Description
Date depot: 11 octobre 2019
Titre: Evaluation de représentations de données d'apprenants à l'aide des learning analytics et comparaison de leurs modalités de diffusion pour favoriser l'apprentissage et la réussite
Encadrant :
François BOUCHET (LIP6)
Directeur de thèse:
Thibault CARRON (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Données et connaissances
Resumé:
La problématique soulevée ici est : quelles sont les représentations pertinentes des données apprenants, des résultats obtenus grâce à l'analyse des traces d'apprentissage (profil, difficultés,...) et les modalités de diffusion (lieu, temps) pour favoriser l'apprentissage et la réussite des apprenants ?
Selon cette problématique, les premiers axes de travail définis sont:
1. identifier les données (brutes ou résultant des analyses des traces d'apprentissage), les représentations et les modalités qui sont adaptées aux apprenants en fonction de leurs profils et de leurs attentes.
2. expérimenter la mise en oeuvre de ces représentations selon différentes modalités et sous forme adaptatives dans des contextes réels d'apprentissage d'un jeu sérieux et évaluer la plus-value dans l'apprentissage des apprenants.
3. transposer les premiers résultats dans un contexte plus large (au niveau d'une plate-forme de formation) et dans d'autres domaines (même jeu adapté dans d'autres disciplines).
Doctorant.e: Oliver Katia