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Résumé :
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L'exploitation des techniques de data mining éducatif permet d'identifier et d'analyser différentes caractéristiques des étudiants qui peuvent être liées à leurs résultats académiques. Le data mining éducatif, également connu sous le nom d'exploration de données éducatives, utilise des algorithmes et des méthodes d'analyse pour extraire des connaissances à partir des données éducatives. Cette étude s'est concentrée sur l'analyse des profils d'étudiants et de leurs performances académiques avant et pendant la pandémie de COVID-19 en utilisant des techniques de Data Mining et des données statistiques. L'objectif était de comprendre les facteurs qui influencent les performances des étudiants dans un contexte d'apprentissage en ligne et d'identifier les défis spécifiques auxquels ils sont confrontés. Les résultats de cette étude ont permis de mettre en évidence l'importance des caractéristiques individuelles des étudiants, telles que le niveau d'autonomie, les compétences technologiques et d'autres traits personnels, sur leurs résultats académiques. Il a été constaté que certains modules nécessitent un niveau plus élevé d'autonomie et de compétences technologiques pour obtenir de bons résultats, tandis que d'autres modules peuvent être plus sensibles à d'autres caractéristiques des étudiants. Ces résultats revêtent une importance particulière dans le contexte de l'apprentissage en ligne pendant la pandémie de COVID-19, où de nombreux étudiants ont dû s'adapter à de nouvelles modalités d'enseignement et faire face à des défis tels que la gestion du temps, la motivation et l'interaction sociale limitée. Comprendre ces défis et leurs implications sur les performances académiques des étudiants est essentiel pour les institutions éducatives afin d'optimiser leurs stratégies d'enseignement et d'apprentissage. Cette étude contribue à une meilleure compréhension des profils d'étudiants et de leurs performances académiques pendant l'apprentissage en ligne pendant la pandémie de COVID-19. Les résultats obtenus offrent des informations pratiques aux institutions éducatives pour soutenir les étudiants et améliorer leur expérience d'apprentissage. Il est recommandé que les institutions intègrent ces résultats dans leurs décisions en matière de conception de programmes, de soutien aux étudiants et de développement de stratégies pédagogiques efficaces. Enfin, il convient de souligner que cette recherche ouvre la voie à de nouvelles perspectives et à des études complémentaires. Il serait intéressant d'approfondir l'analyse en considérant des échantillons plus larges d'étudiants, d'explorer d'autres variables pertinentes et d'élargir la portée géographique de l'étude. Cela permettrait d'obtenir une image plus complète des défis et des opportunités associés à l'apprentissage en ligne et d'apporter des recommandations plus spécifiques pour améliorer les résultats académiques des étudiants.
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