5 resultados para Collaborative learning flow pattern

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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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L’innovation pédagogique pour elle-même s’avère parfois discutable, mais elle se justifie quand les enseignants se heurtent aux difficultés d’apprentissage de leurs étudiants. En particulier, certaines notions de physique sont réputées difficiles à appréhender par les étudiants, comme c’est le cas pour l’effet photoélectrique qui n’est pas souvent compris par les étudiants au niveau collégial. Cette recherche tente de déterminer si, dans le cadre d’un cours de physique, la simulation de l’effet photoélectrique et l’utilisation des dispositifs mobiles et en situation de collaboration favorisent une évolution des conceptions des étudiants au sujet de la lumière. Nous avons ainsi procédé à l’élaboration d’un scénario d’apprentissage collaboratif intégrant une simulation de l’effet photoélectrique sur un ordinateur de poche. La conception du scénario a d’abord été influencée par notre vision socioconstructiviste de l’apprentissage. Nous avons effectué deux études préliminaires afin de compléter notre scénario d’apprentissage et valider la plateforme MobileSim et l’interface du simulateur, que nous avons utilisées dans notre expérimentation : la première avec des ordinateurs de bureau et la seconde avec des ordinateurs de poche. Nous avons fait suivre à deux groupes d’étudiants deux cours différents, l’un portant sur une approche traditionnelle d’enseignement, l’autre basé sur le scénario d’apprentissage collaboratif élaboré. Nous leur avons fait passer un test évaluant l’évolution conceptuelle sur la nature de la lumière et sur le phénomène de l’effet photoélectrique et concepts connexes, à deux reprises : la première avant que les étudiants ne s’investissent dans le cours et la seconde après la réalisation des expérimentations. Nos résultats aux prétest et post-test sont complétés par des entrevues individuelles semi-dirigées avec tous les étudiants, par des enregistrements vidéo et par des traces récupérées des fichiers logs ou sur papier. Les étudiants du groupe expérimental ont obtenu de très bons résultats au post-test par rapport à ceux du groupe contrôle. Nous avons enregistré un gain moyen d’apprentissage qualifié de niveau modéré selon Hake (1998). Les résultats des entrevues ont permis de repérer quelques difficultés conceptuelles d’apprentissage chez les étudiants. L’analyse des données recueillies des enregistrements des séquences vidéo, des questionnaires et des traces récupérées nous a permis de mieux comprendre le processus d’apprentissage collaboratif et nous a dévoilé que le nombre et la durée des interactions entre les étudiants sont fortement corrélés avec le gain d’apprentissage. Ce projet de recherche est d’abord une réussite sur le plan de la conception d’un scénario d’apprentissage relatif à un phénomène aussi complexe que l’effet photoélectrique, tout en respectant de nombreux critères (collaboration, simulation, dispositifs mobiles) qui nous paraissaient extrêmement utopiques de réunir dans une situation d’apprentissage en classe. Ce scénario pourra être adapté pour l’apprentissage d’autres notions de la physique et pourra être considéré pour la conception des environnements collaboratifs d’apprentissage mobile innovants, centrés sur les besoins des apprenants et intégrant les technologies au bon moment et pour la bonne activité.

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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).

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L’observation d’un modèle pratiquant une habileté motrice promeut l’apprentissage de l’habileté en question. Toutefois, peu de chercheurs se sont attardés à étudier les caractéristiques d’un bon modèle et à mettre en évidence les conditions d’observation pouvant optimiser l’apprentissage. Dans les trois études composant cette thèse, nous avons examiné les effets du niveau d’habileté du modèle, de la latéralité du modèle, du point de vue auquel l’observateur est placé, et du mode de présentation de l’information sur l’apprentissage d’une tâche de timing séquentielle composée de quatre segments. Dans la première expérience de la première étude, les participants observaient soit un novice, soit un expert, soit un novice et un expert. Les résultats des tests de rétention et de transfert ont révélé que l’observation d’un novice était moins bénéfique pour l’apprentissage que le fait d’observer un expert ou une combinaison des deux (condition mixte). Par ailleurs, il semblerait que l’observation combinée de modèles novice et expert induise un mouvement plus stable et une meilleure généralisation du timing relatif imposé comparativement aux deux autres conditions. Dans la seconde expérience, nous voulions déterminer si un certain type de performance chez un novice (très variable, avec ou sans amélioration de la performance) dans l’observation d’une condition mixte amenait un meilleur apprentissage de la tâche. Aucune différence significative n’a été observée entre les différents types de modèle novices employés dans l’observation de la condition mixte. Ces résultats suggèrent qu’une observation mixte fournit une représentation précise de ce qu’il faut faire (modèle expert) et que l’apprentissage est d’autant plus amélioré lorsque l’apprenant peut contraster cela avec la performance de modèles ayant moins de succès. Dans notre seconde étude, des participants droitiers devaient observer un modèle à la première ou à la troisième personne. L’observation d’un modèle utilisant la même main préférentielle que soi induit un meilleur apprentissage de la tâche que l’observation d’un modèle dont la dominance latérale est opposée à la sienne, et ce, quel que soit l’angle d’observation. Ce résultat suggère que le réseau d’observation de l’action (AON) est plus sensible à la latéralité du modèle qu’à l’angle de vue de l’observateur. Ainsi, le réseau d’observation de l’action semble lié à des régions sensorimotrices du cerveau qui simulent la programmation motrice comme si le mouvement observé était réalisé par sa propre main dominante. Pour finir, dans la troisième étude, nous nous sommes intéressés à déterminer si le mode de présentation (en direct ou en vidéo) influait sur l’apprentissage par observation et si cet effet est modulé par le point de vue de l’observateur (première ou troisième personne). Pour cela, les participants observaient soit un modèle en direct soit une présentation vidéo du modèle et ceci avec une vue soit à la première soit à la troisième personne. Nos résultats ont révélé que l’observation ne diffère pas significativement selon le type de présentation utilisée ou le point de vue auquel l’observateur est placé. Ces résultats sont contraires aux prédictions découlant des études d’imagerie cérébrale ayant montré une activation plus importante du cortex sensorimoteur lors d’une observation en direct comparée à une observation vidéo et de la première personne comparée à la troisième personne. Dans l’ensemble, nos résultats indiquent que le niveau d’habileté du modèle et sa latéralité sont des déterminants importants de l’apprentissage par observation alors que le point de vue de l’observateur et le moyen de présentation n’ont pas d’effets significatifs sur l’apprentissage d’une tâche motrice. De plus, nos résultats suggèrent que la plus grande activation du réseau d’observation de l’action révélée par les études en imagerie mentale durant l’observation d’une action n’induit pas nécessairement un meilleur apprentissage de la tâche.

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Cette version du mémoire a été tronquée des éléments de composition originale, ces éléments donnant des informations d'ordre structurel qui permettraient d'identifier le stage qui fait l'objet de la présente recherche. Une version plus complète est disponible en ligne pour les membres de la communauté de l’Université de Montréal et peut aussi être consultée dans une des bibliothèques UdeM.