Changements et évolution des universités conventionnelles sous l’influence des technologies de l’information et de la communication (TIC): le cas du contexte universitaire nord-américain

Cette recherche part du constat de l’utilisation des nouvelles technologies qui se généralise dans l’enseignement universitaire (tant sur campus qu’en enseignement à distance), et traite cette question sous trois aspects institutionnel, pédagogique et technologique. La recherche a été menée à travers quinze universités canadiennes où nous avons interrogé vingt-quatre universitaires, nommément des responsables de centres de pédagogie universitaire et des experts sur la question de l’intégration des technologies à l’enseignement universitaire. Pour le volet institutionnel, nous avons eu recours à un cadre théorique qui met en relief le changement de structure et de fonctionnement des universités à l’ère d’Internet, suivant le modèle théorique de l’Open System Communications Net de Kershaw et Safford (1998, 2001). Les résultats, à l’aune de ce modèle, confirment que les universités conventionnelles sont dans une phase de transformation due à l’utilisation des technologies de l'information et de la communication (TIC). De plus, les cours hybrides, la bimodalité, des universités entièrement à distance visant une clientèle estudiantine au-delà des frontières régionales et nationales, des universités associant plusieurs modèles, des universités fonctionnant à base d’intelligence artificielle, sont les modèles principaux qui ont la forte possibilité de s’imposer dans le paysage universitaire nord-américain au cours des prochaines décennies. Enfin, à la lumière du modèle théorique, nous avons exploré le rôle de l’université, ainsi en transformation, au sein de la société tout comme les rapports éventuels entre les institutions universitaires. S’agissant de l’aspect pédagogique, nous avons utilisé une perspective théorique fondée sur le modèle du Community of Inquiry (CoI) de Garrison, Anderson et Archer (2000), revu par Vaughan et Garrison (2005) et Garrison et Arbaugh (2007) qui prône notamment une nouvelle culture de travail à l’université fondée sur trois niveaux de présence. Les résultats indiquent l’importance d’éléments relatifs à la présence d’enseignement, à la présence cognitive et à la présence sociale, comme le suggère le modèle. Cependant, la récurrence -dans les trois niveaux de présence- de certains indicateurs, suggérés par les répondants, tels que l’échange d’information, la discussion et la collaboration, nous ont amenés à conclure à la non-étanchéité du modèle du CoI. De plus, certaines catégories, de par leur fréquence d’apparition dans les propos des interviewés, mériteraient d’avoir une considération plus grande dans les exigences pédagogiques que requiert le nouveau contexte prévalant dans les universités conventionnelles. C’est le cas par exemple de la catégorie « cohésion de groupe ». Enfin, dans le troisième volet de la recherche relatif à la dimension technologique, nous nous sommes inspirés du modèle théorique d’Olapiriyakul et Scher (2006) qui postule que l’infrastructure dans l’enseignement doit être à la fois une technologie pédagogique et une technologie d’apprentissage pour les étudiants (instructional technology and student learning technology). Partant de cette approche, le volet technologique de notre recherche a consisté à identifier les fonctionnalités exigées de la technologie pour induire une évolution institutionnelle et pédagogique. Les résultats à cet égard ont indiqué que les raisons pour lesquelles les universités choisissent d’intégrer les TIC à l’enseignement ne sont pas toujours d’ordre pédagogique, ce qui explique que la technologie elle-même ne revête pas forcément les qualités a priori requises pour une évolution pédagogique et institutionnelle. De ce constat, les technologies appropriées pour une réelle évolution pédagogique et institutionnelle des universités ont été identifiées.

Conceptualisation de l’activité pédagogique en contexte d’apprentissage hybride et développement professionnel des enseignant(e)s universitaires

L’intégration des nouvelles technologies en enseignement supérieur ne devrait pas être vue comme un simple effet de mode, mais plutôt comme un cadre de réflexion sur les orientations nouvelles à donner à l’Université du 21ème siècle, en termes de culture institutionnelle, de ressources organisationnelles et d’opérationnalisation d’objectifs de recherche et d’enseignement (Duderstadt et al, 2002 ; Guri-Rosenblit, 2005). En effet, l’émergence d’une nouvelle tendance de formation post-secondaire, qu’est l’intégration des solutions virtuelles au présentiel, n’est pas sans incidences sur les pratiques enseignantes. Or, la littérature n’offre pas de modèles descriptifs satisfaisants permettant de mieux saisir la pertinence des liens entre l’enseignement en contexte d’apprentissage hybride et le développement professionnel des enseignants universitaires. Aussi avons-nous procédé par des observations participantes de deux cours en sciences de la gestion à HEC Montréal, dans les programmes de certificat de premier cycle ainsi que par des entretiens d’explicitation et d’autoconfrontation, pendant toute la session d’automne 2014, pour respectivement recueillir des données sur les pratiques réelles d’un maître d’enseignement, en sociologie du travail, et d’une chargée de cours, en gestion de projets. Notre analyse du corpus, par catégorisations conceptualisantes, a permis la production d’énoncés nomologiques rendant compte de la dynamique de relations entre ces deux phénomènes. Sur le plan scientifique, elle a apporté un éclairage nouveau sur les processus de construction identitaire professionnelle en pédagogie universitaire, en regard des mutations technologiques, socioculturelles et économiques que subissent l’Université, en général, et les pratiques enseignantes et étudiantes, en particulier. L’approche inductive utilisée a donc permis de définir la structure des interactions des deux phénomènes, selon la perspective des deux enseignants, et d’élaborer des modèles d’intervention enracinés dans leurs pratiques quotidiennes. Aussi sur le plan social, ces modèles sont-ils l’expression d’une grammaire de la pensée et de l’action, ancrée dans les valeurs des enseignants eux-mêmes. Nous avons pris en compte le paradigme de la tâche réelle, versus celui de la tâche prescrite, en termes de mise en œuvre concrète des processus pédagogiques, pour rendre les résultats de cette recherche signifiants pour la pratique. Les modèles, qui ont émergé de notre configuration de la pensée dialogique des participants, peuvent être intégrés à la formation des enseignants universitaires en contexte de bimodalisation de l’Université.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.