L’objectif du projet est de doter les acteurs régionaux de l’éducation d’outils numériques d’aide à la décision leur permettant d’identifier les situations d’inégalités et de comprendre les leviers à mettre en œuvre pour faire des technologies numériques un réel atout éducatif. Les tableaux de bord sont désormais des outils incontournables de pilotage et de prospection (Kaplan & Norton, 2012 ; Fernandez, 2013), mais également d’évaluation de la performance (Voyer, 2011). Des travaux récents (Dabbebi, 2019; Dumaresq, 2017) ont démontré que ces outils sont transférables en éducation. Cependant, les attentes des acteurs décisionnaires vis-à-vis des fonctionnalités intégrées dans ces tableaux de bord vont au-delà de la visualisation statique de métriques. Un enjeu majeur est alors d’aboutir à des représentations synthétiques combinant des analyses descriptives, prédictives et des recommandations issues de méthodes automatiques de fouilles de données (Smits, 2016).
Ce stage de master rentre dans le domaine de l’academic analytics (Campbell & al, 2007), et a pour objectif d’examiner des données éducatives issues principalement des systèmes d’information et de plateformes éducatives provenant de l’académie de Rennes dans le cadre du dispositif Territoire Numérique Educatif (TNE). Il s’agira dans un premier temps de centraliser des données provenant de sources diverses et d’examiner leur format et leur typologie. Il s’agira ensuite de les analyser afin d’identifier des tendances ou des patterns et d’établir un reporting de ces données. L’objectif étant d’arriver à des modèles de prédiction en lien avec les questions des inégalités numériques.

Mots clés. Prétraitement de données, Reporting de données, Academic Analytics.