Profitant d'être en inter-contrat, j'ai voulu tester ce qu'était un Massive Open Online Course (MOOC) du coté étudiant.

Je me suis inscrit au cours The Data Scientist's Toolbox sur Coursera proposé par Jeff Leek. J'ai opté pour ce cours d'une part parce qu'il rentrait dans mon planning et d'autre part parce qu'il ne me semblait pas trop difficile pour débuter chez les MOOC.

Le cours de déroule sur 4 semaines, 3 semaines de cours à proprement dit et une semaine d'évaluation par les pairs. Au début de chaque semaine on reçoit un mail nous invitant à aller consulter une nouvelle partie du cours. Les cours se présentent sous la forme de diapo au format PDF et de vidéos qu'on peut visionner en ligne ou télécharger (avec aussi des sous-titres en anglais). Ma connexion internet au Congo ne dépassant pas 512 kb/s, je ne pouvais pas voir les vidéos en lignes, je les ai alors toutes téléchargées, une par une, ce qui fut fastidieux. Par la suite, j'ai découvert coursera-dl qui est un programme Python qui permet de télécharger tout le matériel (cours, vidéos, sous-titres) d'un cours sur Coursera. Très pratique !
L'intéret d'avoir sur son ordinateur tout le matériel d'un cours, c'est de pouvoir le travailler à son rythme. Les cours sont clairs et bien conçus. Même si je pense avoir un bon niveau en anglais, j'ai apprécié d'avoir les sous-titres des vidéos à disposition.

Avant la fin de chaque semaine de cours, il fallait répondre à un quiz sous forme de QCM. On pouvait faire jusqu'à trois tentatives pour y répondre. Après chaque essai, on avait la note correspondante et la liste des erreurs commises. La meilleure note des trois essais était prise en compte.

Coursera quiz

Un début de quiz. Visiblement chez Coursera, on ne peut sous-traiter son travail ;-)

A la fin de la 3e semaine, en plus du quiz, il fallait rendre un projet. Pour ce cours, le projet était vraiment simple puisque cela consistait à installer R et Rstudio, et à manipuler des dépôts sur GitHub.

La 4e semaine était dédiée à l'évaluation par les pairs. C'est-à-dire que j'ai noté le projet d'autres étudiants et que réciproquement mon projet a été évalué par d'autres étudiants. J'ai trouvé ça génial. Au minimum, il fallait 4 projets mais on pouvait sans problème en faire plus.

Le schéma de notation était le suivant :

deadline proportion note filale pénalité
Quiz #1 fin semaine 1 20 % 10 % par jour de retard (*)
Quiz #2 fin semaine 2 20 % 10 % par jour de retard (*)
Quiz #3 fin semaine 3 20 % 10 % par jour de retard (*)
Projet fin semaine 3 40 % 20 % si pas d'évaluation d'au moins 4 autres projets

(*) en fait, on dispose pour les 3 quiz de 5 jours "jocker" pour rendre en retard. Une fois qu'on a épuisé ces 5 jours de retard, la note du quiz est effectivement diminuée de 10 % par jour de retard.

Pour aller jusqu'au bout de l'expérience, j'ai décidé de payer mon inscription à ce cours, ce qui me donnera droit, si ma note finale est supérieure à 70 %, à un joli certificat électronique indiquant que j'ai réussi ce cours. J'ai donc payé 50 $, j'ai envoyé une copie électronique de ma carte d'identité, une photo prise avec ma webcam et j'ai du taper au clavier une phrase. Le coup de taper du texte m'a semblé curieux mais il parait que chaque individu a sa propre manière de taper du texte, un peu comme une empreinte digitale. Cette inscription m'a donné accès à ce qui s'appelle chez Coursera la signature track.

Le déroulement du cours est exactement le même que pour quelqu'un qui le suit gratuitement si ce n'est qu'après chaque évaluation (quiz et projet), il faut que je prouve que c'est bien moi qui suis derrière mon clavier (au moins à ce moment précis) en me prenant en photo avec ma webcam et en tapant toujours la même phrase.

Coursera Your Typing Pattern

J'ai du la taper une bonne dizaine de fois cette phrase (et évidemment, le copier / coller est impossible).

Coursera webcam

Avec en arrière plan, un plafond, des rideaux et des placards.

Le site de Coursera précise que les cours demande de 3 à 4 heures de travail par semaine. J'ai du y passer 3 heures par semaine (en incluant le téléchargement des vidéos) mais parce que les aspects techniques étaient faciles pour moi. J'imagine qu'un étudiant débutant sur cette thématique y passerait plutôt 4 à 5 heures.

Coursera propose également plusieurs forums de discussion dédiés à ce cours. Ces forums sont très intructifs et des TAs (Teacher Assistants) interviennent régulièrement. Un des participants a d'ailleurs mentionné le site Try R qui permet de se former à R directement dans un navigateur, très pratique.

J'ai trouvé ce premier MOOC très intéressant et j'ai particulièrement apprécié :

  • Le coté pro de l'interface Coursera (en même temps ils sont leader sur le marché).
  • La clareté du cours et du matériel pédagogique.
  • Les quiz qui sont bien faits. Les trois tentatives permettent de comprendre ses erreurs et de progresser.
  • L'évaluation par les pairs du projet. J'imagine que pour que ce type d'évaluation soit efficace, il faut suffisamment de pairs pour corriger (compte-tenu des désistements) et des questions pas trop subjectives.

J'ai aussi noté quelques limitations :

  • Il faut clairement être bien équipé : ordinateur, webcam et surtout une connexion internet pas trop mauvaise (je déconseille en dessous de 512 kb/s).
  • Il faut avoir un niveau en anglais pas trop mauvais. Tout le matériel est en anglais (au moins pour ce cours). Ne vous fiez pas à la description du cours qui peut apparaître en français suivant la manière dont votre navigateur est configuré.
  • Il faudrait un bouton "Download all" pour télécharger d'un seul coup tout le matériel d'une semaine de cours. Le script Python coursera-dl est très pratique mais peut-être pas à la portée de tout le monde.

Enfin, on peut se poser la question de la valorisation de ces formations MOOC. Même si la signature track garantie une certaine authenticité, je ne sais pas quel crédit donneront les entreprises aux certificats délivrés par Coursera.

En conclusion, c'était une très bonne expérience. A l'heure où on parle beaucoup des MOOC en France, ça m'a permis de prendre un peu de recule, tant sur les techniques employées que sur la problématique de la valorisation. Si j'ai le temps, j'essaierais de suivre encore un ou deux cours dans la thématique "Data Science" proposée par Coursera. Je n'ai pour autant pas pour objectif de battre D. Searls qui, à lui seul, a suivi 72 cours en lignes ;-)

Pour terminer, je pense qu'il y a une place certaine pour les MOOC en français car tous les étudiants francophones sont loin d'être à l'aise en anglais. Je me demande également si, pour palier le potentiel manque d'équipement informatique des étudiants (ce qui est par exemple le cas ici au Congo), un modèle hybride ne pourrait pas exister. C'est-à-dire qu'un MOOC puisse être formellement intégré à une formation universitaire traditionnelle. Les étudiants pourraient utiliser les moyens de l'université (locaux, ordinateurs, connexion internet) pour participer au MOOC. On pourrait même imaginer un niveau intermédiaire entre le fournisseur du MOOC et les étudiants qui permettrait par exemple à l'université de stocker en local le matériel de cours et d'avoir accès à une interface d'administration pour connaître la liste des étudiants inscrits, leurs progressions et leurs notes.

PS : oui je sais, il faut parler de "cours en ligne ouverts et massifs" (CLOM) ou de "formation en ligne ouverte à tous" (FLOT) en français mais je trouve MOOC beaucoup plus pratique.


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