Prise en compte des facteurs influençant l'apprenant durant la phase d'apprentissage au travers d'un module basé sur une architecture micro-service

Le développement des Technologies de l'information et de la communication (TIC) a entraîné leur utilisation dans tous les domaines de la vie. Au niveau de l'éducation, cette intégration a permis le développement de nouvelles applications qui permettent de transmettre la connaissance à un apprenant à travers des activités d'enseignement et d'apprentissage. Ces applications sont appelées plates-formes d'apprentissage en ligne. Au sein de l'enseignement et de l'apprentissage, les travaux de recherche ont mis en exergue des facteurs qui influencent les apprenants durant leurs processus d'apprentissage. Ces facteurs ont permis de relever l'aspect unique de chaque apprenant. Afin de répondre efficacement à cet aspect unique de l'apprenant, une nouvelle manière d'enseigner a été élaborée. Il s'agit de la différenciation pédagogique qui tient compte de ces facteurs spécifiques. Elle permet de concevoir les activités d'enseignement et d'apprentissage en fonction de chaque apprenant. Cependant, malgré cette personnalisation, la différenciation pédagogique n'est pourtant que peu pratiquée par les enseignants durant le processus d'apprentissage à cause du nombre d'apprenants se trouvant dans une classe. Au vu de la complexité de la mise en place de la différenciation pédagogique et de l'intérêt toujours grandissant de l'utilisation des plates-formes d'apprentissage en ligne, une question se pose : les plates-formes d'apprentissage en ligne sont-elles une solution à la difficulté de la mise en place de la différenciation pédagogique ? L'analyse des plates-formes d'apprentissage en ligne permettrait de répondre à cette question. Cependant, nous n'avons pu trouver de méthodes qui permettent l'analyse des plates-formes en fonction des facteurs qui influencent l'apprenant. Nous nous sommes donné comme premier objectif dans cette thèse de proposer une méthode d'analyse des plates-formes qui tient uniquement compte que des facteurs qui influencent l'apprenant. Plus spécifiquement, cette méthode s'intéresse aux activités d'apprentissage qui se déroulent sur ladite plate-forme. En déterminant les facteurs présents au sein des différentes tâches qui permettent la réalisation d'une activité d'apprentissage, on en déduit les facteurs présents dans l'activité et par la suite ceux présents au sein de la plate-forme. Toutefois, cette méthode nous a permis de voir que les plates-formes d'apprentissage n'étaient pas conçues en tenant compte des facteurs qui influencent l'apprenant. Nous nous sommes alors fixé comme second objectif de proposer une intégration des facteurs au sein des plates-formes. Nous avons commencé par chercher une architecture qui répondait au mieux à nos besoins. Après plusieurs recherches, nous avons convenu que l'architecture micro-services combinée au modèle de conception modèle-vue-contrôleur (MVC) était la plus à même de répondre à nos besoins. Elle nous permettait de pouvoir concevoir plusieurs microsystèmes donc chacun allait gérer une catégorie de facteurs en particulier. Cette architecture peut être intégrée aux plates-formes existantes mais aussi servir de base pour la conception de nouvelles plates-formes. La réalisation des tests de faisabilité de notre architecture, par la suite, nous a montré que bien qu'étant assez complexe à mettre en place cela était toutefois faisable. Elle requiert par contre le savoir de plusieurs experts des domaines concernés (enseignant, éducateur, psycho-éducateur).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.