Redes sociais temáticas inclusivas

Esta tese relata um modelo para o desenvolvimento de uma rede social temática formada por pessoas com deficiência (PcD). As recomendações oriundas deste trabalho relatam as características e os principais requisitos para que, em um mesmo ambiente, as pessoas da rede sejam percebidas pelo sistema, que passa a atuar nas relações entre elas e os recursos oferecidos pela própria rede. Entre os problemas gerais apresentados nesta tese, ressaltam-se a carência de pesquisas na formação de comunidades online formadas por pessoas com deficiência e a dificuldade de oferta de conteúdos alternativos sem ampliar a sobrecarga cognitiva e a desorientação, conforme as características dos usuários. Para isso, este trabalho efetuou as seguintes abordagens teóricas: hipermídia adaptativa, acessibilidade, teoria da cognição situada e comunidades online. Como procedimentos metodológicos foram adotados: a realização de um busca sistemática e a verificação do modelo proposto através de testes de usabilidade. A proposta do MORIC (Modelo para a Mediação Tecnológica em Redes Sociais Temáticas Inclusivas) definiu, por meio de uma metodologia de desenvolvimento de Sistemas Hipermídia Adaptativos (Modelo de Munich - UWE), os detalhes da solução proposta. Aplicou-se esse Modelo à plataforma Elgg, onde esse ambiente utilizado para o desenvolvimento de redes sociais sofreu alterações para atender os objetivos desta pesquisa. Depois disso, nos testes realizados com cinco usuários com deficiência visual, durante ensaios de interação destes com a RST, foram confirmadas falhas de usabilidade, mas que não prejudicaram o interesse e a aceitação do ambiente. Após os ensaios, a RST foi avaliada por meio do questionário SUS (System Usability of Scale) e atingiu a média de 78,50% (setenta e oito vírgula cinquenta por cento). A avaliação dos dados obtidos com os ensaios de interação e com o questionário aplicado resultou na indicação de trinta e três recomendações para o desenvolvimento de RST Inclusivas.Abstract : This thesis describes the proposal of a model for the development of a thematic social network formed by people with disabilities (PWD). The recommendations arising from this paper describe the features and the main requirements that would allow people in the same environment to be perceived by the system, would then act in relations between them and the resources offered by the network itself. Among the general problems presented in the survey, we emphasize the lack of research on the formation of online communities formed by people with disabilities and the difficulty of offering alternative content without increasing cognitive overload and disorientation, according to the users? characteristics. With that in mind, this paper adopted the following theoretical approaches: adaptive hypermedia, accessibility, situated cognition theory and online communities. The following methodological procedures were adopted: the realization of a systematic search and verification of the proposed through usability testing model. The proposed Moric (Model for Technological Mediation in Social Issue Inclusive Networks) defined by means of a methodology for developing Adaptive Hypermedia Systems (Model Munich - UWE), details of the proposed solution. We applied this model to Elgg, where the environment used for the development of social networks has changed to meet the objectives of this research platform. After that, in tests on five users with visual impairment during the testing of their interaction with the Inclusive Thematic Social Network, usability failures were confirmed, but that did not harm the interests of the environment and acceptance. After the tests, the Thematic Social Network was assessed by questionnaire SUS (System Usability of Scale) and scored an average of 78.50 % (seventy-eight point five percent). The evaluation of the data obtained from the tests of interaction and the questionnaire resulted in the appointment of thirty-three recommendations for the development of Inclusive Thematic Social Network

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

Ambientes Educativos Digitales Personalizados: logro de aprendizaje y percepción en estudiantes diferenciados por su estilo cognitivo

280 páginas¿Qué incidencia podría tener el tipo de personalización sobre el logro de aprendizaje o la percepción sobre los Ambientes Educativos Digitales Personalizados (AEDP)? Esta es la pregunta que aborda el libro. Para dar cuenta del trabajo investigativo realizado, se estructuró en nueve capítulos. El primer capítulo presenta los aspectos preliminares, a partir de la presentación de la temática de investigación, los objetivos y la estructura del estudio. En el segundo capítulo se expone la conceptualización alrededor de los ambientes educativos digitales personalizados, su evolución y componentes. El tercer capítulo, aborda los estilos cognitivos, enfatizando en la dimensión estilística dependencia e independencia de campo (DIC), y los procesos de coincidencia y desajuste estilístico. En el cuarto capítulo se presentan antecedentes sobre los AEDP y su incidencia en el logro de aprendizaje y la percepción de los estudiantes. El quinto capítulo expone el diseño y desarrollo del AEDP “Aprendamos a programar - Estructuras de selección”. El sexto capítulo aborda la metodología empleada en el estudio investigativo, se presenta el tipo de estudio, la caracterización de los participantes, los instrumentos de recolección de información y el procedimiento. El séptimo capítulo trata sobre el análisis de los resultados en relación con el logro de aprendizaje y la percepción sobre el AEDP. En el octavo capítulo se presenta la discusión de los resultados obtenidos en el estudio. Y en el noveno capítulo se abordan las conclusiones y limitaciones del estudio, además de las orientaciones para futuros trabajos investigativos