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Artykuły w czasopismach na temat "Méthodes d’apprentissage en ligne"
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Hamida, Soufiane, Bouchaib Cherradi, Abdelhadi Raihani i Hassan Ouajji. "Evaluation des apprentissages au sein d’un environnement de type MOOC adaptatif". ITM Web of Conferences 39 (2021): 03005. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20213903005.
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La problématique de l’évaluation des apprentissages au sein d’un MOOC suscite un grand débat. Ce type d’environnements d’apprentissage offre des cours limités dans le temps, organisés en ligne et ouverts à tous. L’apprentissage au sein des MOOC consiste en l’échange du savoir entre les participants et l’interaction avec les concepteurs (forum, chat, etc.) en se libérant des contraintes de temps et d’espace. En effet, le MOOC est un outil d’apprentissage en ligne et rythmés. L’évaluation des apprentissages au sein des MOOC représente un pilier essentiel pour la favorisation d’un apprentissage rythmé. Cet apprentissage libère les apprenants dans le temps et dans l’espace. Les concepteurs des MOOC ont largement investi sur des modalités d’évaluation automatisées, tels que des modes de la correction automatique (les quiz ou les questionnaires à choix multiples). Pourtant, ces modalités restent très limitées face au développement d’une pensée critique au cours d’une séquence d’apprentissage. Dans ce papier nous allons aborder les techniques et les méthodes d’évaluation qui permettent de mesurer l’atteinte des objectifs d’apprentissage dans un MOOC. Ensuite, nous présentons l’architecture d’un modèle d’apprentissage basé sur les agents susceptibles de fournir une évaluation formative et personnalisé de cours en ligne massifs.
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Bond, Suzie, Émilie Binet i Béatrice Pudelko. "L’utilisation des technologies pour optimiser la formation des intervenants en santé mentale aux traitements fondés sur les données probantes : où en sommes-nous ?" Santé mentale au Québec 46, nr 1 (21.09.2021): 71–95. http://dx.doi.org/10.7202/1081510ar.
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La formation massive d’intervenants en santé mentale figure parmi les moyens proposés pour améliorer l’accès aux traitements fondés sur les données probantes pour divers troubles mentaux courants. Si les technologies de communication et de diffusion des connaissances (visioconférence, plateformes Web) peuvent aider à rendre la formation plus accessible dans le temps et dans l’espace, il est nécessaire de bien évaluer leur apport au développement des compétences chez les intervenants. Objectifs Établir comment les technologies sont utilisées pour optimiser la formation des intervenants et quels sont les effets des formations en ligne sur l’acquisition des connaissances et habiletés cliniques. Méthode Une revue rapide de la littérature a été réalisée. Pour être incluses, les études devaient concerner une formation en ligne destinée aux intervenants en pratique clinique active, porter sur le traitement d’un trouble mental courant ou d’une toxicomanie et comporter une mesure objective des connaissances ou des habiletés cliniques. Les études ont été analysées et comparées en fonction des méthodes et activités d’apprentissage intégrant les technologies numériques. Résultats Vingt études ont été recensées. Les méthodes d’apprentissage passives, impliquant peu ou pas d’interactivité, prédominent dans les formations en ligne en mode asynchrone (FLA), alors que les activités permettant un niveau élevé d’interaction avec le formateur, comme les jeux de rôle ou la supervision, se retrouvent dans les formations en mode synchrone. Acquisition des connaissances : les FLA semblent efficaces pour améliorer les connaissances des intervenants sur une période d’au moins 6 mois. La formation en salle ou l’ajout d’une activité de supervision ne produisent pas de résultats d’apprentissage supérieurs à la FLA. Acquisition des habiletés : aucune conclusion ne peut être tirée quant aux effets des formations en ligne, asynchrones, synchrones ou mixtes, car les résultats sont partagés, voire contradictoires. Conclusion En considérant la faible qualité méthodologique des études analysées qui limite la nature et la portée des conclusions de la présente recension, les résultats des études permettent d’avancer que les FLA qui comportent des technologies interactives de base, telles que des quiz en ligne, peuvent constituer un moyen simple et efficace pour améliorer les connaissances des intervenants en santé mentale.
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Barbosa Aleluia, Iêda Maria, i Karla Carolina Nascimento Cardoso. "Évaluation de l’impact sur les apprentissages des étudiants de leur participation comme acteurs pendant un examen clinique objectif structuré de sémiologie médicale". Pédagogie Médicale 20, nr 3 (2019): 141–46. http://dx.doi.org/10.1051/pmed/2020014.
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Contexte : Les examens cliniques objectifs structurés (ECOS), développés au cours des années 1970, sont une méthode pour évaluer les connaissances théoriques et pratiques, en s’appuyant sur la simulation d’un contexte clinique. Objectif : 1) analyser l’impact sur les apprentissages d’étudiants de leur participation en tant qu’acteurs à des ECOS destinés aux étudiants de deuxième année dans le cours de sémiologie médicale I ; 2) documenter la perception des étudiants acteurs sur leur processus d’apprentissage et leur développement personnel. Méthodes : Étude qualitative basée sur l’analyse de contenu des réponses à des questions ouvertes colligées en ligne auprès de 10 étudiants de première année de médecine. Résultats et conclusion : L’analyse des réponses révèle un impact positif sur l’apprentissage des étudiants-acteurs sur le plan cognitif et documente leur satisfaction de ce type d’évaluation.
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Lemay, Richard, i Martine Mottet. "Les méthodes pédagogiques utilisées pour construire un environnement d’apprentissage socioconstructiviste dans uncours en ligne en mode hybride". Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire 6, nr 2-3 (2009): 47. http://dx.doi.org/10.7202/1000011ar.
Pełny tekst źródła
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Radusin Bardić, Nataša. "SUR LA MISE EN CONTEXTE DES ACTIVITÉS DE PHONÉTIQUE DANS LES MÉTHODES DE FLE S’INSCRIVANT DANS UNE PERSPECTIVE ACTIONNELLE". Годишњак Филозофског факултета у Новом Саду 46, nr 3 (11.01.2022): 155–74. http://dx.doi.org/10.19090/gff.2021.3.155-174.
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Notre recherche portera sur l’analyse de la mise en contexte des activités de phonétique dans cinq méthodes de français langue étrangère (FLE) publiées entre 2011 et 2018 qui s’inscrivent dans la lignée des approches communicative et actionnelle et s’appuient sur les principes pédagogiques décrits par le CECR de 2001 (Nouveau Rond-Point 1, Écho A1, Saison 1, Cosmopolite 1 et Défi 1). L’objectif de cette recherche sera double. D’une part, nous voulons savoir quelle place est accordée aux activités de phonétique dans chacune des cinq méthodes sélectionnées. D’autre part, nous voulons déterminer à quel point les activités de phonétique y sont mises en contexte vu que dans le CECR une large attention est consacrée au rôle du contexte dans toute forme d’usage et d’apprentissage d’une langue étrangère. Afin de pouvoir mieux comparer les résultats obtenus et mieux comprendre l’importance donnée à la contextualisation des activités de phonétique dans les méthodes de FLE choisies, notre analyse sera basée sur des critères qualitatifs aussi bien que quantitatifs.
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Segura Tornero, Alfredo. "Apprendre sur la plateforme PARKUR la langue de la vie quotidienne, sur objectifs spécifiques et de spécialité à l’aune du CECRL et son Volume complémentaire". Didactique du FLES, nr 1:1 (1.06.2022): 121–37. http://dx.doi.org/10.57086/dfles.364.
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Le projet DELCYME (Developing E-Learning Capacities for Youth Mobility in Europe), financé par la Commission européenne avec des fonds du programme Erasmus+, a comme objectif principal le développement d’un programme multilingue — linguistique et interculturel — de préparation en ligne avec tutorat destiné à la formation de jeunes européens de moins de trente ans. Un autre objectif principal de DELCYME est d’aider à développer les compétences et le savoir-faire des jeunes européens dans des projets de mobilité professionnelle en contextes multilingues.DELCYME est un projet de recherche piloté par l’OFAJ (Office Franco-Allemand pour la Jeunesse) à Paris/Berlin et le CAVILAM Alliance Française de Vichy (France) et qui réunit d’autres partenaires : l’Université de Milan (Italie), l’Université de Castille-La Manche (Facultés d’Education d’Albacete et de Cuenca), en Espagne, le Carl Duisberg Centrum d’Allemagne et l’association SEMPER AVANTI de Pologne.Le projet DELCYME a construit la plateforme d’apprentissage en ligne PARKUR, qui offre des modules de formation en cinq langues (français, allemand, italien, polonais et espagnol) pour que des jeunes étudiants (formation professionnelle, universitaires, stagiaires…) préparent leur séjour dans l’un des pays parlant les langues impliquées de façon autonome, mais toujours guidés par une équipe de tuteurs formée dans le cadre du projet et qui accompagne les apprenants, les conseille dans leur parcours d’apprentissage et crée des liens entre eux, à travers un véritable réseau social d’apprentissage actif et collaboratif en ligne.Notre contribution souhaite expliciter comment PARKUR parvient à faire travailler avec une même méthode, la langue de la vie quotidienne et celle sur objectifs spécifiques et de spécialité à l’aune du CECRL et son Volume Complémentaire.
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Baker, Nick, Freer John, Fujita Nobuko, Higgison Alicia, Lubrick Mark, Sabourin Brandon, Sylvester Jane i Van Wyk Paula. "Online Instructor Development: A COOL story". Collected Essays on Learning and Teaching 13 (28.10.2020): 120–30. http://dx.doi.org/10.22329/celt.v13i0.6011.
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This paper explores the development of a flexible, free, online certificate program built on open educational resources to support instructors transitioning to online and non-traditional teaching modes. The program offers multiple pathways to completion, including recognition of prior learning and immersing participants in the online learning environment. We describe the challenges learners had to overcome to engage in the program and how, in doing so, they were able to embrace constructivist and connectivist approaches. These, in turn, afforded them ongoing connections, broke the mold of preconceptions and myths when preparing to engage future online learners, and shaped their practice through exposure to learning theories and evidence-based practices. In this paper, we explore the initial design of the program through the lens of the program facilitators and learners from the first cohort, and share our collective learning and reflections from this process.
Nous nous penchons ici sur l’élaboration d’un programme de certificat gratuit, souple et basé sur des ressources éducationnelles ouvertes. Offert en ligne, ce programme est conçu pour aider les professeurs à faire la transition vers l’enseignement en ligne et vers des méthodes d’enseignement non traditionnelles. Il existe de nombreuses manières de satisfaire aux exigences du programme, y compris la reconnaissance de l’apprentissage et de l’immersion dans un environnement d’apprentissage en ligne. Dans notre article, nous faisons état des difficultés auxquelles les apprenants ont été confrontés lors de leur participation au programme. Nous montrons comment, en surmontant ces obstacles, ils se sont approprié des approches constructivistes et connectées, lesquelles leur ont permis d’établir des connexions et de déconstruire certains mythes et préjugés au bénéfice des futurs apprenants en ligne, tout en les aidant à façonner leur pratique au moyen de théories de l’apprentissage et de pratiques fondées sur des données probantes. Notre étude examine la conception initiale du programme à partir du point de vue des animateurs et des apprenants de la première cohorte. Nous présentons également les réflexions et les leçons que nous avons tirées, collectivement, de cette expérience.
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Ishaka, Noe, i Kalum Muray. "Approche pédagogique pour la littératie et la numératie chez les jeunes autochtones du Canada : Quelle perspective en période de pandémie?" Interdisciplinary Research Journal and Archives 1 (16.12.2020): 22–27. http://dx.doi.org/10.36966/irjar2020.14.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
En mars 2020, la pandémie de Covid19 a conduit à la suspension des classes et de toutes les activités scolaires par les autorités gouvernementales pour aider à contenir la propagation du virus. L’éducation est l’un des secteurs concernés par ces mesures strictes. Les enseignants devaient passer aux méthodes d'apprentissage à distance. Néanmoins, tous les élèves n'avaient pas le soutien nécessaire afin de participer activement aux cours en ligne, à partir de leurs domiciles. Cela en ajoute aux problèmes, car il est reconnu que, par rapport à la population générale, les enfants autochtones ont plus de difficultés d'apprentissage. Le retard langagier, par exemple, est entre autres des problèmes longtemps notifiés chez les enfants autochtones des écoles élémentaires de la communauté de Flin Flon, dans le nord du Manitoba. Même si la cause de ce handicap n’est toujours pas déterminée, une approche pédagogique est nécessaire pour les aider à cheminer et à atteindre, peu soit-il, les objectifs académiques, à l’instar des autres élèves. Cet article tente de réfléchir sur la nécessité de développer les approches d’apprentissage plus adaptées aux conditions des élèves autochtones, tenant compte de l’éducation à distance, dans le contexte de cette pandémie. Des spécialistes dans le domaine de l’éducation, des éducateurs, administrateurs ainsi que des parents devraient être conviés à examiner les paramètres associés au retard langagier, d’une part et aux difficultés d'apprentissage chez les enfants autochtones, d’autre part. Un tel examen se pencherait à la réussite des jeunes autochtones autant dans les cours de type traditionnel (salle de classe) que dans les cours dispensés en ligne, tout en cogitant sur les perspectives d’autres approches utiles.
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Deschênes, Marie-France, i Johanne Goudreau. "L’apprentissage du raisonnement clinique infirmier dans le cadre d’un dispositif éducatif numérique basé sur la concordance de scripts". Pédagogie Médicale 21, nr 3 (2020): 143–57. http://dx.doi.org/10.1051/pmed/2020041.
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Contexte : Un des défis actuels des responsables de la formation des futurs infirmiers est de concevoir des stratégies éducatives pour favoriser le développement optimal du raisonnement clinique infirmier (RCI).But : L’étude visait à développer, mettre à l’essai et évaluer un dispositif éducatif numérique basé sur la concordance de scripts auprès d’étudiants en sciences infirmières. Méthodes : Un devis de recherche-développement a permis de soutenir les étapes de réalisation du dispositif éducatif. Une validation de contenu a été intégrée au devis à l’aide d’une technique Delphi modifiée. Les choix de réponses des étudiants et des experts aux questions du dispositif ont été compilés. Un questionnaire en ligne et des entrevues de groupe focalisées ont été utilisés auprès d’étudiants afin d’évaluer l’acceptabilité et l’utilisabilité du dispositif éducatif. Résultats : Cinq experts-collaborateurs ont validé le contenu du dispositif éducatif. La version finale comptait 81 questions liées à 22 vignettes. Douze experts-panélistes et quarante-cinq étudiants ont répondu aux questions du dispositif éducatif. Les indices alpha (α) de Cronbach ont oscillé entre 0,87 et 0,90. Globalement, les étudiants ont apprécié l’utilisation du dispositif éducatif, dont la rétroaction variée et formative d’experts à des situations apparentées à la vie professionnelle. Conclusion : Le dispositif éducatif repose sur l’utilisation d’un test de concordance de scripts numérisé auquel des rétroactions d’experts sont intégrées à des fins d’apprentissage du RCI. Essentiel, l’engagement des experts-panélistes inscrit la conception d’un tel dispositif éducatif dans une démarche de co-construction et de validation du matériel pédagogique.
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Khelfi, Amira. "L'approche de formation hybride comme méthode d’enseignement facilitant la compréhension en lecture d’un cours de spécialité dispensé en FLE au supérieur Algérien". Médiations et médiatisations, nr 2 (15.11.2019): 54–76. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi2.90.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
Notre problématique de recherche est née d’un double constat établi à partir d’une observation personnelle faite auprès d’apprenants arabophones confrontés à la compréhension en lecture des contenus pédagogiques, qui au travers de nos lecture a été davantage consolidée, notamment avec les travaux de (Boudechiche, 2008), (Sebane M. , 2008) et (Rekrak, 2016) dans lesquels ils ont démontrés avec clarté que les étudiants, en tentant de construire des connaissances en français langue étrangère, rencontraient beaucoup de difficultés.
Nous supposons que l’exploitation des multiples apports d’une plateforme d’apprentissage en ligne « MoodleCloud » dans le cadre d’un enseignement hybride permettrait d’enrichir l’enseignement dispensé en classe et de développer au mieux la compétence de compréhension en lecture de ces étudiants.
Afin de vérifier nos hypothèses de recherche, nous avons mené tout au long d’un semestre d’étude une enquête sur terrain qui s’est déroulée en trois phases auprès d’étudiants algériens inscrits en 1ére année Licence au département de Français.
Rozprawy doktorskie na temat "Méthodes d’apprentissage en ligne"
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Contal, Emile. "Méthodes d’apprentissage statistique pour l’optimisation globale". Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLN038/document.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
Cette thèse se consacre à une analyse rigoureuse des algorithmes d'optimisation globale équentielle. On se place dans un modèle de bandits stochastiques où un agent vise à déterminer l'entrée d'un système optimisant un critère. Cette fonction cible n'est pas connue et l'agent effectue séquentiellement des requêtes pour évaluer sa valeur aux entrées qu'il choisit. Cette fonction peut ne pas être convexe et contenir un grand nombre d'optima locaux. Nous abordons le cas difficile où les évaluations sont coûteuses, ce qui exige de concevoir une sélection rigoureuse des requêtes. Nous considérons deux objectifs, d'une part l'optimisation de la somme des valeurs reçues à chaque itération, d'autre part l'optimisation de la meilleure valeur trouvée jusqu'à présent. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'optimisation bayésienne lorsque la fonction est une réalisation d'un processus stochastique connu, et introduit également une nouvelle approche d'optimisation par ordonnancement où l'on effectue seulement des comparaisons des valeurs de la fonction. Nous proposons des algorithmes nouveaux et apportons des concepts théoriques pour obtenir des garanties de performance. Nous donnons une stratégie d'optimisation qui s'adapte à des observations reçues par batch et non individuellement. Une étude générique des supremums locaux de processus stochastiques nous permet d'analyser l'optimisation bayésienne sur des espaces de recherche nonparamétriques. Nous montrons également que notre approche s'étend à des processus naturels non gaussiens. Nous établissons des liens entre l'apprentissage actif et l'apprentissage statistique d'ordonnancements et déduisons un algorithme d'optimisation de fonctions potentiellement discontinueThis dissertation is dedicated to a rigorous analysis of sequential global optimization algorithms. We consider the stochastic bandit model where an agent aim at finding the input of a given system optimizing the output. The function which links the input to the output is not explicit, the agent requests sequentially an oracle to evaluate the output for any input. This function is not supposed to be convex and may display many local optima. In this work we tackle the challenging case where the evaluations are expensive, which requires to design a careful selection of the input to evaluate. We study two different goals, either to maximize the sum of the rewards received at each iteration, or to maximize the best reward found so far. The present thesis comprises the field of global optimization where the function is a realization from a known stochastic process, and the novel field of optimization by ranking where we only perform function value comparisons. We propose novel algorithms and provide theoretical concepts leading to performance guarantees. We first introduce an optimization strategy for observations received by batch instead of individually. A generic study of local supremum of stochastic processes allows to analyze Bayesian optimization on nonparametric search spaces. In addition, we show that our approach extends to natural non-Gaussian processes. We build connections between active learning and ranking and deduce an optimization algorithm of potentially discontinuous functions
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Collet, Timothé. "Méthodes optimistes d’apprentissage actif pour la classification". Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0084/document.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
La classification se base sur un jeu de données étiquetées par un expert. Plus le jeu de données est grand, meilleure est la performance de classification. Pourtant, la requête à un expert peut parfois être coûteuse. Le but de l'apprentissage actif est alors de minimiser le nombre de requêtes à l'expert. La collection des données non-étiquetées reste aisée cependant et illimitée, il est donc nécessaire de faire un choix sur les données à annoter, l'idée est alors de profiter de ce choix pour maximiser les performances en ne lui fournissant que les données les plus informatives à étiqueter. Pourtant, le niveau d'informativité de chaque donnée ne peut pas être calculé exactement et ne peut être estimé qu'à une incertitude près. Améliorer la précision de l'estimation nécessite d'annoter de nouvelles données. Il y a donc un dilemme entre utiliser le budget d'annotations disponible pour améliorer la performance du classifieur selon l'estimation actuelle du critère ou pour améliorer la précision sur le critère. Ce dilemme est bien connu dans le cadre de l'optimisation en budget fini sous le nom de dilemme entre exploration et exploitation. Les solutions usuelles pour résoudre ce dilemme dans ce contexte font usage du principe d'Optimisme Face à l'Incertitude. Dans cette thèse, nous montrons donc qu'il est possible d'adapter ce principe au problème d'apprentissage actif pour la classification. Pour cela, plusieurs algorithmes ont été être développés pour des classifieurs de complexité croissante, chacun utilisant le principe de l'Optimisme Face à l'Incertitude, et leurs résultats ont été évalués empiriquementA Classification problem makes use of a training set consisting of data labeled by an oracle. The larger the training set, the best the performance. However, requesting the oracle may be costly. The goal of Active Learning is thus to minimize the number of requests to the oracle while achieving the best performance. To do so, the data that are presented to the oracle must be carefully selected among a large number of unlabeled instances acquired at no cost. However, the true profitability of labeling a particular instance may not be known perfectly. It can therefore be estimated along with a measure of uncertainty. To Increase the precision on the estimate, we need to label more data. Thus, there is a dilemma between labeling data in order to increase the performance of the classifier or to better know how to select data. This dilemma is well studied in the context of finite budget optimization under the name of exploration versus exploitation dilemma. The most famous solutions make use of the principle of Optimism in the Face of Uncertainty. In this thesis, we show that it is possible to adapt this principle to the active learning problem for classification. Several algorithms have been developed for classifiers of increasing complexity, each one of them using the principle of Optimism in the Face of Uncertainty, and their performances have been empirically evaluated
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Collet, Timothé. "Méthodes optimistes d’apprentissage actif pour la classification". Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0084.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
La classification se base sur un jeu de données étiquetées par un expert. Plus le jeu de données est grand, meilleure est la performance de classification. Pourtant, la requête à un expert peut parfois être coûteuse. Le but de l'apprentissage actif est alors de minimiser le nombre de requêtes à l'expert. La collection des données non-étiquetées reste aisée cependant et illimitée, il est donc nécessaire de faire un choix sur les données à annoter, l'idée est alors de profiter de ce choix pour maximiser les performances en ne lui fournissant que les données les plus informatives à étiqueter. Pourtant, le niveau d'informativité de chaque donnée ne peut pas être calculé exactement et ne peut être estimé qu'à une incertitude près. Améliorer la précision de l'estimation nécessite d'annoter de nouvelles données. Il y a donc un dilemme entre utiliser le budget d'annotations disponible pour améliorer la performance du classifieur selon l'estimation actuelle du critère ou pour améliorer la précision sur le critère. Ce dilemme est bien connu dans le cadre de l'optimisation en budget fini sous le nom de dilemme entre exploration et exploitation. Les solutions usuelles pour résoudre ce dilemme dans ce contexte font usage du principe d'Optimisme Face à l'Incertitude. Dans cette thèse, nous montrons donc qu'il est possible d'adapter ce principe au problème d'apprentissage actif pour la classification. Pour cela, plusieurs algorithmes ont été être développés pour des classifieurs de complexité croissante, chacun utilisant le principe de l'Optimisme Face à l'Incertitude, et leurs résultats ont été évalués empiriquementA Classification problem makes use of a training set consisting of data labeled by an oracle. The larger the training set, the best the performance. However, requesting the oracle may be costly. The goal of Active Learning is thus to minimize the number of requests to the oracle while achieving the best performance. To do so, the data that are presented to the oracle must be carefully selected among a large number of unlabeled instances acquired at no cost. However, the true profitability of labeling a particular instance may not be known perfectly. It can therefore be estimated along with a measure of uncertainty. To Increase the precision on the estimate, we need to label more data. Thus, there is a dilemma between labeling data in order to increase the performance of the classifier or to better know how to select data. This dilemma is well studied in the context of finite budget optimization under the name of exploration versus exploitation dilemma. The most famous solutions make use of the principle of Optimism in the Face of Uncertainty. In this thesis, we show that it is possible to adapt this principle to the active learning problem for classification. Several algorithms have been developed for classifiers of increasing complexity, each one of them using the principle of Optimism in the Face of Uncertainty, and their performances have been empirically evaluated
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Colin, Igor. "Adaptation des méthodes d’apprentissage aux U-statistiques". Thesis, Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0070/document.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
L’explosion récente des volumes de données disponibles a fait de la complexité algorithmique un élément central des méthodes d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’optimisation stochastique ainsi que les méthodes distribuées et décentralisées ont été largement développés durant les dix dernières années. Ces méthodes ont permis de faciliter le passage à l’échelle pour optimiser des risques empiriques dont la formulation est séparable en les observations associées. Pourtant, dans de nombreux problèmes d’apprentissage statistique, l’estimation précise du risque s’effectue à l’aide de U-statistiques, des fonctions des données prenant la forme de moyennes sur des d-uplets. Nous nous intéressons tout d’abord au problème de l’échantillonnage pour la minimisation du risque empirique. Nous montrons que le risque peut être remplacé par un estimateur de Monte-Carlo, intitulé U-statistique incomplète, basé sur seulement O(n) termes et permettant de conserver un taux d’apprentissage du même ordre. Nous établissons des bornes sur l’erreur d’approximation du U-processus et les simulations numériques mettent en évidence l’avantage d’une telle technique d’échantillonnage. Nous portons par la suite notre attention sur l’estimation décentralisée, où les observations sont désormais distribuées sur un réseau connexe. Nous élaborons des algorithmes dits gossip, dans des cadres synchrones et asynchrones, qui diffusent les observations tout en maintenant des estimateurs locaux de la U-statistique à estimer. Nous démontrons la convergence de ces algorithmes avec des dépendances explicites en les données et la topologie du réseau. Enfin, nous traitons de l’optimisation décentralisée de fonctions dépendant de paires d’observations. De même que pour l’estimation, nos méthodes sont basées sur la concomitance de la propagation des observations et l’optimisation local du risque. Notre analyse théorique souligne que ces méthodes conservent une vitesse de convergence du même ordre que dans le cas centralisé. Les expériences numériques confirment l’intérêt pratique de notre approcheWith the increasing availability of large amounts of data, computational complexity has become a keystone of many machine learning algorithms. Stochastic optimization algorithms and distributed/decentralized methods have been widely studied over the last decade and provide increased scalability for optimizing an empirical risk that is separable in the data sample. Yet, in a wide range of statistical learning problems, the risk is accurately estimated by U-statistics, i.e., functionals of the training data with low variance that take the form of averages over d-tuples. We first tackle the problem of sampling for the empirical risk minimization problem. We show that empirical risks can be replaced by drastically computationally simpler Monte-Carlo estimates based on O(n) terms only, usually referred to as incomplete U-statistics, without damaging the learning rate. We establish uniform deviation results and numerical examples show that such approach surpasses more naive subsampling techniques. We then focus on the decentralized estimation topic, where the data sample is distributed over a connected network. We introduce new synchronous and asynchronous randomized gossip algorithms which simultaneously propagate data across the network and maintain local estimates of the U-statistic of interest. We establish convergence rate bounds with explicit data and network dependent terms. Finally, we deal with the decentralized optimization of functions that depend on pairs of observations. Similarly to the estimation case, we introduce a method based on concurrent local updates and data propagation. Our theoretical analysis reveals that the proposed algorithms preserve the convergence rate of centralized dual averaging up to an additive bias term. Our simulations illustrate the practical interest of our approach
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Colin, Igor. "Adaptation des méthodes d’apprentissage aux U-statistiques". Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2016. http://www.theses.fr/2016ENST0070.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
L’explosion récente des volumes de données disponibles a fait de la complexité algorithmique un élément central des méthodes d’apprentissage automatique. Les algorithmes d’optimisation stochastique ainsi que les méthodes distribuées et décentralisées ont été largement développés durant les dix dernières années. Ces méthodes ont permis de faciliter le passage à l’échelle pour optimiser des risques empiriques dont la formulation est séparable en les observations associées. Pourtant, dans de nombreux problèmes d’apprentissage statistique, l’estimation précise du risque s’effectue à l’aide de U-statistiques, des fonctions des données prenant la forme de moyennes sur des d-uplets. Nous nous intéressons tout d’abord au problème de l’échantillonnage pour la minimisation du risque empirique. Nous montrons que le risque peut être remplacé par un estimateur de Monte-Carlo, intitulé U-statistique incomplète, basé sur seulement O(n) termes et permettant de conserver un taux d’apprentissage du même ordre. Nous établissons des bornes sur l’erreur d’approximation du U-processus et les simulations numériques mettent en évidence l’avantage d’une telle technique d’échantillonnage. Nous portons par la suite notre attention sur l’estimation décentralisée, où les observations sont désormais distribuées sur un réseau connexe. Nous élaborons des algorithmes dits gossip, dans des cadres synchrones et asynchrones, qui diffusent les observations tout en maintenant des estimateurs locaux de la U-statistique à estimer. Nous démontrons la convergence de ces algorithmes avec des dépendances explicites en les données et la topologie du réseau. Enfin, nous traitons de l’optimisation décentralisée de fonctions dépendant de paires d’observations. De même que pour l’estimation, nos méthodes sont basées sur la concomitance de la propagation des observations et l’optimisation local du risque. Notre analyse théorique souligne que ces méthodes conservent une vitesse de convergence du même ordre que dans le cas centralisé. Les expériences numériques confirment l’intérêt pratique de notre approcheWith the increasing availability of large amounts of data, computational complexity has become a keystone of many machine learning algorithms. Stochastic optimization algorithms and distributed/decentralized methods have been widely studied over the last decade and provide increased scalability for optimizing an empirical risk that is separable in the data sample. Yet, in a wide range of statistical learning problems, the risk is accurately estimated by U-statistics, i.e., functionals of the training data with low variance that take the form of averages over d-tuples. We first tackle the problem of sampling for the empirical risk minimization problem. We show that empirical risks can be replaced by drastically computationally simpler Monte-Carlo estimates based on O(n) terms only, usually referred to as incomplete U-statistics, without damaging the learning rate. We establish uniform deviation results and numerical examples show that such approach surpasses more naive subsampling techniques. We then focus on the decentralized estimation topic, where the data sample is distributed over a connected network. We introduce new synchronous and asynchronous randomized gossip algorithms which simultaneously propagate data across the network and maintain local estimates of the U-statistic of interest. We establish convergence rate bounds with explicit data and network dependent terms. Finally, we deal with the decentralized optimization of functions that depend on pairs of observations. Similarly to the estimation case, we introduce a method based on concurrent local updates and data propagation. Our theoretical analysis reveals that the proposed algorithms preserve the convergence rate of centralized dual averaging up to an additive bias term. Our simulations illustrate the practical interest of our approach
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Tempier, Charlotte. "L'Autorégulation dans un dispositif en ligne d’apprentissage : Signes d’un apprenant opportuniste". Paris 10, 2011. http://www.theses.fr/2011PA100004.
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L’objet de cette recherche est décrite et de comprendre les comportements autorégulés de l’adulte apprenant dans un dispositif d’apprentissage en ligne. Le public de l’étude est constitué de 60 militants syndicaux en postes dans des entreprises privées et des institutions publiques. L’apprentissage en ligne est envisagé comme un processus où se déroule une autorégulation contextuelle. Nous faisons l’hypothèse que l’adoption d’un comportement autorégulé spécifique, issu d’une habilité opportuniste, favorise l’apprentissage. L’apprenant en responsabilité de sa formation est un sujet auteur, qui adopte une conduite vigilante dans les situations susceptibles de lui offrir des opportunités d’apprendre. Une approche socio-cognitiviste permet d’appréhender la nature du processus dynamique de l’apprentissage par l’étude des processus autorégulés de contrôle. Notre enquête (au travers d’un journal de bord, d’un guide d’entretien et d’un questionnaire sur l’autorégulation), révèle l’exercice de nouveaux modes d’autorégulation. L’apprenant, en saisissant les opportunités du temps et du lieu de l’apprentissage et en utilisant les ressources proposées, se prépare à penser en situation d’acte. Le comportement opportuniste (qui manifeste l’habileté et contrôle autorégulé pour approbation des ressources) serait alors une disposition, une attitude de l’apprenance, nourrie du sentiment d’auto-efficacité et de croyances qui permettent d’agir.
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Bouaziz, Ameni. "Méthodes d’apprentissage interactif pour la classification des messages courts". Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017AZUR4039/document.
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La classification automatique des messages courts est de plus en plus employée de nos jours dans diverses applications telles que l'analyse des sentiments ou la détection des « spams ». Par rapport aux textes traditionnels, les messages courts, comme les tweets et les SMS, posent de nouveaux défis à cause de leur courte taille, leur parcimonie et leur manque de contexte, ce qui rend leur classification plus difficile. Nous présentons dans cette thèse deux nouvelles approches visant à améliorer la classification de ce type de message. Notre première approche est nommée « forêts sémantiques ». Dans le but d'améliorer la qualité des messages, cette approche les enrichit à partir d'une source externe construite au préalable. Puis, pour apprendre un modèle de classification, contrairement à ce qui est traditionnellement utilisé, nous proposons un nouvel algorithme d'apprentissage qui tient compte de la sémantique dans le processus d'induction des forêts aléatoires. Notre deuxième contribution est nommée « IGLM » (Interactive Generic Learning Method). C'est une méthode interactive qui met récursivement à jour les forêts en tenant compte des nouvelles données arrivant au cours du temps, et de l'expertise de l'utilisateur qui corrige les erreurs de classification. L'ensemble de ce mécanisme est renforcé par l'utilisation d'une méthode d'abstraction permettant d'améliorer la qualité des messages. Les différentes expérimentations menées en utilisant ces deux méthodes ont permis de montrer leur efficacité. Enfin, la dernière partie de la thèse est consacrée à une étude complète et argumentée de ces deux prenant en compte des critères variés tels que l'accuracy, la rapidité, etcAutomatic short text classification is more and more used nowadays in various applications like sentiment analysis or spam detection. Short texts like tweets or SMS are more challenging than traditional texts. Therefore, their classification is more difficult owing to their shortness, sparsity and lack of contextual information. We present two new approaches to improve short text classification. Our first approach is "Semantic Forest". The first step of this approach proposes a new enrichment method that uses an external source of enrichment built in advance. The idea is to transform a short text from few words to a larger text containing more information in order to improve its quality before building the classification model. Contrarily to the methods proposed in the literature, the second step of our approach does not use traditional learning algorithm but proposes a new one based on the semantic links among words in the Random Forest classifier. Our second contribution is "IGLM" (Interactive Generic Learning Method). It is a new interactive approach that recursively updates the classification model by considering the new data arriving over time and by leveraging the user intervention to correct misclassified data. An abstraction method is then combined with the update mechanism to improve short text quality. The experiments performed on these two methods show their efficiency and how they outperform traditional algorithms in short text classification. Finally, the last part of the thesis concerns a complete and argued comparative study of the two proposed methods taking into account various criteria such as accuracy, speed, etc
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Renaudie, David. "Méthodes d’apprentissage automatique pour la modélisation de l’élève en algèbre". Grenoble INPG, 2005. http://www.theses.fr/2005INPG0008.
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La conception d’EIAH (Environnements Informatiques d’Apprentissage Humain) s’adaptant aux difficultés des élèves, nécessite le développement de mécanismes automatiques capables de diagnostiquer leurs connaissances à partir de l’observation de leur activité. Dans cette thèse, une base de données a été constituée, à partir de traces de comportements d’élèves résolvant des exercices d’algèbre dans le micromonde Aplusix. Notre travail consiste à extraire automatiquement des régularités comportementales de cette base, dans le but d’aider à la conception d’un tuteur artificiel. Pour cela, nous utilisons des méthodes d’apprentissage machine permettant de détecter des similarités dans les données, et proposons deux approches de modélisation complémentaires. D’une part, nous identifions des groupes d’élèves ayant des comportements homogènes pour un exercice donné, à l’aide d’un algorithme de classification non supervisée. D’autre part, en se plaçant dans un cadre théorique de représentation des connaissances, nous mettons en évidence des régularités d’actions dans l’ensemble de la production de chaque élève. Cette caractérisation individuelle obtenue à l’aide d’un algorithme de généralisation symbolique peut servir de support à une remédiation adaptéeBuilding an Intelligent Tutoring System which adapts to student difficulties, needs to develop automatic tools that diagnose their knowledge level. This work is based on a database containing behaviours of students, who are learning algebra with the Aplusix software. We aim at automatically extracting behavioural regularities from this database, in order to support the developpement of an intelligent tutor. To achieve this goal, we apply machine learning methods that detect similarities in datasets, and we propose two distinct approaches to student modelling issues. One one hand, we identify clusters of students that share behavioural similarities on a given exercise, with an unsupervised clustering algorithm. On the other hand, an analysis of procedural regularities in the production of each student, inspired from a theoretical framework of knowledge representation and based on a symbolic learning algorithm, leads to individual models that could be used for adapted remediation
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Achoch, Mounia. "Méthodes d’apprentissage et approches expérimentales appliqués aux réseaux d’interfaces protéiques". Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2015. http://www.theses.fr/2015GREAA022/document.
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Cette étude s’inscrit dans le cadre d’un problème biologique et son objectif est de comprendre les mécanismes d’assemblage des protéines. L’assemblage d’une protéine en oligomère est particulièrement important car il est impliqué dans de nombreuses pathologies allant de l’infection bactérienne aux maladies de type Alzheimer ou même des cancers. L’assemblage protéique est un mécanisme de combinaison de deux ou plusieurs chaînes protéiques, il est aussi par ailleurs souvent utilisé par les organismes vivants pour déclencher une activité biologique. La sous unité B de la toxine du choléra(CtxB5), qui appartient à la famille des toxines AB5, est étudiée comme modèle principal de l’assemblage. Des résultats expérimentaux ont fourni des informations sur l’assemblage de la toxine mettant en avant l’implication de certains acides aminés. La première question que j’ai abordée pendant ma thèse était de comprendre leur rôle et de voir si les approches réseaux étaient pertinentes pour y répondre. J’ai pu montrer en utilisant des mutations d’acides aminés que ces derniers s’influençaient entre eux suivant des mécanismes en cascade ou de « Peer to Peer » afin de coordonner les étapes de l’assemblage (les chapitres 4, 5 et 6). La structure et la fonction des protéines sont définies par des séquences d’acides aminés qui varient naturellement en raison de mutation génétique. J’ai donc décidé d’élargir ce champ d’investigation pour voir si le mécanisme en cascade était généralisable comme moyen de perturber une structure de protéine par le biais d’une mutation. Ici il s’agit de comprendre les changements de structure liés à des mutations et pouvant menés à des maladies. J’ai tout d’abord étudié des jeux de données pour connaître les caractéristiques réseaux de protéines saines (chapitre 7, 8 et 9), avant de regarder l’effet de la mutation systématique de chacun des acides aminés de CtxB5 sur sa structure globale (chapitre 10 et 11). Les mutations peuvent engendrer des changements de structure modérés ou très grand autour de l’acide aminé muté ou à des distances très éloignées. Ces résultats sont consistants avec tous les effets connus de mutation : robustesse (maintien de la fonction), évolution ou adaptation (émergence d’une nouvelle fonction) et fragilité (pathologies). Les résultats montrent aussi une faible corrélation entre le nombre de contacts d’un acide aminé et la quantité de changement structuraux induit par sa mutation. Il n’est donc pas simple d’anticiper l’effet d’une mutation : Le dernier chapitre de ma thèse aborde ce problème (chapitre 12)The aim of this study is to understand protein assembly mechanisms. The assembly of a protein in an oligomer is particularly important because it is involved in many pathologies going from bacterial infection, Alzheimer like diseases or even some cancers. Protein assembly is the combination of two or more protein chains to induce a biological activity. The B subunit of the cholera toxin pentamer (CtxB5), which belongs to the family of AB5 toxins, is studied as the main model of assembly. Experimental results have provided information on the assembly of the toxin highlighting the involvement of certain amino acids. The first problem addressed in my thesis is to understand their role and see if network approaches are relevant to such investigation. I was able to show using amino acid mutations, that amino acids influence each other by cascade or "peer to peer" mechanisms in order to coordinate the various steps of the assembly (Chapters 4, 5 and 6). The structure and function of the proteins are defined by amino acid sequences which naturally vary due to genetic mutation. So I decided to expand this field of investigation to see if the cascade mechanism was generalized as a mean of disrupting a protein structure. Here it is to understand how a protein loses its function by way of a significant change of structure upon mutation. First, I studied dataset to know the characteristics of healthy protein networks (Chapter 7, 8 and 9), and after I looked at the effects of the systematic mutation of each amino acid of CtxB5 on its overall structure (Chapter 10 and 11). Mutations led from moderate to very large structural changes around the mutated amino acid or at long distances. These results are consistent with known effects of mutation: robustness (maintenance function), evolution or adaptation (emergence of a new feature) and fragility (pathologies). The results also show a weak correlation between the number of amino acid contacts of the mutated amino acid and the amount of structural change induced by its mutation. It is therefore not easy to anticipate the effect of a mutation: The last chapter of my thesis addresses this problem (Chapter 12)
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Szilagyi, Ioan. "Technologies sémantiques pour un système actif d’apprentissage". Thesis, Besançon, 2014. http://www.theses.fr/2014BESA1008/document.
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Les méthodes d’apprentissage évoluent et aux modèles classiques d’enseignement viennent s’ajouter de nouveaux paradigmes, dont les systèmes d’information et de communication, notamment le Web, sont une partie essentielle. Afin améliorer la capacité de traitement de l’information de ces systèmes, le Web sémantique définit un modèle de description de ressources (Resource Description Framework – RDF), ainsi qu’un langage pour la définition d’ontologies (Web Ontology Language – OWL). Partant des concepts, des méthodes, des théories d’apprentissage, en suivant une approche systémique, nous avons utilisé les technologies du Web sémantique pour réaliser une plateforme d’apprentissage capable d’enrichir et de personnaliser l’expérience de l’apprenant. Les résultats de nos travaux sont concrétisés dans la proposition d’un prototype pour un Système Actif et Sémantique d’Apprentissage (SASA). Suite à l’identification et la modélisation des entités participant à l’apprentissage, nous avons construit six ontologies, englobant les caractéristiques de ces entités. Elles sont les suivantes : (1) ontologie de l’apprenant, (2) ontologie de l’objet pédagogique, (3) ontologie de l’objectif d’apprentissage, (4) ontologie de l’objet d’évaluation, (5) ontologie de l’objet d’annotation et (6) ontologie du cadre d’enseignement. L’intégration des règles au niveau des ontologies déclarées, cumulée avec les capacités de raisonnement des moteurs d’inférences incorporés au niveau du noyau sémantique du SASA, permettent l’adaptation du contenu d’apprentissage aux particularités des apprenants. L’utilisation des technologies sémantiques facilite l’identification des ressources d’apprentissage existant sur le Web ainsi que l’interprétation et l’agrégation de ces ressources dans le cadre du SASALearning methods keep evolving and new paradigms are added to traditional teaching models where the information and communication systems, particularly the Web, are an essential part. In order to improve the processing capacity of information systems, the Semantic Web defines a model for describing resources (Resource Description Framework - RDF), and a language for defining ontologies (Web Ontology Language – OWL). Based on concepts, methods, learning theories, and following a systemic approach, we have used Semantic Web technologies in order to provide a learning system that is able to enrich and personalize the experience of the learner. As a result of our work we are proposing a prototype for an Active Semantic Learning System (SASA). Following the identification and modeling of entities involved in the learning process, we created the following six ontologies that summarize the characteristics of these entities: (1) learner ontology, (2) learning object ontology, (3) learning objective ontology, (4) evaluation object ontology, (5) annotation object ontology and (6) learning framework ontology. Integrating certain rules in the declared ontologies combined with reasoning capacities of the inference engines embedded in the kernel of the SASA, allow the adaptation of learning content to the characteristics of learners. The use of semantic technologies facilitates the identification of existing learning resources on the web as well as the interpretation and aggregation of these resources within the context of SASA
Książki na temat "Méthodes d’apprentissage en ligne"
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College, Seneca, Humber College, Kenjgewin Teg, et Nipissing University i Trent University. Conception et élaboration d’expériences d’apprentissage en ligne et hybrides de haute qualité et centrées sur l’étudiant. eCampusOntario Open Authoring Platform, 2022.
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Lachance, Lise, Louis Cournoyer i Louis Richer. "ENQUÊTES EN LIGNE:". W Méthodes qualitatives, quantitatives et mixtes, 2e édition, 753–74. Presses de l'Université du Québec, 2020. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv1c29qz7.33.
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Lacourse, Eric, Charles-Édouard Giguère i Véronique Dupéré. "ALGORITHMES D’APPRENTISSAGE ET MODÈLES STATISTIQUES:". W Méthodes qualitatives, quantitatives et mixtes, 2e édition, 581–612. Presses de l'Université du Québec, 2020. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv1c29qz7.28.
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Roginsky, Sandrine. "Les terrains de recherche en ligne et hors-ligne : proposition pour une triangulation des méthodes". W Méthodes de recherche en contexte numérique, 119–36. Les Presses de l’Université de Montréal, 2020. http://dx.doi.org/10.1515/9782760642508-009.
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Moscarola, Jean. "Chapitre 12. Questionnaires et questionnaire en ligne". W Les méthodes de recherche du DBA, 201. EMS Editions, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/ems.cheva.2018.01.0201.
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YUN-ROGER, Soyoung. "Dictionnaire ouvert et traducteur automatique au service de l’enseignement/apprentissage du lexique". W Dictionnaires et apprentissage des langues, 33–42. Editions des archives contemporaines, 2021. http://dx.doi.org/10.17184/eac.4501.
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Cet article présente un dispositif d’enseignement du lexique académique coréen qui aide les étudiants à surmonter les difficultés d’apprentissage de ce lexique constitué de nombreuses unités phraséologiques impliquant des relations collocationnelles. L’enseignement proposé s’appuie sur une composante technologique, l’utilisation d’outils numériques en ligne comme les traducteurs automatiques et un dictionnaire ouvert, et sur une composante actionnelle, les étudiants devant contribuer, via une séquence de tâches, à enrichir un dictionnaire ouvert. Nous avons observé que ce dispositif stimule et responsabilise les étudiants dans leur apprentissage, et que la séquence de tâches, en multipliant les manipulations du lexique, en favorise l’appropriation. Enfin et surtout, ces tâches ont conduit les apprenants à diversifier leurs stratégies d’apprentissage du lexique, et leurs stratégies de vérification de leurs productions.
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Hine, Christine. "L’ethnographie des communautés en ligne et des médias sociaux : modalités, diversité, potentialités". W Méthodes de recherche en contexte numérique, 77–101. Les Presses de l’Université de Montréal, 2020. http://dx.doi.org/10.1515/9782760642508-007.
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ALFIERI, Olivier. "Université de Hearst, un modèle d’apprentissage hybride en ligne pour développer des compétences". W Pratiques et innovations à l'ère du numérique en formation à distance, 185–98. Presses de l'Université du Québec, 2019. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvq4bz91.17.
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ROCHDI, Sara, i Nadia EL OUESDADI. "Les étudiants et les pratiques numériques informelles: échange et collaboration sur le réseau social Facebook". W Langue(s) en mondialisation, 127–36. Editions des archives contemporaines, 2022. http://dx.doi.org/10.17184/eac.5204.
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L'arrivée du Web2.0 (web sémantique) en 2000, a vu la création d'un nouveau type d'application qui a changé la manière d'apprentissage. Avec cette technologie, on assiste aujourd'hui au développement : des objets connectés pour la diffusion des connaissances et la construction des compétences, comme l’a avancé Marcel Lebrun (2007 :66) [1] « les technologies de l’information et de la communication fournissent des moyens novateurs non seulement pour la diffusion des connaissances, mais aussi pour la découverte des stratégies d’apprentissage qui favorisent la construction des compétences». Ainsi qu’à l'apparition de nouvelles applications particulièrement les réseaux sociaux. En effet, les réseaux sociaux sont au cœur des nouvelles technologies de l’information et de la communication, du fait qu'ils permettent la mise en relation des individus pour échanger, collaborer, communiquer, étudier et diffuser l'information à travers plusieurs modalités d'apprentissage tel que le réseau social Facebook. Ce dernier est très utilisé chez les étudiants de la filière d'études françaises. Les apprenants ne se considèrent pas seulement comme des consommateurs mais des participants au développement des contenus au sein des groupes. Le présent article a pour objectif de donner d’une part un aperçu théorique sur l’apprentissage en ligne, l’éducation informelle, l’apprentissage collaboratif et les avantages des réseaux sociaux en rapport avec les courants d’apprentissage et d’autre part d'identifier l'usage de l'utilisation du réseau social Facebook dans le parcours d' apprentissage des étudiants de département de langue française à l'université marocaine afin de répondre à notre question de recherche : quel est l'apport de l'usage de Facebook dans l'apprentissage des étudiants ? Nous avons effectué une recherche qualitative pour présenter les données qui sont issues en premier lieu de traces d’activités relevées dans divers groupes d’études françaises, afin d’analyser les effets de l'usage de Facebook par les étudiants à travers leurs attitudes et leurs interactions. Et en deuxième lieu d’une interview menée avec quelques étudiants pour connaitre leurs opinions vis-à-vis de cette modalité d’apprentissage. La recherche montre que les étudiants utilisent le réseau social Facebook pour collaborer, et aussi pour échanger des informations et des connaissances avec leurs camarades
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Fuhrer, Chantal. "L'Afrique en transformation". W L'Afrique en transformation, 103–14. EMS Éditions, 2024. https://doi.org/10.3917/ems.kamde.2024.01.0103.
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Ce chapitre a pour objectif de mieux comprendre le vécu des managers africains pendant la crise pandémique Covid-19. Dans la lignée des travaux sur cette crise, il explore plus précisément comment cette dernière a développé leur résilience. Pour cela, nous analysons les résultats de cinq enquêtes en ligne réalisées entre mars 2020 et février 2021. Le corpus résulte de la compilation de cinq sources différentes (des rapports écrits, une première enquête narrative, une deuxième enquête narrative, une enquête quantitative, des groupes de discussion). La transcription des entretiens avec 802 managers africains est effectuée selon les méthodes d’analyse de données textuelles. Nos résultats montrent d’une part que le contexte africain se distingue du contexte européen ou français en termes de résilience collective. D’autre part, la résilience individuelle se manifeste de façon différenciée selon qu’il s’agisse de réagir face aux risques du télétravail, aux effets des solutions d’adaptation mises en œuvre, aux effets sur le travail et aux effets sur l’entreprise. Ces résultats permettent de discuter des implications pour le développement de la résilience des managers en terre africaine.
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Sbihi, Boubker, Imad Belghit, Badr Elhail i Rachid Gouarti. "Vers une stratégie collaborative centrée sur les apprenants et les données du Big Data pour améliorer le processus d’apprentissage en ligne". W Big Data - Open Data : Quelles valeurs ? Quels enjeux ?, 251. De Boeck Supérieur, 2015. http://dx.doi.org/10.3917/dbu.chron.2015.01.0251.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Méthodes d’apprentissage en ligne"
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CHTIOUI, Researcher Jamila. "HOW CAN STUDY GROUPS BE MADE EFFECTIVE AT UNIVERSITY?" W IV. International research Scientific Congress of Humanities and Social Sciences. Rimar Academy, 2023. http://dx.doi.org/10.47832/ist.con4-2.
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Le passage vers l’éducation supérieure constitue un nouveau départ pour les bacheliers, une opportunité de s’ouvrir sur des domaines d’études qui les intéressent, qui les mèneront potentiellement vers la carrière qu’ils désirent. Ce passage constitue également la continuité d’environ douze ans d’apprentissage. Néanmoins, durant ces douze années, les étudiants n’auront jamais réellement « appris à apprendre ». Les études scientifiques montrent que les étudiants ont tendance à avoir une perception de leur apprentissage réel qui est relativement déformée, c'est-à-dire qu’il existe un écart entre leur sentiment d’apprendre et leur apprentissage réel (Deslauriers, McCarty, Callaghan, Kestin, 2019). Ils ont toujours du mal à identifier quelles méthodes sont les plus efficaces pour eux quand il s’agit d’apprentissage, ou de mémorisation à long terme. Elles montrent d’un autre côté, que l’apprentissage en groupe, et le fait de s’auto-évaluer sont des méthodes qui ont fait leur preuves au niveau scientifique. A travers ce papier, nous effectuons un état de l’art des études scientifiques concernant l’effet du travail en groupe sur la performance académique des étudiants, ainsi que leur propre perception des apports de cette méthode. Nous tentons ensuite de montrer les apports du travail en groupe et du fait de s’évaluer les uns les autres au sein d’un groupe de travail sur le rendement scolaire et l’apprentissage. Nous suggérons enfin un modèle expérimental qui nous permettra de cerner si le fait d’inciter les étudiants en université à s’évaluer les uns les autres durant leurs sessions de travail en groupe rendrait ce travail plus efficace et fructueux. Ce travail s’inscrit dans le cadre de travaux plus généraux qui permettront, nous le souhaitons, de constituer un guide pratique, basé sur des preuves scientifiques pour les étudiants et les enseignants sur les méthodes et les activités qui favorisent au mieux l’apprentissage.
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Catros, S., M. Fenelon, A. Rui, K. Ross, D. Marcio, B. Angel, M. D. S. Luis i in. "Création d’un site internet Européen de formation au sevrage tabagique". W 66ème Congrès de la SFCO. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2020. http://dx.doi.org/10.1051/sfco/20206603002.
Pełny tekst źródłaStreszczenie:
Introduction : Actuellement 208 millions de personnes consomment du tabac en Europe dont 12 millions en France. 650 000 décès sont attribuables au tabac en Europe et environ 60 000 décès par an sont imputables à cette consommation en France, ce qui en fait la première cause de décès évitable. Tous les acteurs de santé devraient être mobilisés pour lutter contre ce fléau. Le chirurgien dentiste doit se sentir concerné car il s’agit d’un enjeu général de santé publique mais aussi spécifique de santé bucco-dentaire. En effet le tabac est l’étiologie principale de certaines maladies graves de la muqueuse buccale : carcinomes épidermoïdes, leucoplasies, carcinome verruqueux (1). Le tabac est aussi un cofacteur favorisant les maladies parodontales (2). Enfin la consommation de tabac perturbe la cicatrisation après les actes de Chirurgie Orale et c’est une contre indication relative aux interventions chirurgie implantaire. Malgré ce constat, les chirurgiens dentistes restent peu impliqués dans l’accompagnement du sevrage tabagique (3). Les raisons sont probablement liées à un manque de formation et de connaissances qui limitent la mise en oeuvre du sevrage tabagique auprès de leurs patients. Pour pallier ce manque, un projet européen a été mis en place grâce à un financement du programme ERASMUS + (4). L’objectif de ce projet est de former les professionnels de santé européens au sevrage tabagique grâce à plusieurs outils. Matériels et Méthodes : Le principal outil de formation sera un site internet diffusé en langue Anglaise, Française, Italienne, Portugaise, et Espagnole. Ce site permettra de fournir un outil d’e-learning afin de promouvoir l’implication des professionnels de santé et notamment des chirurgiens dentistes dans le sevrage tabagique. Par ailleurs, un livre téléchargeable reprenant le contenu du site internet sera également diffusé. Enfin, plusieurs actions de diffusion de l’information seront menées tout au long du projet au travers de communications lors de congrès scientifiques et d’articles dans des revues professionnelles. Résultats : Le site et le livre électronique sont accessibles gratuitement à partir du lien : http://smokingcessationtraining.com/ en/home/ en langue anglaise. La version française sera publiée en ligne dans le premier semestre 2018. Le site a été réalisé sous la coordination de Rui Albuquerque (Birmingham Dental Hospital UK) avec la collaboration de Ross Keat (Birmingham Dental Hospital UK), Jean-Christophe Fricain et Sylvain Catros (Université de Bordeaux, France), Marcio Diniz Freitas (Universidade de Santiago de Compostela Espagne), Luis Monteiro (Universitaério de Ciências da Sauéde Portugal), Giovanni Lodi (Universita di Milano, Italy). Conclusions : Ce projet devrait permettre d’augmenter le niveau de compétence des utilisateurs et un certificat sera délivré à ceux qui complèteront l’évaluation en ligne. Ce projet devrait permettre d’avoir un impact éducatif en formant les chirurgiens dentistes, un impact sur la santé des patients et un impact économique en réduisant les couts sociétaux induits par le tabagisme.
Raporty organizacyjne na temat "Méthodes d’apprentissage en ligne"
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Georgalakis, James, i Fajri Siregar. L’application des connaissances dans les pays du Sud : Établir des liens entre les différents systèmes de connaissances pour un développement équitable. Institute of Development Studies, sierpień 2023. http://dx.doi.org/10.19088/ids.2023.041.
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Cette étude examine l’application des connaissances (AC) dans les pays du Sud et fournit des recommandations aux donateurs afin de mettre en place des structures et des stratégies plus efficaces dans le cadre de l’utilisation de la recherche pour un développement équitable. Le projet examine les stratégies, les pratiques et les théories de l’AC utilisées par les chercheurs et les médiateurs de recherche dans les pays du Sud, ainsi que les défis auxquels ils sont confrontés, et identifie les types de soutien requis de la part des organismes subventionnaires de la recherche. La conception des méthodes mixtes comprenait des sessions d’apprentissage dirigées, un examen de la documentation, la sélection et l’analyse d’études de cas ainsi que des entretiens semi-dirigés. La recherche indique que l’AC est définie de façon trop restreinte et qu’une approche globale est nécessaire pour soutenir sa mise en oeuvre dans les pays du Sud. Les recommandations à l’intention des organismes subventionnaires comprennent la création de fonds de défi, l’adaptation des programmes pour soutenir l’AC ainsi que la prise en compte de la complexité de chaque situation.
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Brinkerhoff, Derick W., Sarah Frazer i Lisa McGregor. S'adapter pour apprendre et apprendre pour s'adapter : conseils pratiques tirés de projets de développement internationaux. RTI Press, styczeń 2018. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2018.pb.0015.1801.fr.
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Les principes de programmation et de gestion adaptables centrés sur l’apprentissage, l’expérimentation et la prise de décisions basée sur des faits gagnent en popularité chez les bailleurs de fonds et les partenaires de mise en œuvre dans le monde du développement international. L'adaptation exige un apprentissage de manière à ce que les ajustements apportés au cours du projet soient éclairés. Cela exige des méthodes de collecte d’informations qui fassent la promotion de la réflexion, de l’apprentissage et de l’adaptation, au-delà de données préalablement précisées. Une concentration sur l’adaptation modifie la réflexion traditionnelle sur le cycle des programmes. D'une part, elle fait disparaître les séparations entre la conception, la mise en œuvre et l’évaluation et, d'autre part, elle recadre la réflexion pour prendre en compte la complexité des problèmes de développement et des voies de changements non linéaires. Le soutien de structures et de processus de gestion est essentiel pour encourager la gestion adaptable. Les organisations de mise en œuvre et les bailleurs defonds expérimentent avec la manière dont les passations de marchés, la sous-traitance, la planification du travail et les rapports peuvent être modifiés afin que la programmation adaptable soit encouragée. Des systèmes de suivi, d’évaluation et d’apprentissage bien conçus peuvent aller au-delà des exigences en matière de redevabilité et de rapports pour produire des données et des enseignements pour une prise de décisions et une gestion adaptable basées sur les faits. Il est important de continuer l’expérimentation et l’apprentissage de manière à intégrer la programmation et la gestion adaptable dans les politiques et pratiques opérationnelles des bailleurs de fonds, despartenaires pays et des entités de mise en œuvre. Nous devons consacrer des efforts continus à la constitution d'une base de faits qui pourra contribuer àla gestion adaptable de manière à ce que les résultats de développement international soient atteints.