1.030.215 |
| 3.091x | Chimie des états solides | MIT (Massachuset Institute of Technology) | Enregistrement en classe | 271 | 15.28 | 806.362 |
| Total | 862 | 127.839 | 6.902.358 | |||
Table 2
Nous avons analysé le dossier issu de quatre cours pendant le premier groupe edX offert en automne 2012 (voir Table 2). Nous avons sélectionné des cours à partir de tous les trois contributeurs d’edX à l’époque (MIT, Harvard, and UC Berkeley) et avons essayé de maximiser la diversité au niveau des sujets et des styles de productions de vidéos (voir Figure 1).
Cependant, comme notre étude s’appuie sur des cours d’automne 2012, ils s’étaient concentrés sur des sujets mathématiques et sciences, notre corpus n’inclue aucun des cours de sciences humaines ou sciences sociales.
EdX a lancé d’autres cours au Printemps 2013, mais les données en retour étaient trop partielles quand nous avons commencé cette étude.
Pour améliorer la légitimité externe, nous pensons répliquer nos analyses sur davantage de cours une fois que nous obtenons leurs données.
La session de lecture de vidéo, la principale information que nous analysons est une séance de lecture de vidéo qui représente un unique exemple d’un étudiant regardant particulièrement une vidéo edX. Chaque session contient un nom d’utilisateur, ID vidéo, début et fin de session, vitesse de la lecture de vidéo (1x, 1.25x, 1.5x, 0.75x, ou plusieurs vitesses), nombre de fois où l’étudiant appuie le bouton play et pause, et s’il a essayé un problème d’évaluation peu de temps après avoir regardé la vidéo donnée.
Pour extraire les sessions de lecture de vidéo, nous avons extrait les données de nos quatre cours cibles. Le site web edX mémorise les évènements de l’utilisateur tels que la navigation sur une page, la lecture de vidéo, pause d’une vidéo, et la soumission de réponses pour évaluation.
Nous avons segmenté les morceaux de séances de lecture de vidéos basées sur ces heuristiques : chaque session commence par ‘’lire vidéo’’ pour un étudiant particulier et une vidéo, et ça se termine quand :
- cet étudiant provoque un évènement quelconque non relatif à la vidéo en cours (ex : surfant sur une autre page)
- cet étudiant termine la session actuelle,
- au moins, il y a 30 minutes d’attente avant l’évènement prochain de l’étudiant (Google Analytics utilise cette approche pour morceler les visites de sites web)
- la lecture de vidéo est terminée. Le lecteur vidéo edX provoque un évènement ‘’pause vidéo ‘’ quand la vidéo touche à sa fin. Donc, si un étudiant lit une vidéo de cinq minutes et après s’en va de l’ordinateur, cette séance de lecture se terminera quand la vidéo se termine après cinq minutes.
En automne 2012, le lecteur vidéo edX commence automatiquement la lecture de chaque vidéo (et affiche ‘’play vidéo’’) dès que l’étudiant télécharge la page jointe. Plusieurs étudiants pausent la vidéo presque immédiatement ou surfent sur une autre page. Ainsi, nous avons filtré nos sessions moins de cinq secondes, car ceci est probablement dû à auto-play.
Notre script a extrait un total de 6.9 millions de séances de lecture de vidéos à travers quatre cours pendant le moment où ils étaient offertes en automne 2012 (voir Table 2).
Mesure de l’engagement
Nous cherchons à mesurer l’engagement de l’étudiant face aux vidéos de formation. Toutefois, la véritable adhésion est impossible à mesurer sans produire une mesure qui associe un visionnage des vidéos et les réponses aux questionnaires, ce qui n’a pu être fait dans notre étude. Ainsi, nous utilisons deux indicateurs pour mesurer l’engagement :
Temps de lecture
Nous utilisons la durée du temps que l’élève passe sur une vidéo (c’est-à-dire la durée de la séance de lecture de vidéo) comme le variable principale pour l’engagement. Le temps d’engagement est une métrique standard utilisée par deux ou trois hébergeurs de vidéo tels que Youtube et les fournisseurs d’hébergement comme Wistia.
Sa limite intrinsèque est qu’il ne peut pas indiquer si quelqu’un est activement concentré à la vidéo. Le lecteur peut laisser dérouler la vidéo simplement en arrière-plan tout en étant occupé à d’autres activités.
Tentative de réponse au problème
32% des vidéos des quatre cours étudiés sont immédiatement suivies par un problème, ce qui est habituellement une question à choix-multiple destinée à s’assurer de la compréhension de l’élève sur le contenu de la vidéo.
Nous enregistrons si un étudiant a essayé le suivi du problème dans les 30 minutes après la lecture de la vidéo. Une tentative de réponse au problème implique un intérêt supérieur du lecteur de la vidéo.
Quand nous référons à l’engagement tout au long de ce document, nous considérons l’engagement comme mesuré à travers ces deux indicateurs, qui ne sont pas l’engagement réel du lecteur (ce dernier étant trop difficile à mesurer).
Propriétés des vidéos
Pour déterminer comment la production de vidéo met en corrélation avec l’engagement, nous avons tiré quatre propriétés principales de chaque vidéo.
Durée: depuis que tous les vidéos edX ont été hébergées sur Youtube, nous avons écrit un script pour avoir la durée de chaque vidéo sur Youtube.
