Apports et limites d'une communauté d'apprenants au développement des compétences professionnelles des étudiants d'un cours universitaire de 3D

Ce projet de recherche se situe à mi-chemin entre celui de l’éducation et de la création 3D. Un sérieux questionnement a émergé en rapport avec le décrochage scolaire, la réorientation scolaire ou encore les problèmes d’insertion professionnelle en lien avec le domaine de la 3D à l’université. Le métier d’artiste 3D est très compétitif et force les étudiants à performer. C’est pourquoi nous portons un bref regard sur les métiers en lien avec la 3D. Nous nous sommes ensuite demandé comment contribuer à réduire les problèmes de décrochage, de réorientation ou d’insertion professionnelle. Nous avons donc décidé d’implanter une communauté d’apprentissage auprès d’étudiants dans ce domaine à partir de sept jalons bien distincts. Une expérimentation a été menée auprès de deux groupes classes en formation 3D à l’Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue. La réalisation de leur projet final s'est faite en communauté d’apprenants. L’objectif principal de la recherche est de connaître les apports et les limites de la communauté d’apprenants pour le développement des compétences professionnelles des étudiants en 3D. Une entrevue de groupe a été menée auprès de 10 étudiants pour la récolte des données. L’analyse des données de la recherche révèle 17 apports et sept limites

Introduction du réseau de concepts comme stratégie d'apprentissage en soins infirmiers première session

Essai présenté à la Faculté d'éducation en vue de l'obtention du grade de Maître en enseignement (M. Éd.) Maîtrise en enseignement au collégialM. Éd. Université de Sherbrooke 2014Bibliographie : pages 96-99

Ontologies, web sémantique et elearning : vers la composition automatique des objets d'apprentissage fondée sur les ontologies et les théories pédagogiques

Un des grands défis de l'apprentissage en ligne est la difficulté de composition des scénarios de formation à partir des objets d'apprentissages sémantiquement référencés pour répondre aux besoins spécifiques de formation. Un tel travail demande l'acquisition des connaissances du domaine qui repose généralement sur des experts humains du domaine et sur un processus d'explicitation de leurs connaissances. Il en est de même pour les principes devant guider la composition des scénarios afin de garantir leur qualité (valeurs pédagogiques). Répondre rapidement à ces besoins d'apprentissage par la proposition d'un contenu approprié ainsi qu'un cheminement d'apprentissage efficace et pédagogiquement valide est une nécessité, tant dans la formation classique en ligne que dans la formation en milieu industriel. L'offre d'une solution permettant d'atteindre un tel objectif contribuerait à une économie de coûts liés à la formation. Ce mémoire rend compte d'un travail visant à proposer une solution novatrice pour générer un contenu sur mesure (selon un besoin précis) et ainsi qu'un parcours pédagogiquement valide de celui-ci. La méthode s'appuie essentiellement sur une ontologie du domaine pour sélectionner les éléments de contenus appropriés (ou objets d'apprentissage) et sur un ensemble de principes pédagogiques explicites pour les structurer. Après un état de l'art conséquent qui met en perspectives l'ensemble des domaines en jeu (elearning, web sémantique et ingénierie ontologique), les standards disponibles dans le domaine du elearning pour la gestion des contenus d'apprentissage, et les problèmes de composition automatique (fondée ou non sur les ontologies) des objets d'apprentissage, une architecture générale de l'approche proposée est présentée, illustrant clairement les éléments qui soutiennent le processus de composition. Ce dernier comporte essentiellement trois (3) étapes : la sélection des ressources pertinentes, leur organisation (par la prise en compte des contraintes de référencement sémantique réalisé à partir de l'ontologie du domaine) et la scénarisation pédagogique qui prend en compte les principes de la théorie pédagogique sélectionnée. Un modèle définissant les opérateurs essentiels est proposé ainsi que des algorithmes qui implémentent les différents services. Un outil a été réalisé et testé avec des contenus d'un cours de programmation en Java.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : elearning, web sémantique, ontologies, objets d'apprentissage, théories pédagogiques, composition automatique des objets d'apprentissage

Apprentissage du français comme langue étrangère (L3+) par des étudiants indiens

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

Les facteurs favorables au transfert et au maintien des stratégies d'apprentissage expérimentées dans un atelier d'éducation cognitive chez des adultes en formation générale

Le but de notre recherche était de mieux connaître les facteurs favorables au maintien des stratégies d'apprentissage tels que rapportés par les apprenants ayant participé à un atelier d'éducation cognitive alors qu'ils poursuivaient leur formation générale à l'éducation des adultes. Nous voulions particulièrement connaître quelles stratégies d'apprentissage avaient été acquises et utilisées en dehors du cadre de l'atelier d'éducation cognitive et dans quels contextes. Nous voulions connaître aussi ce que les apprenants considèrent comme des facteurs favorisant le maintien de ces stratégies d'apprentissage. Nous avons rencontré les 17 sujets de la recherche en trois temps soit: 1) lors d'une première rencontre individuelle qui servait à mieux connaître chacun d'eux, lui présenter la recherche et avoir son consentement écrit; 2) lors des dix sessions de groupe qui composent l'atelier d'éducation cognitive, à raison d'une session de 2 heures par semaine; et 3) lors d'un deuxième entretien individuel qui avait lieu cinq semaines après la fin de cet atelier. Les 17 sujets étaient répartis en deux groupes. Nous avons analysé le contenu du deuxième entretien pour répondre à notre question de recherche. Voici les principaux résultats. Ce sont les stratégies affectives qui sont le plus souvent rapportées par les sujets et particulièrement le contrôle de l'impulsivité et l'utilisation du langage interne. Comme nous l'avons relevé dans bon nombre de situations mentionnées par les sujets, le contrôle de l'impulsivité et l'utilisation du langage interne influencent l'actualisation d'autres stratégies d'apprentissage. «Maintenant, je prends le temps de mieux lire; de réfléchir à ce que je vais dire; de respirer par le nez; de me parler ... » Le contexte le plus souvent rapporté est celui concernant l'apprentissage du français sauf pour les stratégies affectives où ce sont les contextes concernant la vie personnelle et au travail qui le sont le plus. Pour ce qui est des facteurs favorisant le maintien des stratégies d'apprentissage expérimentées dans l'atelier d'éducation cognitive, ils sont principalement de deux ordres. Premièrement, les facteurs attribués à l'apprenant lui-même sont, sans aucun doute, les plus rapportés par les sujets. Particulièrement les 3 sous-facteurs suivants soit: 1) l'utilisation que le sujet fait du matériel reçu dans l'atelier soit de le conserver et de revoir, surtout les aide-mémoire, en plus de repenser au contenu de l'atelier; 2) la motivation du sujet et 3) les bénéfices vécus suite à l'utilisation d'une stratégie d'apprentissage. Deuxièmement, les facteurs andragogiques, qui concernent le déroulement de l'atelier d'éducation cognitive sont aussi beaucoup rapportés par les sujets et spécialement le sous-facteur concernant les démonstrations, notamment en ce qui concerne les activités et les aide-mémoire utilisés dans les sessions de l'atelier