Poster: Student careers in the spotlight
Poster: Les parcours des étudiants sous les projecteurs
Résumé
The aim of this study is to improve active guidance for undergraduate students by
through the implementation of an interactive platform for visualising student
student career paths. Combining research and development, the project explores
the definition and analysis of student trajectories and uses a clustering algorithm to identify significant
clustering algorithm to identify significant patterns, presented through the
d3.js library for optimal interaction.
The aim is to make guidance and academic support more effi
cient through a better understanding of student career paths. Despite the
the challenges of understanding the data, choosing clustering models
and the selection of visualisations under time constraints, the methodology adopted
methodology has enabled us to identify precise information on the factors influencing
academic trajectories, confirming the ideas we had formed at the time of our research.
research that formed the bulk of our project.
Our results confirm the existence of typical trajectories and suggest the need for
additional visualisations for a more detailed and quantified analysis, in particular by
by refining the resolution of the data. This research makes a significant contribution
to the literature on careers guidance in higher education.
Cette étude vise à améliorer l'orientation active des étudiants en licence
générale par la mise en place d'une plateforme interactive de visualisation des
trajectoires étudiantes. Combinant recherche et développement, le projet explore
la définition et l'analyse des trajectoires étudiantes et utilise un algorithme de
clustering pour identifier des motifs significatifs, présentés à travers la biblio
thèque d3.js pour une interaction optimale.
L'objectif est de rendre l'orientation et l'accompagnement académique plus effi
caces grâce à une meilleure compréhension des parcours étudiants. Malgré les
défis relatifs à la compréhension des données, au choix des modèles de clustering,
et à la sélection des visualisations sous contraintes de temps, la méthodologie
adoptée a permis de dégager des informations précises sur les facteurs influençant
les trajectoires académiques en confirmant nos idées effectués lors de notre re
cherche qui constituer la plus grosse partie de notre projet.
Nos résultats confirment l'existence de trajectoires types et suggèrent la nécessité
de visualisations supplémentaires pour une analyse fine et quantifiée, notamment
en affinant la résolution des données. Cette recherche apporte une contribution
significative à la littérature sur l'orientation dans l'enseignement supé
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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