Analyse didactique du volet numérique du programme Fluppy au préscolaire

La thèse porte sur l’analyse qualitative de situations didactiques intégrées au programme de prévention au préscolaire Fluppy. Conçu pour la prévention de la violence et du décrochage scolaire (Tremblay et al., 1992, Tremblay et al., 1995), ce programme s’est enrichi depuis une dizaine d’années de différentes composantes d’intervention, dont une sur l’enseignement du français et des mathématiques. Ce programme, relevant aujourd’hui d’une approche multimodale, a fait l’objet d’une évaluation d’impact en 2002-2004 (Capuano et al., 2010). Le devis quasi-expérimental n’a cependant pas permis de procéder à une analyse appropriée au cadre méthodologique, l’ingénierie didactique (Artigue, 1990), sur lequel se fondent les situations didactiques en mathématiques. La thèse procède donc à la validation interne des trois séquences numériques, issues de la composante mathématique, telles qu’expérimentées dans deux classes du préscolaire en 2011-2012. La première séquence vise au développement des connaissances sur la désignation de quantités. La deuxième sur la comparaison numérique et, la troisième, sur la composition additive des nombres. Les analyses mettent en évidence : 1) certains décalages entre la proposition didactique et la réalisation effective des situations; 2) l’évolution des connaissances numériques des élèves; 3) les forces et les limites de l’analyse a priori. L’interprétation des résultats ouvre sur un enrichissement de l’analyse a priori des situations didactiques ainsi que sur de nouvelles considérations relatives aux processus de dévolution et d’institutionnalisation dans le cadre de l’appropriation de situations didactiques par des enseignants du préscolaire.

Modélisation des émotions de l’apprenant et interventions implicites pour les systèmes tutoriels intelligents

La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants.

Guide de réussite

1) personne contact parmi le groupe ou un partenaire: etienne.boudrias-dalle@umontreal.ca 2) adresse URL si disponible : http://www.pandamrcdesmoulins.org/static/documentation/2014-03-31/JournalDeBord.pdf et http://www.pandamrcdesmoulins.org/static/documentation/2014-03-31/Manuel.pdf 3) partenaires ayant participé au projet - Groupe Panda MRC des Moulins

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