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\section*{Résumé}
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Les formations à distance en ligne, en particulier les MOOC, voient leurs effectifs augmenter depuis la démocratisation d'Internet. Malgré leur popularité croissante ces cours manquent encore d'outils permettant aux instructeurs et aux chercheurs de guider et d'analyser finement les apprentissages qui s'y passe. Des tableaux de bord récapitulant l'activité des étudiants sont régulièrement proposés aux instructeurs, mais ils ne leur permettent pas d'appréhender les activités collectives, or du point vue socio-constructiviste, les échanges et les interactions que les instructeurs cherchent généralement dans les forums sont essentiels pour les apprentissages (Stephens, 2014). Jusqu'à présent, les études ont analysé les interactions soit sémantiquement mais à petite échelle, soit statistiquement et à grande échelle mais en ignorant la qualité des interactions. La proposition de cette thèse est une nouvelle approche de détection interactive des activités collectives qui prend en compte à la fois leurs dimensions temporelles, sémantiques et sociales. Nous cherchons un moyen de permettre aux instructeurs d'intervenir et d'encourager les dynamiques collectives qui sont favorables aux apprentissages. Ce que nous entendons par \og{}~dynamique collective~\fg{}, c'est l'évolution des interactions à la fois qualitatives et quantitatives des apprenants dans des forums.
Les formations à distance en ligne, en particulier les MOOC, voient leurs effectifs augmenter depuis la démocratisation d'Internet. Malgré leur popularité croissante ces cours manquent encore d'outils permettant aux instructeurs et aux chercheurs de guider et d'analyser finement les apprentissages qui s'y passent. Des tableaux de bord récapitulant l'activité des étudiants sont régulièrement proposés aux instructeurs, mais ils ne leur permettent pas d'appréhender les activités collectives, or du point vue socio-constructiviste, les échanges et les interactions que les instructeurs cherchent généralement dans les forums sont essentiels pour les apprentissages (Stephens, 2014). Jusqu'à présent, les études ont analysé les interactions soit sémantiquement mais à petite échelle, soit statistiquement et à grande échelle mais en ignorant la qualité des interactions. La proposition de cette thèse est une nouvelle approche de détection interactive des activités collectives qui prend en compte à la fois leurs dimensions temporelles, sémantiques et sociales. Nous cherchons un moyen de permettre aux instructeurs d'intervenir et d'encourager les dynamiques collectives qui sont favorables pour les apprentissages. Ce que nous entendons par \og{}~dynamique collective~\fg{}, c'est l'évolution des interactions à la fois qualitatives et quantitatives, des apprenants dans des forums.
Nous nous appuyons sur des études (Boroujeni 2017, Dascalu 2017) qui proposent d'associer l'analyse statistique des interactions et le traitement automatique de la langue, pour étudier les flux d'informations dans les forums. Mais, à la différence des études précédentes, notre approche ne se limite pas à une analyse globale ou centrée sur un individu. Nous proposons une méthode de conception d’indicateurs et de tableaux de bord permettant les changements d'échelles et la personnalisation des vues afin de soutenir les instructeurs et les chercheurs dans leur tâche de détection, d'observation et d'analyse des dynamiques collectives.
Nous nous appuyons sur des études (Boroujeni 2017, Dascalu 2017) qui proposent d'associer l'analyse statistique des interactions et le traitement automatique de la langue, pour étudier les flux d'informations dans les forums. Mais, à la différence des études précédentes, notre approche ne se limite pas à une analyse globale ou centrée sur un individu. Nous proposons une méthode de conception d’indicateurs et de tableaux de bord permettant les changements d'échelles et la personnalisation des vues afin de soutenir les instructeurs et les chercheurs dans leur tâche de détection, d'observation et d'analyse des dynamiques collectives de sous-groupes d'apprenants.
Pour soutenir notre démarche, nous avons mis en place des questionnaires et conduit des entretiens semi-dirigés avec les instructeurs. Quant à l’évaluation des premiers indicateurs construits à chaque itération de notre approche, nous avons exploité diverses sources et formats de données: Coursera (CSV), Hangout (JSON), Moodle (SQL).
Pour soutenir notre démarche, nous avons mis en place des questionnaires et conduit des entretiens semi-dirigés avec des instructeurs. Quant à l’évaluation des premiers indicateurs construits de façon itérative, nous avons exploité diverses sources et formats de données: Coursera (CSV), Hangout (JSON), Moodle (SQL).
En conclusion, nous espérons ouvrir la voie pour d'autres recherches qui adapteront nos propositions d’indicateurs pour les étudiants favorisant ainsi leur réflexivité.
En conclusion, nous espérons ouvrir la voie pour d'autres recherches qui adapteront nos propositions d’indicateurs aux étudiants afin de favoriser leur réflexivité et leur autonomie.
\subsection*{Mots clefs}
Analyse des Données Éducatives (LA) -- Dynamique collective -- Visualisation -- Analyse des Réseaux Sociaux (SNA) -- Indicateurs
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