Un logiciel qui évolue depuis plus de 35 ans est une arme à double tranchant : si les utilisateurs expérimentés apprécient chaque nouvelle fonctionnalité, les nouveaux venus peuvent se sentir submergés par un trop grand nombre d'options et distraits par des résultats trop nombreux.
À partir d'exemples tirés de l'enseignement des statistiques de base avec JMP – en tenant compte des jeunes apprenants et des cours de premier cycle universitaire – nous explorons des moyens de simplifier et de cibler l'expérience JMP. Les outils intégrés, enrichis par des modules complémentaires dédiés comme LearnBot ou Data Analysis Director, permettent d'adapter les options à la tâche, de guider l'interaction de l'utilisateur et de présenter des résultats plus clairs et plus pertinents.
Bien qu'inspirée par le milieu éducatif, cette approche de « régime logiciel » offre des avantages plus larges : réduction de la complexité, amélioration de l'efficacité et possibilité pour tous les utilisateurs de profiter d'une expérience JMP plus simple et plus ciblée.
JMP est un logiciel réputé pour sa simplicité d'utilisation. C'est pourquoi JMP Student Edition est utilisé dans les universités du monde entier, souvent prêt à l'emploi. Avec mon co-présentateur, Koo Rijpkema, qui possède une vaste expérience de l'enseignement, nous souhaitons explorer la facilité d'utilisation de JMP pour les étudiants, notre point de départ. Les pistes d'amélioration de cette expérience d'apprentissage incluent la personnalisation, notamment pour l'intégration des nouveaux utilisateurs, la création de packages pour le partage et l'archivage de données, ainsi que les extensions, permettant aux utilisateurs d'aller plus loin. Nous invitons également chacun à discuter avec nous des besoins et des bonnes pratiques, afin de simplifier le travail des enseignants et des étudiants. Cette affiche résume des informations plus détaillées présentées lors d'un webinaire académique récent (voir la référence en bas à gauche). Merci, Volker. À l'Université de Technologie d'Eindhoven, aux Pays-Bas, j'organise un programme de cours d'analyse de données pour les doctorants et les ingénieurs diplômés. Il comprend un cours de remise à niveau en analyse de données appliquée et trois modules de perfectionnement : conception d'expériences, analyse de séries temporelles et modélisation prédictive. L'utilisation de JMP est intégrée à ces formations afin de familiariser nos ingénieurs et chercheurs avec les techniques d'analyse de pointe et l'importance d'une approche documentée et reproductible, partageable avec leurs collègues. Face à la multitude de techniques et d'options d'analyse offertes par JMP, les nouveaux utilisateurs peuvent se sentir dépassés. C'est pourquoi nous adaptons l'environnement JMP au niveau de la formation, au rôle de chaque utilisateur et aux outils clés utilisés, comme indiqué dans le programme en bas à droite. À partir d'une version standard de JMP Student Edition, un flux de travail classique peut être suivi grâce à l'interface graphique intuitive de JMP. Dans l'exemple simple d'ajustement d'un modèle de régression linéaire, les plateformes « Fit Y by X » ou « Fit Model » sont tout à fait appropriées. Elles offrent de nombreuses options supplémentaires (indiquées par un triangle rouge) et même des préréglages d'analyse combinant des tâches telles que l'analyse exploratoire des données, l'ajustement et l'évaluation du modèle. Toutefois, la personnalisation de l'environnement JMP améliore l'expérience utilisateur et permet aux participants de se concentrer sur l'analyse des données et l'interprétation des résultats. Mon collègue Volker va résumer quelques pistes pour adapter au mieux l'environnement JMP. Merci, Koo. Personnaliser l'interface utilisateur de JMP facilite l'accès aux outils JMP pertinents, notamment pour les nouveaux utilisateurs. Nous allons examiner plusieurs options. Mes deux préférées sont les scripts enregistrés intégrés au tableau de données et les préréglages de la plateforme, qui réduisent le besoin d'utiliser les options signalées par un triangle rouge. Aucun cours ne nécessite toutes les fonctionnalités. Si vous souhaitez vous concentrer sur les fonctionnalités pertinentes, vous pouvez également personnaliser les menus et les barres d'outils de JMP. Outre la suppression d'éléments de menu, vous pouvez aussi ajouter des menus personnalisés, comme ceux de Modern Six Sigma. La piste suivante, utile aux utilisateurs débutants et intermédiaires, concerne la mise en forme du contenu du cours, le partage des jeux de données, des flux de travail d'analyse et des résultats, ainsi que la prise en charge de la reproductibilité, de la documentation et de la communication. Les options incluent les journaux et les projets JMP, ainsi que les flux de travail JMP et les nouveaux notebooks. Enfin, nous vous suggérons d'utiliser des extensions externes pour le logiciel JMP, qu'il s'agisse de ressources de la communauté d'utilisateurs JMP ou de modules complémentaires disponibles sur la plateforme JMP. Bien que plusieurs modules complémentaires facilitent la tâche de l'enseignant ou de l'étudiant, nous souhaitons suivre les recommandations du livre blanc de Russ Wolfinger et mettre en lumière les outils basés sur l'IA comme LearnBot, qui peuvent, utilisés judicieusement, fonctionner comme un tuteur ou un copilote intégré et aider les étudiants à progresser avec moins d'aide, voire sans aucune aide de l'enseignant.
