Calcul de la fiabilité d’une évaluation

Sep 15, 2023

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L’évaluation est une science. Cela aussi bien pour ses aspects pédagogiques que pour les analyses statistiques. Poser des questions et ajouter des points pour parvenir à un score est une chose assez facile en général, mais quelle est la valeur du score obtenu ? 

L’évaluation est une science

Bien souvent, on s'apprête à prendre des décisions qui pourront déterminer les études ou bien la carrière de certains. Ne pas se poser la question de la fiabilité de la mesure est une faute morale envers les intéressés, et une erreur pour l’institution elle-même, qui ne portera pas le jugement approprié, qui ne prendra pas les décisions pertinentes.

Nous verrons dans cet article que la qualité de la mesure issue d’une évaluation peut se calculer de manière tout à fait précise. En conclusion, nous verrons qu’une évaluation qui n’inclurait que 10 questions ne peut pas apporter des résultats utilisables. Nous verrons qu’il faut de l’ordre de 40 questions pour une évaluation de qualité, et dans ce cas l’erreur moyenne sur le score obtenu sera de 1.1 points pour une notation sur 20.

La valeur d'un score obtenu : principes

Une évaluation de connaissances, ou de compétences, vise à estimer le niveau de connaissance d’une personne en lui posant des questions et en analysant ses réponses. Après avoir posé un certain nombre de questions, dont les réponses seront correctes ou erronées, on peut déterminer un score qui va refléter, on l’espère, le niveau de connaissance de la personne. 

Dans ce processus, il n’est presque jamais possible de couvrir le domaine de manière exhaustive, c’est-à-dire d’avoir tout demandé et donc tout mesuré. On dit que l’on procède par échantillonnage, c’est-à-dire que l’on considère un sous-ensemble des connaissances du domaine et l’on suppose que les résultats obtenus sur cet échantillon sont représentatifs des résultats qui seraient obtenus sur l’ensemble du domaine. 

Mais on sait qu’il existe des facteurs aléatoires qui viennent impacter le score obtenu sur l’échantillon. D’une part l’échantillon a peut-être inclus par chance les sujets que la personne maîtrisait, et peut-être qu’elle connaît moins bien le reste. D'autre part, ne connaissant pas la bonne réponse, la personne a pu répondre au hasard, et avoir la chance de tomber juste.

Si l’on ne procédait pas par échantillonnage, et que l’on posait une infinité de questions, ces aléas disparaîtraient, mais il faudrait pour cela une infinité de temps. Toutefois, en imaginant que cela soit possible, on parviendrait à un score ultime, et ce score serait une représentation parfaite du niveau de connaissance que l’on cherchait à mesurer. 

La question qu’il est légitime, et nécessaire, de se poser est : Comment le score obtenu sur un petit échantillon, qu’on appellera Se, se compare-t-il au score ultime, Su ? Le score qui importe c’est Su, celui qui mesurerait le vrai niveau de la personne. Mais on ne le connaît pas et on ne le connaîtra jamais tout à fait. Le score qu’on connaît, c’est Se, celui produit par notre évaluation. À l’issue d’une évaluation, on sera très vite tenté de faire comme si Se était égal à Su, en oubliant que ce n’est pas tout à fait exact, et sans se demander quel est l’écart entre Se et Su.

Or cette question n’est pas sans réponse. On peut même l’étudier de manière très précise, même si c’est un peu mathématique.

Le calcul de fiabilité : explications et exemple

Pour être un petit peu concret, disons que j’ai posé 10 questions à Marie, et qu’elle a eu 7 bonnes réponses. Elle a donc un score de Se de 7/10, ou disons 0.7, ou encore 14/20. En probabilité, on raisonne sur un intervalle de 0 à 1, un événement qui ne peut pas arriver a une probabilité de 0, un événement qui arrivera de manière certaine a une probabilité de 1. Entre les deux, si je joue à pile ou face avec une pièce parfaite, la probabilité d’avoir pile est de 0.5.

Concernant Marie, si son score ultime Su était de 0.5, la probabilité d’avoir juste à chaque question posée serait de 0.5, une chance sur deux.

Je ne connais pas Su, mais, même sans faire trop de maths, je peux dire que si Su était très faible, disons si Su valait 0.1, alors il serait peu probable qu’elle puisse obtenir 7 bonnes réponses sur 10 (ce qui reviendrait à tirer 7 fois sur 10 la boule numéro 1 en piochant dans un sac de 10 boules).

La probabilité d’avoir 7 bonnes réponses sur 10 sachant qu’à chaque question posée elle a une probabilité Pu égale à 0.1 d’avoir une bonne réponse, se calcule comme ceci :

Formule de calcul de la fiabilité d'une évaluation ou d'un quiz

Formule de calcul de la fiabilité d'un quiz suite

Pour la valeur X = 7, on peut calculer :

P(X = 7) = (10! / (7!(10 - 7)!)) * (0.17) * (0.93)

P(X = 7) = 120 * 0.0000001 * 0.729 = 0.000008748

C’est une probabilité extrêmement faible. Je peux donc dire que je ne connais pas Su de manière certaine, mais que, puisque que Se vaut 0.7, il est très peu probable que Su soit inférieur à 0.1. Autrement dit, si Marie a eu 14/20 en répondant aux 10 questions, il est très peu probable que son score ultime soit inférieur à 2/20. Donc Marie n’est sans doute pas tout à fait nulle, mais on aimerait pouvoir dire un peu mieux que cela. Quelle serait la probabilité que son score ultime soit, disons, 16/20 ?

Je peux faire cet exercice pour toutes les valeurs possibles de Se: pour chacune des valeurs de Su, j’ai une certaine probabilité d’avoir Se = 0.7.

Cette démarche est appelée Inférence Bayésienne, elle consiste à déterminer la probabilité de certaines causes en fonction de la répartition d’événements connus. Ici, la “cause”, c’est le score ultime Su, et l’événement connu c’est le score évalué Se

Le théorème de Bayes, bien connu des statisticiens, s’écrit comme ceci:

Théorème de Bayes

A et B sont des événements potentiellement liés. P(A) est la probabilité de l’événement A, P(B) la probabilité de l’événement B, P(A|B) est la probabilité de A sachant que B est avéré, et réciproquement, P(B|A) la probabilité de B si A est avéré.

Que sait-on de la répartition de probabilité de Su sachant Se ?

Sans entrer dans plus de formules statistiques, la réponse peut se représenter comme ceci:

Probabilité a postériori et distribution de probabilités

Sur cette figure, la ligne bleue est la distribution de probabilité de Su, sachant que sur un échantillon de 10, on a obtenu une valeur de Se = 0.7. La distribution de probabilité, cela signifie que la probabilité que Su soit inférieure à 0.4 par exemple est la surface sous la courbe bleue (l’intégrale), située entre la valeur 0 et la valeur 0.4 de l’axe des X.

On voit que la courbe bleue atteint un maximum à la valeur 0.7, c'est-à-dire que la valeur 0.7 est celle où la densité de probabilité est la plus forte. 

Sur la figure, la courbe jaune est l’intégrale de la courbe bleue. Elle utilise l’échelle de droite, qui va de 0 à 1. Elle s’interprète comme ceci : pour une valeur donnée x1 sur l’axe des abscisses, on lit sur l’axe des ordonnées la valeur de la probabilité pour que Su soit inférieur à x1. Par exemple pour la valeur x1 = 0.7, je vois que j’ai une probabilité de 0.52 pour que Su soit inférieur à 0.7, et donc de 0.48 pour que Su soit supérieur à 0.7.

La courbe nous montre aussi que j’ai une probabilité de 0.05 (5 chances sur 100) pour que Su soit inférieur à 0.44, et de même une probabilité de 0.05 pour que Su soit supérieur à 0.86. Cet intervalle de [0.44, 0.86] est l’intervalle de confiance à 90%. Je peux affirmer qu’il y a une probabilité de 90% pour que Su soit compris entre 0.44 et 0.86. C’est l’intervalle qui est représenté en grisé sur la figure.

C’est à cela que nous voulions arriver: Marie a obtenu une note de 0.7, ou disons 14 sur 20, mais je peux seulement affirmer avec une certitude de 90% que le niveau de connaissance de Marie se situe entre 8.8 et 17.2. C’est un intervalle très large, immense ! Supposons que cette évaluation détermine si un étudiant est admis dans le niveau supérieur, et que le niveau exigé ait été de 15 sur 20. Marie a donc échoué son examen, elle devra redoubler son année. Pourtant, la probabilité que la connaissance réelle de Marie soit meilleure que 15/20 est d’environ 30%. Autrement dit, on a 30% de chances d’avoir recalé Marie de manière injuste. N’est-ce pas choquant ? 

Comment réduire le risque d’erreur ? Comment réduire l’écart entre Su, le score ultime, le score véritable, et Se, le score observé ?

C’est très simple, il suffit de poser davantage de questions. Refaisons l’exercice avec 20 questions, et donc 14 bonnes réponses. Le score observé est toujours de 0.7. 

On obtient la courbe suivante:

Courbe de calcul de fiabilité d'une évaluation.

On voit que l’intervalle de confiance à 90% s’est réduit, il est maintenant de [0.51, 0.83]. La probabilité de recaler Marie de manière injuste s’est réduite, elle est maintenant d’environ 20%. C’est encore trop.

Voyons maintenant ce qui se passerait si l’on posait 40 questions:

Le calcul de la fiabilité d'un test ou d'un quiz.

L’intervalle de confiance est de [0.60, 0.78]. La probabilité de se tromper en affirmant que le niveau de connaissance de Marie est inférieur à 15 sur 20 n’est plus que d’environ 10%. C’est peut être encore trop, mais il s’est considérablement réduit.

En synthèse, et avant d’aller plus loin, on obtient confirmation de ce que l’on pouvait imaginer déjà: plus on pose de questions, plus l’intervalle de confiance se resserre. Mais on a pu aussi quantifier cette affirmation, et la conclusion est importante: il faut au minimum une quarantaine de questions pour obtenir un score valable, un score sur lequel on puisse envisager de s’appuyer.

Du coup, on peut se poser une autre question. Nous avons fait le calcul pour 10 questions, pour 20 questions, pour 40 questions. D’une manière plus générale, comment l’intervalle de confiance évolue-t-il en fonction de la taille de l’échantillon, c'est-à-dire pour nous, du nombre de questions posées.

Sur la courbe suivante, on a représenté la largeur de l’intervalle de confiance à 90%, pour une notation sur une échelle de 0 à 20. Par exemple, pour une taille d’échantillon de 60 questions, la largeur de l’intervalle de confiance est de 3.8. On pourrait dire qu’une note est valable à plus ou moins 1.9 (la moitié de 3.8). C’est-à-dire qu' une note de 14 sur 20, peut être interprétée comme: “On est sûr à 90% que la note réelle est comprise entre 14 - 1.9 et 14 + 1.9, c’est à dire entre 12.1 et 16.9”. C’est une légère approximation, car pour être précis, l’intervalle de confiance n’est pas exactement centré sur le score relevé. Mais c’est un détail.

Intervalle de confiance en fonction du nombre de questions.

Une autre manière encore d’étudier l’évolution de la qualité de la note en fonction de la taille de l’échantillon est de s’intéresser à l’erreur que je fais, en moyenne, lorsque je considère que Se est égal à Su. C’est une grandeur un peu plus pertinente que l’intervalle de confiance, parce qu’elle intègre le fait que, à l’intérieur de l’intervalle de confiance, toutes les valeurs n’ont pas la même probabilité, les valeurs proches du score observé Se sont plus probables que celles qui sont proches des limites de l’intervalle. 

En probabilité, on parle d’espérance. L’espérance est la somme des valeurs possibles, chacune multipliée par sa probabilité d’occurrence. C’est une sorte de moyenne pondérée, où le coefficient de pondération est la probabilité d'occurrence. Lorsqu’on est sur une distribution continue, ce sera l’intégrale du produit (erreur à la valeur x) x (probabilité de la valeur x), sur l’intervalle des valeurs.

Dans notre cas, pour chaque valeur du score ultime Si, on considère l’écart entre Su et Se, en valeur absolue. En raisonnant en termes de distribution, la courbe de densité de probabilité nous donne, pour chaque valeur de l’axe des X, la probabilité pour que Su , soit entre x et x + dx. On va donc intégrer abs(x - Se) * densité(x) sur l’intervalle 0, 1.

L’appellation complète serait “erreur absolue moyenne attendue”, mais nous pouvons simplifier en “erreur moyenne”.

Erreur moyenne en fonction du nombre de questions graphique.

Ici, la grandeur sur l’axe des Y est l’erreur que l’on fera, en moyenne, si l’on utilise le score observé Se comme s’il était le score ultime Su. Comme précédemment, la représentation est pour une échelle de notation de 0 à 20. Et pour un Score observé Se = 14/20.

On a fait apparaître trois points particuliers:

  • Avec 20 questions, la note de 14/20 a une erreur moyenne de 1.6.

  • Avec 40 questions, l’erreur moyenne est de 1.1

  • Avec 60 questions, l’erreur moyenne est de 0.9

On observe que le gain de précision est important lorsque l’on passe de 20 à 40 questions, il est moins important ensuite lorsque l’on passe de 40 à 60 questions. Au-delà de 60 questions, l’amélioration est plus lente encore, et il faudrait poser 200 questions pour réduire l’erreur à 0.5 points sur 20.

On peut exprimer ce résultat de manière simple : il faut au moins 40 questions pour parvenir à un résultat valable, et l’erreur moyenne sera de 1.1 points sur une échelle de 0 à 20.

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Le 16 décembre 2022, nous animions un webinaire sur la thématique de l’évaluation et la gestion des compétences ! Vous avez été nombreux à vous inscrire et participer et nous vous en remercions !
Les enquêtes de satisfaction de formation
En premier lieu, bien sûr, il faut en finir avec les formulaires papier. Épargner les forêts pourrait être une motivation suffisante, mais l’essentiel est ailleurs. Les enquêtes de satisfaction à base de formulaires papier sont très mal et très peu exploitées. En général, elles sont parcourues rapidement par une ou deux personnes, puis définitivement archivées.
Les enjeux de l'évaluation de formation
Évaluer une formation, c’est donc en déterminer la valeur, mais qu’est-ce qui fait la valeur d’une formation ? Il nous semble que la définition la plus claire serait : dans quelle mesure la formation a-t-elle atteint les objectifs énoncés ? Ce qui suppose bien sûr de les avoir énoncés de manière précise et systématique.
Les nouveautés de décembre !
Nous sommes heureux de vous informer des nouvelles évolutions apportées à la solution LAS ExperQuiz !
Qu’est-ce que le nudge ?
Le terme anglais “Nudge” peut se traduire par “coup de coude” ou plus spécifiquement “coup de pouce”. C’est-à-dire, une petite indication qu’on donne à quelqu’un pour l’inciter à faire ou ne pas faire quelque chose.
Les nouveautés de novembre !
Découvrez toutes les nouveautés de novembre disponibles sur la plateforme ExperQuiz !
Replay : l'évaluation de formation avec l'Académie INPI❗
­­­­­­­Webinaire du 13 octobre 2022 | Comment réussir la mise en place un dispositif d'évaluation de formation en ligne complet et efficace : l’exemple de l’Académie INPI !
101formateurs déploie des parcours d'adaptive learning sur ExperQuiz !
Maître de conférence associé en droit à l’université d’Evry et créateur de contenus adaptative learning indépendant pour des masters RH de l’enseignement supérieur, Bastien Feron a fondé la plateforme de contenus e-learning 101formateurs.com en 2014
Auto-enregistrement avec un code
Pour faciliter l'accès à des formations ou évaluations, ExperQuiz a récemment mis en place la connexion par code à 6 chiffres. Cette fonctionnalité a été enrichie pour permettre aux administrateurs de demander plus d'informations aux personnes qui se connectent.
L'adaptive learning grâce aux soft skills
ExperQuiz enrichie ses fonctionnalités d'adaptive learning pour permettre maintenant d'utiliser les résultats des questions de type Soft Skills
Présenter un fichier PDF sans lien de téléchargement
Une nouvelle option d’entreprise présente dans la section “médias” des réglages, permet d’opter pour un autre mode de restitution des fichiers PDF limitant ainsi la possibilité de les télécharger.
S'inscrire à une formation avec un code
Dans la continuité de la dernière mise à jour, vous pouvez maintenant préciser si les stagiaires peuvent s’enregistrer directement en utilisant le code d'une formation sans qu'ils soient pré-enregistrés et invités.
Les enquêtes en mode public
Vous pouvez maintenant créer et soumettre des enquêtes publiques accessibles à toutes les personnes disposant de l'url ou du QR code.
Remplacement des médias avec mises à jour automatique
Pour mettre à jour un média utilisé dans plusieurs modules, vous pouvez maintenant échanger son contenu sans avoir à en créer un nouveau.
Un nouveau mode de connexion simplifiée
Cette nouvelle fonctionnalité permet aux administrateurs de donner accès à la plateforme à des apprenants et stagiaires qui n'auraient pas d'adresse email ou de numéro de téléphone portable.
Renouvellement automatique des évaluations & certifications grâce aux cycles
Le statut de renouvellement est maintenant pris en compte dans les cycles pour envoyer automatiquement une invitation à l'apprenant pour l'informer qu'il doit à nouveau passer une évaluation ou une certification.
Personnalisation des vignettes d'aperçu des médias
Vous pouvez maintenant choisir la vignette qui sera affichée lors du partage d'un média lorsque ExperQuiz n'est pas en mesure de générer l'aperçu automatiquement (pour les modules SCORM par exemple).
Extraction d’un fichier de QR-Codes pour les participants d’une évaluation

ExperQuiz ajoute une fonctionnalité qui permet aux administrateurs d'exporter l'ensemble des invitations à des évaluations sous format QR-code. L'objectif est de permettre aux personnes évaluées de scanner le QR-code avec leur téléphone et d'accéder à l'évaluation.

Importer et utiliser vos modules SCORM dans le LMS ExperQuiz
Importez vos modules SCORM 2004 venant d'autres outils et récupérez les résultats dans le LMS ExperQuiz.
Une nouvelle interface pour les stagiaires d’une formation

ExperQuiz améliore l'interface des stagiaires de la fonctionnalité formation pour la rendre plus ergonomique et plus intuitive.

Copie individuelle d’un test au format Word
En plus de l'export global au format Word des copies des évaluations des candidats, il est maintenant possible de faire des exports individualisés pour chaque candidat ayant passés l'évaluation.
#63 : Les nouvelles fonctionnalités arrivées en mars sur ExperQuiz

#63: Beaucoup de nouveautés sont à découvrir avec cette nouvelle version de la plateforme LMS/LAS ExperQuiz ! Des évolutions dans les enquêtes, de nouvelles fonctionnalités de pilotage, des nouveautés pour les conséquences, les webhooks qui viennent compléter l'offre d'API, l'authentification multi-facteurs pour plus de sécurité, sans oublier les exports enrichis avec notamment des graphiques.

Publication : ExperQuiz au top des meilleurs outils

Le site Startups Nation - Média des entrepreneurs et Start-ups en France parle d'ExperQuiz.

#61 : Émargement - RGPD - Activités utilisateur

#61 : ExperQuiz prend en charge l'émargement des stagiaires; validation des conditions RGPD pour les intervenants externes; enrichissement de la synthèse d'activité d'un utilisateur.

#59 - Diplôme - Glossaire

#59 : Import d'un glossaire et Génération des diplômes

Cette nouvelle version ajoute une fonction d'import pour l'enrichissement du glossaire utilisé dans les questions. 
Elle intègre également des outils pour mieux partager vos tests (QR code) et pour personnaliser les diplômes générés pour les certifications et les attestations de suivi de module de e-learning.

#58 - Soft skills - Enquêtes - renouvellement

#58 : Soft skills, gestion des enquêtes et transfert de base 

ExperQuiz s'enrichit d'une fonction de transfert de base et élargit sa fonction de renouvellement périodique d'activité.

#57 - Journal des envois de mails et de sms

#57 : La nouvelle version propose un suivi de vos invitations grâce au journal des mails et sms envoyés, la possibilité de présenter une annonce sur le tableau de bord de vos utilisateurs une analyse supplémentaire des résultats de vos évaluations reposant sur les scores. Enfin, suite à l'annonce de la fin du support de IE11 par Microsoft, nous avons résolu également de mettre fin au support IE11  à partir de début octobre 2021.

#56 - Modules publics et recherche avancée

#56 : Les nouveautés de ce mois permettent l'enregistrement temps réel des enquêtes en cours, la duplication complète des bases (questions, questionnaires, médias) mais aussi le partage de modules de e-learning multibases ou une recherche globale et efficace dans toutes les entités de votre entreprise ...

#55 - Gestion des compétences et des qualifications

#55 : Gestion des cursus de formations et des compétences associées 

#54 - Module de pilotage (Business intelligence)

#54: Pilotage ou la Business intelligence au service de l'évaluation

#53 - Compétences - Questionnaire "papier" - Mailing

#53 : Communiquer par mail et par chat, obtenir une version docx des questionnaires ... Découvrez ces nouvelles fonctionnalités 

#52 - Activation des utilisateurs, exports de résultats, mails personnalisés et organisation du tableau de bord

#52 : Activation des utilisateurs, exports de résultats, mails personnalisés et organisation du tableau de bord...

#51 - Soft skills pondérées- Exports du livret de compétences et des groupes

#51 : Soft Skills pondérée, Player des modules sans menu, Relance automatique des enquêtes, export du livret de compétences

#49 - Parcours planifié

#49 : Planification des parcours et consolidation des résultats

#47 - Question de type 'classification'

#47 : le 11ème type de question permet de  'classer' des objets dans différentes catégories.

#46 - Habilitations, modules, tags, radar, vignettes

#46 : habilitations enrichies, modules sans connexion, tags page de score, graphes radar, vignettes de pdf

#45 - Envoi des SMS - Adresse émettrice - Question ouverte

#45 : Des fonctionnalités pour contrôler les accès à votre plateforme, gérer les habilitations utilisateurs ou encore visualiser les réponses aux questions ouvertes.

#44 - Numérotation des questions

#44 : Numéroter et re-numéroter les questions, envoi automatique des attestations de suivi, correction des questions avec pièces jointes, ... les nouveautés du printemps.

#43 - Les enquêtes s'ouvrent au public

#43 : Les modules sont accessibles aux contacts de l'entreprise, les enquêtes sont ouvertes au public, les exports sont enrichis, les questions avec des réponses numériques offrent des contrôles avancés.

#42 - Réglages entreprise et conditions combinées dans les enquêtes

#42 : Les réglages d'entreprise ont été réagencés pour une meilleure lisibilité et un accès plus rapide à chacune des options. Les champs conditionnels dans les formulaires d'enquêtes acceptent des conditions combinées .

#41 - Enquêtes sous conditions et Certifications par voie de conséquence

#41 : Les enquêtes s'adaptent dynamiquement à certaines conditions portant sur les champs du formulaire.
La certification peut être validée sur des conditions plus précises qu'un seuil de succès global à l'évaluation. 
Et aussi,

  • une mise à jour enrichie pour les tags des questions,
  • un export des compétences
  • la prise en compte de fichiers zip dans les médias.
#40 - Glossaire et nouveau tableau de bord utilisateur

#40 : Des images pour en mettre plein la vue avec le glossaire intégré au questionnaire et le nouveau tableau de bord .

#39 - Recherche unifiée, Module monobase, Export de résultats de parcours

#39 : Recherche unifiée, modules mono-base, nouveaux exports de données, ... les nouvelles fonctionnalités du mois de septembre 2019.

#38 - Marque blanche, enquêtes anonymes, évaluations sans connexion

#38 : En été, les travaux continuent: marque blanche personnalisée, enquêtes anonymes, évaluation sans connexion, utilisation élargie des conséquences, plus d'options dans le chargement de fichiers de questions, évaluations sans connexion, ... un lot de les nouvelles fonctionnalités pour préparer la rentrée

Tableau de bord apprenant : de nouvelles options

Design simplifié . Vous pouvez choisir d'alléger le tableau de bord de l'apprenant, tout en lui donnant un design plus engageant.   La page d'accueil de l'apprenant ne comportera plus que les éléments en attente ou bien en accès libre, et les étiquettes seront agrémentées d'un grand visuel et d'une description complète.

# 37 - Gestion des médias: sous-dossiers et tags

# 37 : Créer des sous-dossiers, déplacer des médias, définir ou supprimer des tags

Presse : Le site OutilsTICE examine ExperQuiz

Presse : Le site outilstice.com est une référence sur tout ce qui touche aux technologies pour la formation, avec plus de 27 000 abonnés.   Le 20 mars dernier, Fidel Navamuel s'est intéressé à ExperQuiz.  Son verdict: "Dans la jungle des outils d’évaluation, bien peu sont aussi complets qu’ExperQuiz".

Un nouveau type de question: texte à trou avec sélecteur

La question de type sélecteur est un outil particulièrement puissant.  Elle demande de sélectionner une réponse au moyen d'une liste déroulante.   Plusieurs champs de type sélecteur peuvent être insérés dans un même texte.

#35 - Spécifier les conséquences d'une évaluation

#35 : La fonctionnalité de conséquences permet de décrire, à l'aide d'une syntaxe extrêmement puissante, ce qui se passera à la suite d'une évaluation.

TICE-Education aime ExperQuiz
Presse : Le site TICE-EDUCATION s'est intéressé à ExperQuiz, et nous a fait l'honneur d'un article particulièrement complet et approfondi, qui passe en revue les principales fonctionnalités de la solution.
"ExperQuiz est avant tout une solution d'évaluation, mais dont les fonctionnalités touchent à bien d'autres aspects du LMS (Learning Management System). Au-delà des fonctionnalités proprement dites, ExperQuiz est apprécié pour sa facilité d'utilisation, avec des pages sobres et claires, des principes d'ergonomie constants, et de l'aide omniprésente."
Presse : Aguettant choisit ExperQuiz

Presse : AGUETTANT choisit ExperQuiz pour répondre aux exigences de certification du secteur pharmaceutique

Publication : Zéro vulnérabilité

Publication : La sécurité de notre plateforme est notre priorité et une préoccupation permanente.   Voyons comment cela se traduit.

Big Data and Innovative Learning

Événement : Le Big Data Club de ESCP Europe nous a invité à parler des nouveaux outils au service de l'éducation, que ce soit en entreprise ou dans les établissements d'enseignement.

Modules e-learning, mode d'emploi

Mode d'emploi : Comment créer et déployer des modules e-learning, en assemblant des étapes de média et des étapes de tests