La corrélation consiste à rechercher s'il existe des liens entre les variables considérées. Par exemple, on peut croiser ce que les acteurs nous disent (échelle de Likert d'un questionnaire) par rapport à un outil avec leur usage réel de l'outil technologique (observations dans le dispositif). Une analyse de ce type peut aussi passer par le croisement entre le niveau initial des apprenants (pré-test) et leur usage d'une fonctionnalité dans l'environnement d'apprentissage. Toute la difficulté réside bien évidemment dans l'interprétation d'une corrélation.

Une erreur de raisonnement courante consiste à mettre en évidence : « La variable 1 et la variable 2 sont corrélées, donc la variable 1 est la cause de la variable 2 ». Le chercheur effectue une confusion entre corrélation et causalité. En réalité, il se peut aussi que la variable 2 cause la variable 1, ou bien que les deux variables aient une cause commune avec une troisième variable, ou encore que les deux variables soient accidentellement (par le hasard) liées, mais n’aient aucun lien de causalité. Enfin, il est important de ne pas s'enfermer dans une relation linéaire (droite). Il est tout à fait possible que la relation suive une courbe (polynomiale). La représentation graphique (à l'aide d'un tableur) d'une corrélation est par conséquent essentielle.

Dans un plan expérimental, il peut être intéressant de calculer la corrélation entre deux variables dans les différentes conditions expérimentales. Cette démarche est appliquée dans cette étude où les chercheurs comparent entre deux conditions (incitation vs pas d'incitation) le lien entre l'usage d'un tableau de bord et le nombre de jours nécessaires pour effectuer le parcours d'apprentissage. Dans la condition "incitation", il n'y a aucune relation entre les deux variables considérées alors que le lien est significatif et négatif entre l'usage et la durée dans la modalité "incitation".

Une autre analyse facile à mettre en oeuvre est d'observer le lien entre une performance et l'usage d'une ressources. Dans cette étude, nous observons plusieurs relations : la corrélation entre le niveau de départ (pré-test) et l'usage des aides par QR codes, la corrélation entre la performance en cours d'apprentissage (et au terme) et le type de prompts (QR Codes) utilisés (pour accéder à la présentation de cette étude).