À l’Université Ouverte de Catalogne (UOC), la première université à distance créée au monde, on appelle les premières semaines de la première année « le mois de la peur ». Et le fait est que sept personnes sur dix qui abandonnent la course le font cette année-là et 75 % d’entre elles abandonnent au cours du premier mois. Parfois, il s’agit d’un problème structurel – ils ont confondu le niveau ou le contexte a changé – mais bien d’autres se perdent dans un enseignement avec beaucoup d’évaluation continue. «Nous sommes un peu obsédés par le fait que quiconque souhaite étudier puisse le faire», reconnaît son recteur, Àngels Fitó. Pour y remédier, ils se sont remis à la technologie, avec des algorithmes et du machine learning. 33 % des étudiants de première année de l’UOC abandonnent leurs études, contre 47,2 % à l’Université nationale d’enseignement à distance (UNED), l’autre grand campus espagnol éloigné.
Fitó raconte le développement d’un « système de prévention de l’abandon scolaire qui analyse quelle combinaison de matières est la plus dangereuse en termes d’abandon scolaire ». Ils savent donc que « si l’on combine langage et statistiques, c’est une mort certaine », ironise le recteur. Ou encore, ils conseillent qu’au cours de la première année « divisée en deux semestres », au lieu de choisir toutes les introductions à des matières plus théoriques, l’étudiant opte également pour quelque chose de plus expérimental, comme la gestion des ressources humaines. De plus, l’UOC accompagne les étudiants avec des tuteurs, notamment dans ces débuts déconcertants.
L’université – avec des prix et un encadrement publics, mais une gestion privée à travers une fondation dans laquelle la Generalitat est présente – a également développé un système d’intelligence artificielle qui détecte les étudiants à risque d’échec, permettant à leurs professeurs de réagir plus tôt qu’il est tard. L’application a été testée auprès de 581 étudiants de différentes matières des diplômes d’informatique et de commerce et les résultats sont encourageants. Les étudiants universitaires qui ont accepté de participer – ont signé un consentement éclairé – ont abandonné 12% de moins à la fin du cours que leurs camarades de classe qui n’ont pas collaboré.
Avec ce système, nous voulions rendre l’étudiant conscient de son processus d’apprentissage
Nous allons maintenant étudier l’extension de ce projet pilote à l’ensemble du campus, qui compte 52 000 étudiants de premier cycle (26 000 de plus de 30 ans), la majorité ayant un travail (90 %), une famille et une hypothèque. « Bien souvent, ce sont les gens qui sont dépassés par le modèle lui-même. Ce sont des étudiants qui n’ont peut-être pas étudié depuis 10 ans, qui ont accédé par des entretiens à des étudiants de plus de 45 ans, qui ont eu une pause dans leur vie pour une raison quelconque… donc cette focalisation sur le semestre étudiant de première année est une aspect structurel pour nous», explique le recteur. « Bien souvent, ils seront les premiers diplômés de la famille. Le diplôme est clairement une seconde chance pour les personnes qui, dans un autre contexte, n’auraient pas pu étudier. C’est notre façon de comprendre l’élitisme », est fier Fitó.
Lors d’une réunion avec ce journal à Barcelone, trois professeurs parlent de ce projet ambitieux, appelé Système d’apprentissage intelligent (LIS)qui a démarré en 2019 et porte désormais ses meilleurs fruits sous la houlette de David Bañeres avec le modèle Profil d’abandon à risque (PDAR). « Nous voulions connaître le comportement de chaque élève pour voir comment nous pouvions les encourager à poursuivre leurs études. Connaître leurs points faibles pour recommander du matériel supplémentaire », explique Ana Guerrero, l’une des créatrices de l’application. Et il ajoute : « Avec ce système, nous avons voulu sensibiliser l’étudiant à son processus d’apprentissage. Pour lancer des alertes. Si vous ne réalisez pas les activités, surveillez-les.
Avec ce système, les enseignants ont une certaine marge de réaction sur ce qui se passe
Elena Rodríguez, comme Guerrero, professeur d’informatique, poursuit : « Nous voulions également informer les enseignants. Notre système d’enseignement est basé sur une évolution continue, proposant des défis plus ou moins axés sur une activité professionnelle et c’est ainsi que vous apprenez. La question est : quand réalisez-vous que l’élève a abandonné ses études ? Quand vous ne livrez pas la première activité ? La deuxième? C’est peut-être trop tard. » Et pour cela ils ont créé PDAR. « Avec ce système, les enseignants ont une certaine marge de réaction sur ce qui se passe ou va se passer. « Nous avons commencé avec des modèles qui tentaient de prédire la possibilité d’un échec dans une matière et nous avons terminé avec un modèle spécifique sur l’abandon scolaire. »
Dans un premier temps, ils ont utilisé un jeu sur la possibilité de ne pas réussir une matière si la première activité n’était pas dispensée et ils ont pris en compte leurs résultats aux tests de contrôle continu continu. Pour ce faire, ils ont construit une base de données avec des données provenant des notes d’anciens étudiants anonymisés avec laquelle ils ont formé des modèles d’apprentissage automatique. Et pour améliorer son efficacité, ils ont amélioré le modèle en tenant compte d’autres données anciennes : s’il était un nouvel étudiant, s’il était déjà inscrit dans la matière, son dossier académique et le nombre de matières dans lesquelles il était inscrit (quelque chose de décisif). Mais le système n’a pas fonctionné car ce suivi se limitait à trois ou quatre moments précis de l’exécution du travail et l’aide pouvait arriver tardivement.
Avec l’algorithme PDAR, testé sur 581 étudiants, il est affiné, surveillé quotidiennement et prend également en compte les données de profil de l’étudiant en question, ses performances au sein du cours et son implication dans la vie universitaire à travers des clics et autres actions quotidiennes. « Nous avons commencé à voir quand ils entraient dans les tableaux, les forums… pour déduire un peu de l’interaction au sein de la classe », poursuit Guerrero.
Les algorithmes vous indiquent non seulement que vous risquez d’échouer, mais ils vous donnent également une explication.
Lors du test pilote, l’algorithme a surveillé le travail quotidien et a envoyé une alerte à ceux qu’il a détecté à risque d’abandon scolaire pendant plusieurs jours consécutifs (un nombre de jours différent selon les caractéristiques du sujet). Un appel d’attention personnalisé comme un feu tricolore : vert sans problème, jaune en danger et rouge, en situation extrême. L’informaticien Jordi Conesa, qui a participé à la mise en œuvre du pilote en tant que responsable du sujet, en a été convaincu. « Les algorithmes vous disent non seulement que vous risquez d’échouer, mais ils vous donnent une explication : des personnes ayant votre profil et qui ont emprunté le même chemin ont échoué ou abandonné. Pour moi, c’était un outil très utile pour établir un lien avec les étudiants, leur faire des recommandations. Et à partir de là, parfois des conversations s’instauraient », se souvient-il.
Même si Conesa est franc : « Il est très difficile pour un étudiant qui a consciemment décidé d’abandonner ses études de ne pas le faire parce que vous lui envoyez un message. » Le directeur insiste beaucoup sur la nécessité d’accompagner cet élève physiquement isolé à son domicile. « Votre situation personnelle et professionnelle doit être prise en compte. Il s’agit parfois de leur apprendre à organiser leur temps, à affronter le premier test d’évaluation ou à comprendre que c’est à eux qu’il appartient d’accéder à la connaissance. En moyenne, ses étudiants mettent huit ans pour obtenir un diplôme de quatre ans avec discipline et persévérance.
Actuellement, ce groupe de chercheurs travaille sur un projet visant à personnaliser les cours de propriété intellectuelle de l’Office européen des brevets, qui l’a financé. Grâce à LIS, les personnes inscrites à sa plateforme éducative seront suivies.
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