Le document explore les défis de la personnalisation dans les cours en ligne ouverts et massifs (CLOM), en soulignant que la majorité des cours ne définissent pas les résultats d'apprentissage désirés et ne respectent pas les principes pédagogiques de base. Il présente des projets pilotes intégrant des pratiques pédagogiques adaptées, ayant conduit à une participation accrue des étudiants. Enfin, il propose une méthode d'ingénierie pédagogique et des outils d'assistance pour optimiser la personnalisation des apprentissages dans les CLOM.

1. La personnalisation dans les cours
en ligne ouverts et massifs
Recherches en cours au laboratoire LICÉ
Gilbert Paquette,
Laboratoire LICÉ, Centre LICEF
Télé-université
Journée LICEF, Télé-université, 9 juin 2016

2. Plan
1. Le défi de la personnalisation dans les
CLOM - programme de recherche
2. Projets récents ou en cours
a. Persistance et analytique des
apprentissages
b. L’ingénierie de la personnalisation dans
les scénarios
c. L’intégration de la gestion sémantique des
ressources
d. La personnalisation orientée compétences
Conclusion
Références

3. Le défi de la personnalisation
dans les CLOM
 L’apprentissage personnalisé
priorise les besoins, les intérêts
et les buts des apprenants, en
fonction de leurs compétences,
culture et styles d’apprentissage
 Difficilement conciliable avec
une diffusion massive de qualité
 80 % des cours ne proposent
aucune définition des résultats
d’apprentissage (compétences
visées).
 La majorité des cours ne
respectent pas les principes
pédagogiques de base

4. Programme de recherche
CLOM –personnalisation
(CRSH-Savoir)
1. Modéliser les composantes de divers types de CLOM et les
processus d'ingénierie pédagogique utilisés pour les
concevoir .
2. Décrire et analyser les environnements personnels
d’apprentissage (EPA) des participants, l’usage qu’ils en font
et les stratégies qu’ils mettent en œuvre pour apprendre .
3. Analyser l’usage des compétences dans les CLOM et leur
rôle dans l’évaluation et la personnalisation des activités
d’apprentissage .
4. Mettre en place une instrumentation et une méthode
d’analyse des données d’apprentissage des CLOM pour
guider la personnalisation des apprentissages.

5. Projet pilote - Ulibre
 Installation d’Open edX au LICEF
 Intégration au portail Ulibre (TELUQ)
 Conception des cours, réalisation des
ressources, intégration à la plateforme
 1ère diffusion automne 2014
 5017 étudiants inscrits
 CTF: Conciliation travail-famille
 IHPQ: Introduction à l’histoire politique du Québec

6. Projet pilote - Ulibre
1. Publications acceptées: Revue
RITPU, conférence EISTA 2016;
article STICEF
2. Bonnes pratiques et principes
pédagogiques appliqués
 Présentations vidéo et interactivité
 Rétroactions fréquentes
 Visualisation continue de l’évaluation
 Cadencement des modules
 Interactions dans les forums
3. Hypothèse: Ces principes ont
favorisé une participation 3 fois
plus élevée qu’en moyenne

7. Suites à donner – Analytique des
apprentissages
1. Préciser cette hypothèse et la valider (2ème diffusion) ;
augmentation des données
2. Appliquer des techniques d’ALN et d’apprentissage
statistique aux questions à développement (thèse
Coulombe)
3. Développer l’analytique des apprentissage pour
l’ingénierie pédagogique et la personnalisation dans le
LACDI

8. L’ingénierie pédagogique des
CLOM
MISA - Une méthode systémique
pour les EIAH (à spécialiser)
Vers un méthode IP pour les CLOM
Outiller le concepteur de CLOM dans sa prise de décision
quant aux options de personnalisation de l’apprentissage
3 Publications avec R. Béjaoui, J. Basque et F. Henri
Peu de méthodes
d’IP pour les CLOM

9. Propriétés soutenant la personnalisation
(Ontologie OWL-DL)
 Compétences visées
 Ordonnancement activités
 Durée de l’activité
 Modes de collaboration
 Évaluation
 Ressources à utiliser
 …..
 Visualisation des progrès
 Planification des activités
 Profil de groupe
 ePortfolio
 Marquage social
 …

10. Propriétés de personnalisation

11. Prototype du systèmes d’assistance
(Scénario de personnalisation TELOS)

12. Scénario de personnalisation en
exécution

13. Les CLOM et la gestion des
ressources (REL)
 Les CLOM encouragent l’utilisation de REL - Pour que les cours
en ligne soient vraiment ouverts, les ressources du cours doivent
également l’être.
 Les CLOM sont des REL de granularité + étendue; un
assemblage de REL: acteurs, documents, outils, scénarios (LD) -
des RÉFÉRENTIELS CLOM sont créés sous forme de portail (Ex:
ClassCentral,MOOC francophones…); référencement standard ?
 Un CLOM nécessite une gestion des REL par les apprenants et
les facilitateurs: référencement, recherche, adaptation,
recontextualisation, intégration.
 Les plateformes CLOM (edX, FUN, FutureLearn, Coursera,…)
doivent intégrer plus étroitement des outils de recherche et
d’intégration des ressources: acteurs, documents, outils,
scénarios.

14. Communication between norms,
standards and application profiles
.
.
.

15. From table to RDF graph

16. CERES Repository (> 40 000 resources)
http://ceres.vteducation.org/?lang=en

17. Designing a MOOC using the
COMETE OER Manager
Store
Search &
Integrate

18. Indexing courses in MOOC’s
portal

19. La personnalisation orientée-
compétences

20. Un processus de personnalisation
 Ajouter un module de classification des
apprenants selon leurs compétences actuelles
 Prévoir des options ou des scénarios
alternatifs selon les sous-goupes
 Intégrer des agents d’assistance
/recommandeurs pour les activités critiques
 Définir les agents par des règles qui
consultant les compétences dans un e-
portfolio

21. Exemple
d’un
scénario
adapté
(module
prélim.)

22. Conclusion
Plan pour la personnalisation
Méthode et outils d’assistance à la conception de CLOM
personnalisé
 Construire une méthode d’ingénierie et un outil
assistance adaptée au type de CLOM
 Intégrer aux plateformex comme Open edX des outils
de construction de trois modèles:
 Modèle des connaissances (ontologie de domaine)
 Modèle de l’apprenant orienté compétences
 Modèle pédagogique (scénario personnalisable)
 Intégrer un outil de gestion des activités et des
ressources utilisables par les concepteurs, les
formateurs et les apprenants

23. Références
 Bejaoui, R., Paquette G., Basque J. et Henri, F. (2016) Assistance à la conception de cours
en ligne ouverts et massifs soutenant un apprentissage personnalisé. Colloque CRIFPE, 7
mai 2016.
 Coulombe C., Paquette G. et Mezghani N. (Accepted paper 2016) Improving MOOCs’
Perseverance and Completion Rates Using Best Practice Design Principles. EISTA 20016,
July 5-8, 2016
 Henri, F., Paquette G., Bejaoui, R. et Basque, J. Les MOOC et l’évolution de l’ingénierie
pédagogique. Colloque CRIFPE, Montréal 7 mai 2016.
 Paquette G., Coulombe, C. et Charpentier, M. (Article accepté 2016) Les cours en ligne
ouverts massivement (CLOM) dans une université à distance. Revue international des
technologies en pédagogie universitaire (RITPU), Montréal.
 Paquette, G. Opening up MOOCs for OER management on the Web of linked data. Open
Education Global Conference 2015, Banff, April 23rd, 2015
 Paquette, G., Colmant, Y. et Héon, M. (2016) Vers un portail sémantique pour IDNEUF –
synthèse opérationnelle d’un devis de mise en oeuvre. Rapport présenté à l’AUF, 9 mai 2016
 Paquette, G., Marino, O., Rogozan, D. et Léonard, M. (2015) Competency-based
Personalization for Massive Online Learning. Springer’s Smart Learning Environments
Journal, 2015
 Paquette, G., Miara A. and Bergeron. F. (2015) COMETE – An Educational Search Engine on
the Web of Linked Data. IEEE Bulletin of the Technical Committee on Learning Technology,
Special Issue on eLearning and Linked Open Data

24. La personnalisation dans les cours
en ligne ouverts et massifs
Recherches en cours au laboratoire LICÉ
Gilbert Paquette,
Laboratoire LICÉ, Centre LICEF
Télé-université
Journée LICEF, Télé-université, 9 juin 2016