Bimodal adaptive hypermedia and interactive multimedia a web-based learning environment based on Kolb's theory of learning style

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Web2.0, knowledge sharing and privacy in E-learning

Quand le E-learning a émergé il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affiché sur un écran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrès dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matériel éducatif personnalisé, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifération des systèmes d'apprentissage électronique et des outils d'édition de contenu éducatif, ainsi que les normes établies, c’est devenu plus facile de partager et de réutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage à des méthodes d'enseignement centrées sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les récipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rôle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantité d'informations que les systèmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie privée, des préoccupations sont soulevées afin de protéger la vie privée des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les différents problèmes soulevés par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en présentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning préservant la vie privée. Plus précisément, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adéquats pour permettre à des tuteurs de créer et partager des questions de tests et des examens. Plus précisément, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs à localiser des questions appropriées pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider à résoudre les conflits entre les questions contenu dans un même examen, et le Topic Tree, conçu pour aider les tuteurs à mieux organiser leurs questions d'examen et à assurer facilement la couverture des différent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidité des systèmes E-learning et la flexibilité de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider à localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus précisément, SHAREK combine un système recommandation multicritères, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants à localiser du contenu adapté. Finalement, afin de répondre aux divers besoins de la vie privée dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie privée, ainsi que quatre niveaux de traçabilité. De plus, nous présentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, basés sur des techniques cryptographiques bien établies, afin d'aider les apprenants à atteindre leur niveau de vie privée désiré.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

Personnalisation et adaptation d’environnement multimédia pédagogique : le cas de ScienceEnJeu

La personnalisation et l'adaptation d'environnement multimédia pédagogique a pour but de favoriser l'intégration d'application web de formation en fonction de la personnalité de l'apprenant, de sa progression, de ses préférences et de son contexte d'application. Le contrôle de certaines de ces options doit être donné à l'enseignant afin de pouvoir suivre la progression de ses étudiants, de prescrire des activités complémentaires en ce qui est fait en classe et de gérer ses groupes. Nous avons participé au développement et à l'évaluation d'une application pour appuyer le suivi des activités et donner du soutien aux apprenants dans un environnement pédagogique disponible gratuitement en ligne pour l'apprentissage des sciences nommé ScienceEnJeu. ScienceEnJeu est un environnement où l'apprenant peut explorer différents mondes d'apprendre le contenu, comme les mathématiques, l'écologie, la physique, la génomique, etc. Notre système utilise une base de données qui se construit en fonction de conditions comme les activités des utilisateurs dans le jeu et offre la possibilité de lier les activités du jeu à des structures de concepts issues du programme du Ministère de l'éducation de loisirs et du sport (MELS). Une interface permet aux parents ou à l'enseignant de visualiser la progression dans l'environnement d'un étudiant et / ou d'un groupe, voir le modèle de l'élève de superposition sur la structure des activités et des structures de concepts. L'enseignant peut chercher une activité liée à des concepts particuliers et la définir comme une tâche pour son groupe d'étudiants selon un calendrier. Un système de soutien personnalisé fondé sur des règles y est aussi intégré. Ces règles sont des stratégies de soutien construites en fonction de différents paramètres du contexte de l'activité, des préférences de style d'apprentissage de l'élève et de l'aide précédente. De par ces règles, différents avatars animés peuvent être affichés avec des messages qui sont écrits pour soutenir la motivation des élèves selon leur personnalité d'apprenant.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Contribution à l'étude de la construction des concepts scientifiques au cours de l'apprentissage par problèmes en médecine

L’approche d’apprentissage par problèmes (APP) a vu le jour, dans sa forme contemporaine, à la Faculté de médecine de l’Université MacMaster en Ontario (Canada) à la fin des années 1960. Très rapidement cette nouvelle approche pédagogique active, centrée sur l’étudiant et basée sur les problèmes biomédicaux, va être adoptée par de nombreuses facultés de médecine de par le monde et gagner d’autres disciplines. Cependant, malgré ce succès apparent, l’APP est aussi une approche controversée, notamment en éducation médicale, où elle a été accusée de favoriser un apprentissage superficiel. Par ailleurs, les étudiants formés par cette approche réussiraient moins bien que les autres aux tests évaluant l’acquisition des concepts scientifiques de base, et il n’a jamais été prouvé que les médecins formés par l’APP seraient meilleurs que les autres. Pour mieux comprendre ces résultats, la présente recherche a voulu explorer l’apprentissage de ces concepts scientifiques, en tant que processus de construction, chez des étudiants formés par l’APP, à la Faculté de médecine de l’Université de Montréal, en nous appuyant sur le cadre théorique socioconstructivisme de Vygotski. Pour cet auteur, la formation des concepts est un processus complexe de construction de sens, en plusieurs étapes, qui ne peut se concevoir que dans le cadre d’une résolution de problèmes. Nous avons réalisé une étude de cas, multicas, intrasite, les cas étant deux groupes de neuf étudiants en médecine avec leur tuteur, que nous avons suivi pendant une session complète de la mi-novembre à la mi-décembre 2007. Deux grands objectifs étaient poursuivis: premièrement, fournir des analyses détaillées et des matériaux réflectifs et théoriques susceptibles de rendre compte du phénomène de construction des concepts scientifiques de base par des étudiants en médecine dans le contexte de l’APP. Deuxièmement, explorer, les approches de travail personnel des étudiants, lors de la phase de travail individuel, afin de répondre à la question de recherche suivante : Comment la dynamique pédagogique de l’APP en médecine permet-elle de rendre compte de l’apprentissage des concepts scientifiques de base? Il s’agissait d’une étude qualitative et les données ont été recueillies par différents moyens : observation non participante et enregistrement vidéo des tutoriaux d’APP, interview semi-structuré des étudiants, discussion avec les tuteurs et consultation de leurs manuels, puis traitées par diverses opérations: transcription des enregistrements, regroupement, classification. L’analyse a porté sur des collections de verbatim issus des transcriptions, sur le suivi de la construction des concepts à travers le temps et les sessions, sur le role du tuteur pour aider au développement de ces concepts Les analyses suggèrent que l’approche d’APP est, en général, bien accueillie, et les débats sont soutenus, avec en moyenne entre trois et quatre échanges par minute. Par rapport au premier objectif, nous avons effectivement fourni des explications détaillées sur la dynamique de construction des concepts qui s'étend lors des trois phases de l'APP, à savoir la phase aller, la phase de recherche individuelle et la phase retour. Pour chaque cas étudié, nous avons mis en évidence les représentations conceptuelles initiales à la phase aller, co-constructions des étudiants, sous la guidance du tuteur et nous avons suivi la transformation de ces concepts spontanés naïfs, lors des discussions de la phase retour. Le choix du cadre théorique socio constructiviste de Vygotski nous a permis de réfléchir sur le rôle de médiation joué par les composantes du système interactif de l'APP, que nous avons considéré comme une zone proximale de développement (ZPD) au sens élargi, qui sont le problème, le tuteur, l'étudiant et ses pairs, les ressources, notamment l'artefact graphique carte conceptuelle utilisée de façon intensive lors des tutoriaux aller et retour, pour arriver à la construction des concepts scientifiques. Notre recherche a montré qu'en revenant de leurs recherches, les étudiants avaient trois genres de représentations conceptuelles: des concepts corrects, des concepts incomplets et des concepts erronés. Il faut donc que les concepts scientifiques théoriques soient à leur tour confrontés au problème concret, dans l'interaction sociale pour une validation des attributs qui les caractérisent. Dans cette interaction, le tuteur joue un rôle clé complexe de facilitateur, de médiateur, essentiellement par le langage. L'analyse thématique de ses interventions a permis d'en distinguer cinq types: la gestion du groupe, l'argumentation, les questions de différents types, le modelling et les conclusions. Nous avons montré le lien entre les questions du tuteur et le type de réponses des étudiants, pour recommander un meilleur équilibre entre les différents types de questions. Les étudiants, également par les échanges verbaux, mais aussi par la construction collective des cartes conceptuelles initiales et définitives, participent à une co-construction de ces concepts. L'analyse de leurs interactions nous a permis de relever différentes fonctions du langage, pour souligner l'intérêt des interactions argumentatives, marqueurs d'un travail collaboratif en profondeur pour la co-construction des concepts Nous avons aussi montré l'intérêt des cartes conceptuelles non seulement pour visualiser les concepts, mais aussi en tant qu'artefact, outil de médiation psychique à double fonction communicative et sémiotique. Concernant le second objectif, l’exploration du travail personnel des étudiants, on constate que les étudiants de première année font un travail plus approfondi de recherche, et utilisent plus souvent des stratégies de lecture plus efficaces que leurs collègues de deuxième année. Ceux-ci se contentent, en général, des ouvrages de référence, font de simples lectures et s’appuient beaucoup sur les résumés faits par leurs prédécesseurs. Le recours aux ouvrages de référence essentiellement comme source d'information apporte une certaine pauvreté au débat à la phase retour avec peu d'échanges de type argumentatif, témoins d'un travail profond. Ainsi donc, par tout ce soutien qu'elle permet d'apporter aux étudiants pour la construction de leurs connaissances, pour le type d'apprentissage qu'elle offre, l’APP reste une approche unique, digne d’intérêt. Cependant, elle nécessite d'être améliorée par des interventions au niveau du tuteur et des étudiants.

Évaluation d’un programme de développement professionnel en santé publique : le laboratoire de promotion de la santé

Il y a quelques décennies, l’émergence du discours de la promotion de la santé infléchissait un nouveau tournant à la santé publique, orientant sa pratique vers l’action communautaire, participative et intersectorielle. Parallèlement, au Québec, la réforme du système de santé de 2004 réorganisait le niveau de gouverne locale à travers la création des centres de santé et de services sociaux (CSSS). Ceux-ci doivent articuler les secteurs des soins et de la santé publique à travers un continuum de services qui va de la promotion de la santé aux soins palliatifs. Ces changements ont des implications majeures pour les acteurs de la santé et de la santé publique, qui doivent composer avec de nouveaux rôles professionnels et de nouvelles stratégies d’action. Le développement professionnel est considéré comme un levier potentiel pour soutenir ces changements. En 2009, une équipe de la Direction de la santé publique de l’Agence de santé et des services sociaux de Montréal concevait un programme de développement professionnel appelé le Laboratoire de promotion de la santé. Ce programme mise sur une approche d’apprentissage de groupe pour permettre aux professionnels des CSSS de développer de nouvelles compétences, une pratique réflexive ainsi que de nouvelles pratiques de promotion de la santé. Basée sur une méthodologie générale qualitative et une approche d’évaluation collaborative, cette thèse utilise plusieurs stratégies d’investigation afin d’évaluer le Laboratoire de promotion de la santé sous trois angles, qui renvoient à sa conceptualisation, à son implantation et à ses effets. Plus spécifiquement, elle vise à : (1) examiner la plausibilité de la théorie d’intervention du programme; (2) décrire et comprendre les processus d’apprentissage d’équipe ainsi que les facteurs qui les influencent; et (3) explorer, du point de vue des participants, les effets réflexifs du Laboratoire. Afin de répondre à ces objectifs, la thèse mobilise diverses perspectives théoriques liées à l’apprentissage individuel, d’équipe et organisationnel. Les résultats des analyses démontrent que : (1) malgré quelques améliorations possibles, le modèle du programme est généralement bien conçu pour parvenir aux résultats visés; (2) l’implantation de ce modèle dans deux sites a donné lieu à des processus d’apprentissage d’équipe différents, bien que conditionnés par des facteurs communs liés aux participants, à l’équipe, au contexte organisationnel et à l’implantation du programme; (3) tel que visé, les participants des deux sites ont développé de la réflexivité vis-à-vis leur pratique et leur rôle professionnel – cette réflexivité adoptant une fonction formative ou critique en regard de l’expérience professionnelle. Ces résultats soulignent le potentiel que représente l’évaluation de la théorie d’intervention pour améliorer la conceptualisation d’un programme de développement professionnel, ainsi que l’intérêt et la pertinence d’évaluer les processus d’apprentissage au niveau de l’équipe dans le cadre d’une approche collective de développement professionnel. De plus, ils appuient l’importance de l’apprentissage réflexif pour l’amélioration des pratiques et l’engagement social des professionnels. En ce sens, ils proposent différentes avenues qui ont le potentiel de consolider les capacités de la main-d’œuvre de santé publique et d’influer conséquemment sur son efficacité à améliorer la santé des collectivités dans le prochain siècle.