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Centre de recherche LICEF,Télé-université
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 Problématique
 Objectifs
 Cadre théorique
 Méthodologie
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 Projet subventionné par le CRSH
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le défi pédagogique des CLOM
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 CLOM (Massive Open Online Courses, MOOC)
 Défis nouveaux aux plans pédagogique, logistique,
technologique
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 Outiller le concepteur de CLOM :
 Grille d’analyse du niveau de personnalisation de
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 Pédagogie ouverte (années 70)
 Nécessité de rupture avec la pédagogie encyclopédique
 Caractère émergent, situé et dis...
 Personnalisation de l’apprentissage dans les
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 Recherche-développement (Harvey et Loiselle, 2009) appliquée à
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COMPOSANTES D’UN SCÉNARIO
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 Adaptabilité (modificabilité)
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COMPOSANTES D’UN SCÉNARIO
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Bandura,A. (1977). Social learning theory. General Learning Press.
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Présentation d'une ontologie et d'une grille de critères pour favoriser la personnalisation dans les MOOC

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Bejaoui r., paquette g., basque j. et henri f. comment personnaliser l'apprentissage dans un clom

  1. 1. Rim Bejaoui, Gilbert Paquette, Josianne Basque et France Henri Centre de recherche LICEF,Télé-université ColloqueCIRT@ 2015 13 octobre 2015 Université de Sherbrooke
  2. 2.  Contexte  Problématique  Objectifs  Cadre théorique  Méthodologie  Groupes de propriétés de CLOM soutenant un apprentissage personnalisé (CLOMp)  Ontologie d'un scénario pédagogique de CLOMp  Conclusion
  3. 3.  Projet subventionné par le CRSH Cours de masse en ligne et apprentissage personnalisé: le défi pédagogique des CLOM  Thèse réalisée dans le cadre du Doctorat en Informatique cognitive,TÉLUQ
  4. 4.  CLOM (Massive Open Online Courses, MOOC)  Défis nouveaux aux plans pédagogique, logistique, technologique  Besoin de personnalisation de l’apprentissage dans les CLOM  Faire face à la massivité  Favoriser la persévérance et la rétention des apprenants (Blanco et al., 2013)  Manque de soutien fourni aux concepteurs de CLOM (Alario-Hoyos et al., 2014)
  5. 5.  Outiller le concepteur de CLOM :  Grille d’analyse du niveau de personnalisation de l’apprentissage dans un CLOM  Prototype d'un système d'assistance à la conception de CLOM soutenant un apprentissage personnalisé (CLOMp)
  6. 6.  Pédagogie ouverte (années 70)  Nécessité de rupture avec la pédagogie encyclopédique  Caractère émergent, situé et distribué de l’apprentissage (Bandura, 1977; Vygotski, 1978; Hutchins, 1995; Pea, 1993; Siemens, 2005)  Autogestion de l’apprentissage (Bandura 1997)  Autonomie, capacité d’autodirection de l’apprenant  Ingénierie pédagogique (Paquette, 2002)  Modélisation des connaissances et compétences  Scénarisation pédagogique
  7. 7.  Personnalisation de l’apprentissage dans les environnements numériques d’apprentissage (ENA)  Opérée par un agent externe à l’apprenant ▪ Systèmes adaptatifs ▪ Systèmes de recommandation  Opérée par l’apprenant: ▪ Environnement personnel d’apprentissage (EPA)  Hybride  Modélisation ontologique dans les ENA  Représenter les connaissances nécessaires à la conception et à la réalisation des ENA
  8. 8.  Recherche-développement (Harvey et Loiselle, 2009) appliquée à l’informatique cognitive (Paquette, 2010)  Phases de recherche : 1. Analyse du problème 2. Modélisation d'une ontologie d'un scénario pédagogique de CLOMp 3. Développement (en cours) ▪ Grille d’évaluation du niveau de personnalisation dans un CLOM ▪ Prototype du système d'assistance à la conception de CLOMp 4. Évaluation (à venir) ▪ Validation de la grille d’analyse auprès de 3 experts en personnalisation de l’apprentissage ▪ Mise à l’essai du prototype auprès de 3 concepteurs
  9. 9. PROPRIÉTÉS D’ADAPTATION DES COMPOSANTES D’UN SCÉNARIO PÉDAGOGIQUE DE CLOM  Adaptabilité (modificabilité) de certaines composantes du scénario de CLOM  Composantes adaptables ▪ Compétences visées Ressources d’apprentissage ▪ Moment de démarrage d’une activité ▪ Mode de collaboration entre les apprenants ▪ Etc. PROPRIÉTÉS D'ASSISTANCE ET D'AIDE À L'AUTOGESTION DE L’APPRENTISSAGE  Offre de ressources d’assistance et d’aide à l’autogestion de l’apprentissage (4A)  Ressources-4A ▪ Tour guidé du CLOM ▪ Outil d’autodiagnostic des compétences ▪ Outil de planification du travail ▪ Recommandations personnalisées de ressources ▪ Etc.
  10. 10. PROPRIÉTÉS D’ADAPTATION DES COMPOSANTES D’UN SCÉNARIO PÉDAGOGIQUE DE CLOM PROPRIÉTÉS D'ASSISTANCE ET D'AIDE À L'AUTOGESTION DE L’APPRENTISSAGE Acteurs responsables de la personnalisation : • Facilitateur humain • Agent logiciel • Apprenant • Groupe d'apprenants
  11. 11.  Échelle des valeurs de pondération (P) ▪ 0 : Instance de classe pas du tout importante pour la personnalisation de l'apprentissage dans le CLOM. ▪ 1 : Instance de classe peu importante pour la personnalisation de l'apprentissage dans le CLOM. ▪ 2 : Instance de classe moyennement importante pour la personnalisation de l'apprentissage dans le CLOM. ▪ 3 : Instance de classe assez importante pour la personnalisation de l'apprentissage dans le CLOM. ▪ 4 : Instance de classe très importante pour la personnalisation de l'apprentissage dans le CLOM.
  12. 12. Variable Pondération plus élevée si 1. Acteur qui effectue l’action d’adaptation … le responsable de l’adaptation de composante est l’apprenant. Ex. Adaptation de la durée de l’activité par l’apprenant vs. par un facilitateur. 2. Action d’adaptation … elles impliquent un acte de conception/production par le responsable de l’adaptation de composante, comparativement à un acte de simple choix parmi des objets prédéfinis dans le CLOM. Ex. Extension de la liste des ressources à consulter vs. Sélection d’une sous-liste de ressources à consulter. 3. Objet sur lequel l’action d’adaptation est réalisée … l’objet a une valeur contributoire élevée (jouent un rôle plus important) dans l’acte d’apprentissage. Ex. Choix des fonctionnalités de la plateforme de CLOM vs. Choix du type d'affichage graphique du contenu. 4. Existence d'une contrainte temporelle ou de taille sur la composante adaptable … l'action d'adaptation d'une composante n’est pas soumise à une contrainte de taille ou de nombre. Ex. Constitution d’un groupe d’apprenants sans limite de taille vs. avec limite de taille.
  13. 13. Niveau de personnalisation de l'apprentissage Score Score Max Interprétation Personnalisation de l'apprentissage (PA) globale 102 231 PA moyennement présente A. Adaptabilité des composantes du scénario (ACS) 68 152 ACS moyennement présente A.1. Adaptabilité des composantes de haut niveau (ACH) 16 37 ACH moyennement présente A.1.1. ACH par un agent externe (ACH-AE) 0 15 ACH-AE absente A.1.2. ACH par le réalisateur de l'activité (ACH-RA) 16 22 ACH-RA assez présente A.2. Adaptabilité des composantes liées aux activités d'apprentissage (ACA) 52 115 ACA moyennement présente A.2.1. ACA par un agent externe (ACA-AE) 0 38 ACA-AE absente A.2.2. ACA par par le réalisateur de l'activité (ACA-RA) 40 68 ACA-RA moyennement présente B. Assistance et aide à l'autogestion de l'apprentissage (4A) 34 79 4A moyennement présente
  14. 14. Niveau supérieur du scénario « Concevoir une solution préliminaire de CLOMp »  En développement: Prototype de système d’assistance à la conception de CLOMp ▪ Scénario exécutable sur la plateforme TELelearning Operating System (TELOS) (Paquette et al., 2007)
  15. 15. Bandura,A. (1977). Social learning theory. General Learning Press. Blanco, Á. F., García-Peñalvo, F. J. et Sein-Echaluce, M. (2013). A methodology proposal for developing adaptive cMOOC. Dans Proceedings of the First International Conference onTechnological Ecosystem for Enhancing Multiculturality (pp. 553–558). ACM. Harvey, S. et Loiselle, J. (2009). Proposition d’un modèle de recherche développement. Recherches qualitatives, 28(2), 95–117. Henning, P.A., Heberle, F., Streicher, A., Zielinski, A., Swertz, C., Bock, J. et Zander, S. (2014). Personalized Web Learning: MergingOpen Educational Resources into AdaptiveCourses for Higher Education. Personalization Approaches in Learning Environments, 55-62. Hutchins, E. (1995). Chapter 9: Cultural Cognition. Dans Cognition in theWild (vol. 262082314). MIT press Cambridge, MA. Paquette, G. (2002). L’ingénierie pédagogique: pour construire l’apprentissage en réseau. Sainte-Foy: Presses de L’Université duQuébec. Paquette, G. (2010). Modeling for Research andCommunication. Dans Visual Knowledge Modeling for SemanticWebTechnologies: Models and Ontologies (pp. 439–465). IGI Global. Paquette, G., Rosca, I., Mihaila, S. et Masmoudi,A. (2007).TELOS: A service-oriented framework to support learning and knowledge management. Dans E-Learning Networked Environments and Architectures (pp. 79–109). Springer. Pea, R. D. (1993). Practices of distributed intelligence and designs for education. Distributed cognitions: Psychological and educational considerations, 47–87. Siemens, G. (2005). Connectivism:A learning theory for the digital age. InternationalJournal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 3–10. Vygotski, L. S. (1978). Mind in society:The development of higher mental process. Cambridge, MA: Harvard University Press.

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