environnement d'apprentissage à distance

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Visualisation du processus collaboratif et assignation de rôles de régulation dans un environnement d'apprentissage à distance

Visualisation du processus collaboratif et assignation de rôles de régulation dans un environnement d'apprentissage à distance

Les buts motivationnels font référence au sens de l’apprentissage et à la valeur que l’élève accorde à la tâche. Deci & Ryan (2000) formulent ainsi l’existence de plusieurs niveaux de motivation déterminés par les buts que se fixe l’apprenant par rapport à la tâche au moment d’initier un comportement. Le modèle distingue trois types de buts : les buts d’évitement, les buts de performance et les buts de maîtrise. La motivation intrinsèque est considérée comme le plus haut niveau de motivation autodéterminée que peut atteindre un individu. L’apprenant animé par des buts de maîtrise ou de compétence réalise une activité pour l’intérêt que lui procure l’apprentissage ou pour le plaisir d’apprendre. La motivation extrinsèque apparaît quand l’individu tente d’obtenir quelque chose en échange de la pratique de l’activité ou pour éviter des conséquences négatives. Elle est donc davantage liée à des raisons instrumentales (performance, récompense, besoin de reconnaissance). Enfin, l’amotivation se traduit plutôt chez l’apprenant par une tendance à éviter la tâche proposée. Dans un environnement de type CSCL, Rienties & al. (2009) mettent en évidence que les apprenants animés de buts de maîtrise participent davantage aux échanges centrés sur la tâche à réaliser et sur les aspects cognitifs. Ces résultats corroborent en partie ceux obtenus par De Lièvre & al. (2009) qui montrent que les apprenants avec un degré de motivation intrinsèque plus élevé procèdent plus souvent à une évaluation critique de ce que réalisent ou énoncent leurs partenaires dans le forum de discussion. Quintin (2008) met en avant quant à lui à l’aide d’une analyse de régression qu’un niveau élevé de motivation orientée vers la performance explique en partie la progression individuelle dans un contexte d’apprentissage collaboratif réalisé à distance.
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Usages et perceptions d'un outil de visualisation de la collaboration dans un environnement d'apprentissage à distance structuré par les rôles

Usages et perceptions d'un outil de visualisation de la collaboration dans un environnement d'apprentissage à distance structuré par les rôles

____________________________________________________________________ RÉSUMÉ. Au travers de cette contribution, nous analysons l’intégration d’un outil de visualisation dans un environnement d’apprentissage collaboratif à distance structuré par les rôles. Nous nous intéressons en particulier à l’usage et à la perception des apprenants par rapport à celui-ci. Nos résultats montrent que l’outil est davantage utilisé pour visualiser la participation au sein du groupe. En termes d’effet perçu, les apprenants nous disent que l’outil a permis de faciliter l’engagement dans le travail collaboratif. Leur avis est plus mitigé concernant l’apport de la visualisation au niveau de la coordination et de la communication. Nos analyses corrélationnelles montrent des liens plus étroits entre le degré d’utilité perçu et l’utilisation effective deux visualisations liées à la participation (l’assiduité et l’équilibre des échanges).
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Effets de la distribution de rôles selon le style d'apprentissage dans un environnement collaboratif à distance

Effets de la distribution de rôles selon le style d'apprentissage dans un environnement collaboratif à distance

4 L’ENVIRONNEMENT D’APPRENTISSAGE COLLABORATIF Un relatif consensus existe dans la littérature pédagogique autour de l’idée que les interactions signi- ficatives et productives qui induisent une élaboration des connaissances n’apparaissent pas spontanément au sein des groupes amenés à collaborer [6]. De nombreu- ses études montrent en effet qu’il ne suffit pas de grouper les apprenants pour qu’une réelle dynamique collaborative s’installe et que, l’apprentissage se réali- se effectivement [7] [8]. Beaucoup d’auteurs [9] [10] s’accordent en effet sur le fait que l’engagement des apprenants à interagir et la construction des connais- sances induite par ces échanges dépendent essentielle- ment des tâches qui leur sont proposées, mais égale- ment de la manière dont celles-ci sont structurées (scé- nario d’apprentissage) et régulées (scénario d’encadrement) dans l’environnement d’apprentissage à distance.
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Apprentissage collectif à distance, SPLACH : un environnement informatique support d'une pédagogie de projet

Apprentissage collectif à distance, SPLACH : un environnement informatique support d'une pédagogie de projet

1.2.3.3 Au Québec La Télé-université du Québec (TELUQ), créée en 1972 et spécialisée en formation à distance, offre des programmes d’études de premier, deuxième et troisième cycle à une clientèle adulte au Québec et ailleurs. Les cours offerts se caractérisent essentiellement par le fait qu’ils peuvent être suivis exclusivement à distance sans avoir à se déplacer sur un campus universitaire. Les apprenants doivent assumer leur apprentissage en utilisant des contenus de cours spécifiquement conçus et médiatisés dans le but de faciliter leur tâche. Le matériel de cours offert comprend toujours un manuel et un guide de cheminement de l’étudiant. Ce qui caractérise la TELUQ est son système d’encadrement administratif et pédagogique des étudiants par des tuteurs. Outre l’imprimé, les cours peuvent aussi faire l’objet d’un autre type de médiatisation tel que la cassette vidéo ou audio, le logiciel et, depuis 1992, la télématique. Avec ce dernier média, l’étudiant a la possibilité de se joindre à un réseau de communication à partir de son ordinateur personnel équipé d’un modem et d’un téléphone. Les tuteurs assurent alors l’encadrement par l’intermédiaire de la messagerie électronique et de la téléconférence [Damphousse 1996 ; Hotte 1998]. Actuellement, environ 17 000 étudiants sont inscrits à la TELUQ [TELUQ http]. Il faut souligner qu’un centre de recherche, le centre LICEF (Laboratoire d’Informatique Cognitive et Environnements de Formation), existe au sein de la TELUQ. Ainsi, les pratiques de formation à distance alimentent les recherches du centre de recherche et ce dernier alimente à son tour les pratiques. Le centre LICEF travaille depuis plusieurs années sur les campus virtuels. Ces travaux ont notamment abouti au système Explora, un environnement de diffusion de formation à distance sur Internet [Paquette et Ricciardi-Rigault 1997]. Actuellement, une nouvelle version d’Explora est en cours de conception. L’objectif d’Explora 2 est de coordonner au mieux les phases de conception et les phases de diffusion dans la formation à distance.
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Un environnement 3D qui favorise le sentiment d’appartenance en situation de formation à distance

Un environnement 3D qui favorise le sentiment d’appartenance en situation de formation à distance

le groupe témoin. Cette division tenait compte, du sexe, du lieu de résidence, du nombre de cours déjà suivis à distance, des orientations à l’apprentissage et des habiletés informatiques des apprenants. Le groupe expérimental a suivi la formation en ligne à partir d’un environnement 3D avec avatars, dans lequel un système de gestion de contenus de type traditionnel SGCA ThéoriX avait été intégré. Le groupe témoin n’a eu accès qu’au système de gestion de contenus de type traditionnel SGCA ThéoriX et à l’outil de communication Sametime pour les communications audio et le clavardage. Une semaine avant le début du cours, tous les apprenants recevaient un ordinateur portatif (IBM, ThinkPad) configuré selon le groupe auquel ils appartenaient. Le tableau 1 présente le profil des deux groupes de l’étude selon les cohortes 1 et 2.
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Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

112 IV.7. Conclusion Nous avons exploité la technologie de Web sémantique pour améliorer l’apprentissage des apprenants. La représentation sémantique des contenus pédagogiques, en utilisant l’ontologie cela facilite la recherche et la réutilisation des documents éducatifs. Ainsi, elle aide la machine à comprendre et manipule les documents d’apprentissage. Les apprenants ont des caractéristiques hétérogènes, donc il faut assurer un apprentissage personnalisé pour chaque apprenant. L’adaptation de contenu et de stratégies (style d’apprentissages) s’avère très pertinente pour cet objectif. Finalement nous avons présenté une architecture pour la formation à distance. Cette architecture est basée sur les agents qui sont considérés comme un paradigme efficace (modularité, autonomie,… etc) dans les systèmes sur le Web (E- commerce, E-formation,…etc). Notre architecture assure la création et l’annotation des documents éducatifs, en utilisant la technologie de Web sémantique, et le bon guidage de l'apprenant durant sa formation et essaie de satisfaire les besoin des apprenants selon les niveaux et selon ses préférences.
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Conception et développement d'un environnement informatisé d'expérimentations contrôlées et assistées à distance par ordinateur (Ex@O)

Conception et développement d'un environnement informatisé d'expérimentations contrôlées et assistées à distance par ordinateur (Ex@O)

Pour proposer une véritable formation en laboratoire à distance, il nous faut compter sur la difficulté voire l’impossibilité, pour l’enseignant, de procéder par l’exemple, de montrer correctement et instantanément à l’apprenant le « comment faire » afin de développer chez celui-ci les savoir-faire expérimentaux. D’autre part, il peut être difficile pour l’apprenant de faire le lien entre le phénomène physique observé et sa représentation graphique. Nous pensons toutefois qu’en ExAO ce problème peut se corriger par des représentations graphiques présentées en temps réel, soit en même temps que l’expérimentation se déroule. Ces représentations graphiques simultanées, que Nonnon (1985) a expliqué par une métaphore, la « lunette cognitive », lui ont permis de postuler que la contiguïté entre le phénomène réel et son abstraction sous forme graphique et simultanée favorise l’apprentissage du langage de codage
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ARTheque - STEF - ENS Cachan | Concilier formation expérimentale et apprentissage à distance à l'aide de ressources multimédias : le programme ÉDUC@FFIX.NET

ARTheque - STEF - ENS Cachan | Concilier formation expérimentale et apprentissage à distance à l'aide de ressources multimédias : le programme ÉDUC@FFIX.NET

formation, bien que de nouveaux modèles pour l’analyse de ces nouvelles situations aient été proposés. Face au développement des ressources d’enseignement à distance, les questions telles que « Faut-il ou ne faut-il pas s’engager dans l’enseignement à distance ? L’enseignement à distance est-il supérieur à la pédagogie traditionnelle ? » ne semblent pas être les bonnes questions (C. C. Schifter, 1999). Schifter propose de construire un programme de démarche qualité suivant cinq pistes d’analyse pour assurer la satisfaction des objectifs de formation et des besoins des étudiants. Il s’agit de s’adapter au public visé (à la fois l’établissement hôte et les étudiants), de sélectionner dans les curricula les domaines d’enseignement les mieux adaptés (par leurs buts, objectifs, méthodes), de s’adapter aux ressources techniques disponibles et enfin de respecter les dimensions éthiques, esthétiques et culturelles du nouvel environnement ainsi créé.
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Un environnement pédagogique dédié aux projets collectifs à distance intégrant une assistance aux apprenants et au chef de projet

Un environnement pédagogique dédié aux projets collectifs à distance intégrant une assistance aux apprenants et au chef de projet

Préparer les étudiants au monde industriel est un challenge à relever aussi bien par les écoles d’ingénieurs que par toute formation appartenant à un cursus professionnel (IUT, IUP et autres écoles). Le rôle crucial des enseignants est alors de trouver les méthodes pédagogiques les plus adaptées pour y arriver et qui suscitent une implication naturelle des étudiants. Les jeux d’entreprises (Babari, Mahi et Prévôt 2000) et les projets font partie de ces méthodes couramment utilisées pour initier les étudiants à leur futur travail en entreprise ainsi qu’au travail collaboratif qui prend de plus en plus de place dans le monde professionnel. Pour notre part, nous nous intéressons depuis plusieurs années à l’utilisation de la pédagogie de projet comme méthode d’apprentissage aussi bien pour des élèves de collèges que pour des adultes en formation professionnelle (Vivet, Leroux et Delannoy 1997). Nos travaux ont notamment abouti à une modélisation de la coopération en projet aboutissant à l’élaboration d’un modèle de système coopératif d'apprentissage réifié sous la forme d’un environnement interactif pour l’apprentissage humain nommé RoboTeach (Leroux 1995).
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Organisations cognitives et apprentissage à  distance

Organisations cognitives et apprentissage à distance

Si les entreprises demeurent très réactives aux exi- gences locales, des stratégies de plus en plus com- plexes dépendent de la capacité des salariés à les mettre en œuvre. Le rapprochement avec l’activité profession- nelle est lié à la simplicité d’utilisation. Aujourd’hui, des actions de formation privilégient des formes orga- nisationnelles qui ne cessent d’évoluer. Il n’en demeure pas moins que si l’apprentissage suscite de nombreuses interrogations en raison des mutations récentes de l’environnement technologique, peu de travaux se sont encore penchés sur les dispositifs pédagogiques liés aux transformations organisationnelles, alors que l’on assiste à une mobilisation de ressources technologiques valorisant une diversité de modes d’apprentissage. Dans cette perspective, il a été décidé de s’interroger sur le processus global d’apprentissage, afin d’envisager les conditions d’une réactivité managériale locale en la matière. Autrement dit, les dispositifs d’apprentissage à distance contribuent-ils aux modifi- cations des organisations cognitives ? Pour tenter d’y répondre, cette analyse souhaite compléter les travaux menés sur l’apprentissage afin de comprendre en quoi les interactions tirent profit de l’outil technologique et comment l’organisation adapte la technologie aux ob- jectifs stratégiques.
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Interculturalité et apprentissage à distance en formation d’enseignants

Interculturalité et apprentissage à distance en formation d’enseignants

1 Le projet « Technologies éducatives pour l’enseignement en contexte » (TEEC) (Forissier et al., 2017) s’inscrit dans le cadre du développement des enseignements basés sur les effets de contextes (désormais EBEC) (Anjou, 2018; Forissier, 2019; Forissier et al., 2014). Le principe général de ces enseignements est de faire travailler des groupes d’apprenants appartenant à deux territoires distincts (en l’occurrence le Québec et la Guadeloupe) sur un même objet d’étude. Des outils numériques, notamment des échanges synchrones (en visioconférence) et asynchrones (grâce à un environnement numérique de travail), permettent les interactions entre apprenants portant sur les investigations que ceux-ci mènent sur chaque territoire. Un scénario pédagogique, s’appuyant notamment sur les différences (culturelles, sociétales, scientifiques…) entre les territoires concernés, est conçu de manière à favoriser l’émergence d’effets de contextes (Delcroix et al., 2013). Ces enseignements ont montré leur efficacité pour favoriser le développement de conceptions robustes chez les apprenants sur l’objet étudié (Anjou, 2018; Forissier et al., 2014).
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Apprentissage à distance en contexte professionnel : Tutorat et médiatisations contre l’abandon.

Apprentissage à distance en contexte professionnel : Tutorat et médiatisations contre l’abandon.

2 avons fait le choix d’interroger le dispositif de formation au travers des questions de tutorat et de médiatisations ; comme si l’engagement en formation interrogeait moins la relation qui permet de saisir la spécificité du tutorat que le dispositif de formation et ses différentes composantes. Ainsi, l’apprentissage à distance en contexte professionnel, peut aller, comme c’est le cas des MOOCs 2 , à poser la pertinence de la mesure des taux d’abandon (Cisel, 2014 ; Bruillard, 2014). C’est donc l’ensemble des composantes de l’environnement personnel d’apprentissage de l’étudiant (famille, activités professionnelles et sociales, histoire de vie) qu’il est nécessaire d’interroger, comme autant de facteurs favorables ou pas à l’engagement en formation. Nous nous baserons pour cela sur l’analyse d’entretiens menés auprès de diplômés du master 2 professionnel Ingénierie et Conseil en Formation en FOAD de l’université de Rouen, qui interroge les conditions favorables à la mise en œuvre des formations en ligne, plus particulièrement au-travers de la réalisation d’un « stage » professionnalisant. Le stage est défini classiquement comme une période d’immersion dans une situation de travail ; immersion normalement ponctuelle dans un environnement professionnel (Glaymann, 2012). Qu’en est-il alors pour les étudiants salariés inscrits en formation à distance ? Après avoir interrogé les relations que nous pouvons observer entre apprentissage et environnement numérique, nous présenterons dans une seconde partie, la méthodologie qualitative que nous avons retenue, puis les effets de la médiatisation de l’apprentissage en situation de travail par les facteurs organisationnels et l’histoire personnelle de l’adulte en formation (Dominicé, 1999).
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Apprentissage actif sous contraite de budget en robotique et en neurosciences computationnelles : Localisation robotique et modélisation comportementale en environnement non stationnaire.

Apprentissage actif sous contraite de budget en robotique et en neurosciences computationnelles : Localisation robotique et modélisation comportementale en environnement non stationnaire.

Nous avons relancé le même protocole de grid search pour trouver les meilleurs pa- ramètres du modèle avec les mêmes ensembles que ceux définis dans le cas des données simulées. Les résultats de ce protocole expérimental sont résumés dans le tableau 6.3 . Les prin- cipales observations faites dans le cas de l’expérience en environnement simulé restent vraies ici, plus le budget est grand meilleures sont les performances. Cependant, dans ce cas réel les performances sont loin d’être aussi satisfaisantes que dans le cas simulé. Dans le tableau 6.3 , les performances ne dépassent pas les 53% dans le cas d’une classi- fication simple pour B = 5, une performance qui n’est pas atteinte par le modèle alors qu’en phase d’apprentissage certaines performances atteignent les 99%, ce qui est reflète un phénomène de sur apprentissage. Cependant, on notera que les performances obtenues dans le cas d’une politique libre sont du même ordre de grandeur que les performances en politique forcée, ce qui suggère que, malgré les performances faibles du modèle en pré- diction, il apprend tout de même des politiques efficaces alternant entre acquisition de données et actions d’exploration. Il est à noter également que la performance obtenue ici, bien que non pleinement satisfaisante, reste bien supérieure au niveau de la chance qui est à 6.25% pour une telle tâche de classification à 16 classes. Plusieurs hypothèses quand à cette différence de performances peuvent être avancées : premièrement il est possible que l’ensemble des données ne soit pas assez fourni et que le modèle n’ait pas assez de données pour pouvoir généraliser. Deuxièmement l’utilisation du CNN OverFeat peut ne pas être adaptée à ces données précises. Pour la première hypothèse nous avons divisé les images en plusieurs fenêtres pour pouvoir augmenter l’ensemble des données. Pour la deuxième hypothèse nous avons testé un CNN qui apprend uniquement sur les données images tirées du robot mais les performances obtenues suite à ces modifications sont de même nature que celles décrites plus haut. Ce qui suggère que les données ne permettent pas de généraliser l’apprentissage sur cette problématique précise.
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2-Distance Colorings of Integer Distance Graphs

2-Distance Colorings of Integer Distance Graphs

(mod 2m + 3), and thus, by Proposition 1 and Observation 4, χ 2 (G({1, . . . , m, a})) = 2m + 3. We now claim that every 2-distance (2m + 3)-coloring λ of G({1, . . . , m, a}) is necessarily (2m + 3)-periodic, that is λ(x + 2m + 3) = λ(x) for every x ∈ Z. To show that, it suffices to prove that any 2m + 3 consecutive vertices x, . . . , x + 2m + 2 must be assigned distinct colors. Assume to the contrary that this is not the case and, without loss of generality, let x = 0. Since vertices 0, 1, . . . , 2m necessarily get distinct colors, we only have two cases to consider:

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Apprentissage statistique

Apprentissage statistique

Journées MAS et Journée en l’honneur de Jacques Neveu, Aug 2010, Talence, France.[r]

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Bisbille en apprentissage

Bisbille en apprentissage

Pour Joëlle Racine, responsable de la for- mation professionnelle chez Unia, et Ka- thrin Ziltener, secrétaire nationale de la Jeunesse Unia, les conflits en apprentissage existent dans tous les métiers. Les branches sans CCT et à dominance féminine (social, services ou vente) sont plus exposées aux conflits. Mais on en trouve aussi dans les métiers des soins ou de la construction. «Lorsque les conditions de travail sont mau- vaises dans une branche, les conditions

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Transformation paramétrique de distance à vol d’oiseau en distance sur une voirie

Transformation paramétrique de distance à vol d’oiseau en distance sur une voirie

En particulier, Orange Labs utilise les modèles de pavages aléatoires pour analyser le réseau routier dans le but d’optimiser les coûts de déploiements de réseaux de fibres sur le territoire [ GC18 ]. Les ingénieurs ont souvent besoin d’estimer une distance ∆ au plus court chemin en suivant la voirie entre deux points (nœuds du réseau, clients). On ne souhaite pas recourir à la distance sur une carte mais utiliser les modèles aléatoires à disposition. Par conséquent, ces points ne seront pas caractérisés par leurs positions géographiques mais par la distance entre ceux-ci. En exploitant les modèles aléatoires stationnaires simulant les rues, nous chercherons à proposer un modèle reliant les grandeurs ∆ et d.
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Une étude exploratoire pour le déploiement techno-pédagogique d’un environnement d’apprentissage personnel - Vers un dashboard pédagogique

Une étude exploratoire pour le déploiement techno-pédagogique d’un environnement d’apprentissage personnel - Vers un dashboard pédagogique

Du point de vue de l’implémentation, les différentes déclinaisons de PLE s’orientent plutôt vers un environnement du type « boîte à outils » organisé sur le principe des «mashups» que comme un environnement homogène dont les fonctionnalités sont définies de façon systématique. Ils ouvrent aussi un accès sur l’écosystème que représente le Web 2.0 et les différentes ressources et services qui y sont disponibles. Ce rapide survol des caractéristiques principales du PLE sur lesquelles nous reviendrons plus en détail dans l’article indique qu’il n’est pas possible de proposer un PLE sans analyser la situation existante et en particulier les usages et pratiques des étudiants. La démarche d’introduction du PLE n’est pas une problématique purement technologique. Elle induit d’autres façons d’approcher la production et la diffusion de ressources de connaissances complémentaires à l’approche traditionnellement adoptée dans les universités. En outre, d’autres questions se posent, comme celle de l’interaction entre les ressources institutionnelles mises à disposition des étudiants et le PLE. À cette fin, nous proposons une étude élaborée sur l’ensemble de la population étudiante de l’Université de Genève.
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La Bonne distance

La Bonne distance

Dr José GOMES Exercer la médecine avec empathie sans devenir trop intime..  Où sont les limites.[r]

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Binôme et apprentissage

Binôme et apprentissage

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignemen[r]

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