Analyse de l’apprentissageL’analyse de l’apprentissage (en anglais, learning analytics que l'on traduit également par « analytique de l’apprentissage » ou « analyse de l’éducation ») est la discipline consacrée à la mesure, la collecte, l’analyse et la présentation de rapports basés sur des données des apprenants en contexte d’apprentissage dans le but de comprendre et d’optimiser l’apprentissage et le contexte. Les traces d’utilisation de services et outils en ligne, particulièrement les environnements d’apprentissage tel Moodle, constituent la source première de données d’apprentissage.
Revue de la littératureLes notions de « revue de la littérature » (ou « revue de littérature » ou d’« analyse de la littérature ») désignent à la fois une méthode de recherche de documentation scientifique et une « catégorie » d’études scientifiques. Le produit de cette méthode de recherche est un souvent un article dit « article de synthèse » ou « article de revue » ou « article de revue de littérature » par les francophones (traduction de l'anglais Review article).
Recherche scientifiquevignette|Une laborantine du Laboratoire fédéral d'essai des matériaux et de recherche (EMPA) à Saint-Gall, en 1964. La recherche scientifique est, en premier lieu, l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances scientifiques. Par extension métonymique, on utilise également ce terme dans le cadre social, économique, institutionnel et juridique de ces actions. thumb|Allégorie de la Recherche, bronze par , 1896, Thomas Jefferson Building.
Article de revueUn article de revue (ou « article de synthèse » ou « article de revue de littérature ») est un type particulier d'article publié dans une revue scientifique dont le principe est de dresser un état des lieux dans un domaine particulier de la recherche et de dégager les directions particulières prises dans ce domaine. Le contenu principal d'un article de revue est une revue de littérature (ou revue de la littérature), c'est-à-dire une méthode de recherche d'information scientifique structurée, réplicable et ciblée sur un sujet de recherche spécifique.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Revue systématiquethumb|Ce diagramme illustre ce que font les auteurs d'une revue systématique. Une revue systématique est un travail de collecte, d'évaluation critique et de synthèse des connaissances existantes sur une question donnée. Cette question bien définie est issue de l'étude d'une problématique posée par un commanditaire, un gestionnaire, un praticien, un chercheur... Il s'agit, contrairement à une revue narrative et non systématique de la littérature, de minimiser les biais pouvant être inhérents soit à la matière première (données, connaissances) soit à la conduite de la revue elle-même, afin d'atteindre la plus grande objectivité possible.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Littérature griseLittérature grise, terme générique, désigne les documents produits par l’administration, l’industrie, l’enseignement supérieur et la recherche, les services, les ONG, les associations, etc., qui n’entrent pas dans les circuits habituels d’édition et de distribution. L'origine de la littérature grise remonte au début du , d’abord aux États-Unis et en Grande Bretagne. La pratique connut un essor après la Seconde Guerre mondiale avec la création de l’Office of Scientific Research and Development (OSRD) qui développa ce type de document de communication scientifique.
Évaluation par les pairsvignette|droite|Évaluation d'une proposition de financement par un spécialiste du NIH américain. Dans les disciplines scientifiques, l'évaluation par les pairs (ou peer review selon l'expression anglophone couramment utilisée) désigne l'activité collective des chercheurs qui jugent de façon critique les travaux d'autres chercheurs (leurs « pairs »). L'évaluation par les pairs est un principe fondamental de la recherche scientifique, que ce soit pour les sciences dites « exactes » ou les sciences humaines et sociales.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
AnalyticsAnalytics is the systematic computational analysis of data or statistics. It is used for the discovery, interpretation, and communication of meaningful patterns in data. It also entails applying data patterns toward effective decision-making. It can be valuable in areas rich with recorded information; analytics relies on the simultaneous application of statistics, computer programming, and operations research to quantify performance. Organizations may apply analytics to business data to describe, predict, and improve business performance.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Scholarly peer reviewScholarly peer review or academic peer review (also known as refereeing) is the process of having a draft version of a researcher's methods and findings reviewed (usually anonymously) by experts (or "peers") in the same field. Peer review is widely used for helping the academic publisher (that is, the editor-in-chief, the editorial board or the program committee) decide whether the work should be accepted, considered acceptable with revisions, or rejected for official publication in an academic journal, a monograph or in the proceedings of an academic conference.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
Business analyticsL’analyse commerciale ou Business Analytics (BA) désigne les compétences, les technologies et les pratiques d’investigation itératives et continue des performances passées des entreprises afin d’obtenir des informations et orienter le développement des activités futures. L’analyse commerciale se concentre sur le développement de nouvelles idées et la compréhension des performances des entreprises sur la base de données et de méthodes statistiques.
Discipline (spécialité)Une discipline désigne une branche du savoir développée par une communauté de spécialistes adhérant aux mêmes pratiques de recherche. On parle ainsi de discipline scientifique ou de discipline littéraire. Un certain nombre de disciplines sont entre les deux genres. En sciences, les membres d'une discipline forment une communauté scientifique et adhèrent aux mêmes critères de démarcation assujettis à la réfutabilité.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
