Résumé

Résumé en français

Le projet du GTnum GoDATA vise à accompagner les acteurs décisionnaires du dispositif TNE (territoires numériques éducatifs) par une approche axée sur les données pour l’aide à la décision. Ce projet va s’appuyer sur des données présentant un niveau de fiabilité, de traçabilité et de transférabilité important, comme celles collectées par la DEPP. Le programme de travail prévoit une étude bibliographique des facteurs d’inégalités numériques éducatives et un recensement des données existantes, puis une analyse fine de ces données au travers de méthodes d’apprentissage automatique pour caractériser les inégalités éducatives et ainsi aboutir à des recommandations d’actions à fort impact pédagogique au travers de tableaux de bord.  

Résumé en anglais

The GoDATA GTnum project aims to support the TNE program (digital educational territories) with a data-driven approach to aid decision-making. The project will use data with a high degree of reliability, traceability, and transferability, such as data collected by the DEPP. The work program includes a literature review on factors of digital inequalities in education, and an inventory of existing data, followed by an analysis of this data using machine learning methods to characterize educational inequalities, leading to recommendations for actions with a high educational impact through dashboards.

Résumé en espagnol

El proyecto GoDATA GTnum tiene como objetivo apoyar a los responsables de la toma de decisiones en el ámbito de los TNE (territorios digitales educativos), utilizando un enfoque basado en datos para ayudar a la toma de decisiones. El proyecto se basará en datos con un alto nivel de fiabilidad, trazabilidad y transferibilidad, como los recogidos por el DEPP. El programa de trabajo incluye un estudio bibliográfico de los factores que intervienen en las desigualdades educativas digitales y un inventario de los datos existentes, seguidos de un análisis detallado de estos datos mediante métodos de aprendizaje automático para caracterizar las desigualdades educativas, lo que dará lugar a recomendaciones de acciones con un alto impacto educativo mediante cuadros de mando.

Auteurs

Fahima Djelil, Maître de conférences en Informatique, IMT Atlantique, laboratoire Lab-STICC

Grégory SMITS, Professeur en Informatique, IMT Atlantique, laboratoire Lab-STICC

Hugues Labarthes, Adjoint DRANE de Rennes

Chrysta Pélissier, Maître de conférences HDR en Sciences du Langage et Sciences de l’Éducation, Université Montpellier 3, laboratoire LHUMAIN

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