265 resultados para Rétroaction vidéo


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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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Il est désormais commun de reconnaître que le cinéma, aujourd’hui, s’émancipe de son dispositif médiatique traditionnel, adoptant maintes formes liées aux champs culturels qui l’accueillent : jeux vidéo, web, médias portatifs, etc. Toutefois, c’est peut-être le champ des arts visuels et médiatiques contemporains qui lui aura fait adopter, depuis la fin des années soixante, les formes les plus désincarnées, allant parfois jusqu’à le rendre méconnaissable. À cet effet, certaines œuvres sculpturales et installatives contemporaines uniquement composées de lumière et de vapeur semblent, par leurs moyens propres, bel et bien reprendre, tout en les mettant à l’épreuve, quelques caractéristiques du médium cinématographique. Basé sur ce constat, le présent mémoire vise à analyser, sur le plan esthétique, cette filiation potentielle entre le média-cinéma et ces œuvres au caractère immatériel. Pour ce faire, notre propos sera divisé en trois chapitres s’intéressant respectivement : 1) à l’éclatement médiatique du cinéma et à sa requalification vue par les théories intermédiales, 2) au processus d’évidement du cinéma – à la perte de ses images et de ses matériaux – dans les pratiques en arts visuels depuis une cinquantaine d’années, et 3) au corpus de l’artiste danois Olafur Eliasson, et plus spécialement à son œuvre Din Blinde Passager (2010), qui est intimement liée à notre problématique. Notre réflexion sera finalement, au long de ce parcours, principalement guidée par les approches esthétiques et philosophiques de Georges Didi-Huberman et de Jacques Rançière.

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Rapport d'analyse d'intervention présenté à la Faculté des arts et sciences en vue de l'obtention du grade de Maîtrise ès sciences (M. Sc.) en psychoéducation.

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Le phénomène du décrochage scolaire est encore très présent dans notre société, particulièrement chez les garçons. Notre mémoire s’intéresse à la question et vise à mieux comprendre la dynamique motivationnelle d’un échantillon (N=11) d’élèves masculins considéré comme étant « à risque » de décrochage au 3e cycle d’une école primaire de Montréal. De plus, notre expérimentation vise spécifiquement à décrire l’influence de l’utilisation d’une activité pédagogique dite « motivante » : le jeu éducatif numérique « Math en Jeu » sur la dynamique motivationnelle à apprendre en mathématiques. Il s’agit d’une étude de cas avec une approche mixte de collecte de données. Nos résultats révèlent quatre profils de dynamique motivationnelle chez les élèves de notre échantillon : 1) les élèves en difficulté en mathématiques, 2) les élèves démotivés et 3) les élèves démotivés et en difficulté en mathématiques, puis, 4) des cas plus complexes. Notre analyse montre que « Math en Jeu » suscite un grand intérêt chez tous les élèves de notre échantillon. L’influence du jeu sur la dynamique motivationnelle semble toutefois mieux convenir aux élèves avec des dynamiques motivationnelles de type « démotivé » ou « démotivé et en difficulté en mathématiques » et dans une certaine mesure, certains élèves catégorisés comme étant des « cas complexes ». Nos résultats indiquent que le jeu pourrait notamment avoir une certaine influence sur le sentiment de compétence à réussir de l’élève. Toutefois, pour être en mesure de mieux décrire et analyser ces influences, il serait préférable de mener des recherches sur une plus longue durée, dans un contexte naturel de classe et sur un échantillon d’élèves plus grand.

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Cette étude quasi-expérimentale a pour but de 1) comparer la prise en compte et les effets de trois conditions rétroactives, à savoir la reformulation, l’incitation et un mélange des deux techniques, 2) déterminer le lien entre la prise en compte et l’apprentissage, et 3) identifier l’effet des perceptions des apprenants quant à la rétroaction corrective sur la prise en compte et l’apprentissage. Quatre groupes d’apprenants d’anglais langue seconde ainsi que leurs enseignants provenant d’un CEGEP francophone de l’île de Montréal ont participé à cette étude. Chaque enseignant a été assigné à une condition rétroactive expérimentale qui correspondait le plus à ses pratiques rétroactives habituelles. La chercheure a assuré l’intervention auprès du groupe contrôle. L’utilisation du passé et de la phrase interrogative était ciblée durant l’intervention expérimentale. Des protocoles de pensée à haute voie ainsi qu’un questionnaire ont été utilisés pour mesurer la prise en compte de la rétroaction corrective. Des tâches de description d’images et d’identification des différences entre les images ont été administrées avant l’intervention (pré-test), immédiatement après l’intervention (post-test immédiat) et 8 semaines plus tard (post-test différé) afin d’évaluer les effets des différentes conditions rétroactives sur l’apprentissage des formes cibles. Un questionnaire a été administré pour identifier les perceptions des apprenants quant à la rétroaction corrective. En termes de prise en compte, les résultats indiquent que les participants sont en mesure de remarquer la rétroaction dépendamment de la forme cible (les erreurs dans l’utilisation du passé sont détectées plus que les erreurs d’utilisation de la phrase interrogative) et de la technique rétroactive utilisée (l’incitation et le mélange d’incitation et de reformulations sont plus détectés plus que la reformulation). En ce qui a trait à l’apprentissage, l’utilisation du passé en général est marquée par plus de développement que celle de la phrase interrogative, mais il n'y avait aucune différence entre les groupes. Le lien direct entre la prise en compte et l’apprentissage ne pouvait pas être explicitement établi. Pendant que la statistique inférentielle a suggéré une relation minimale entre la prise en compte du passé et son apprentissage, mais aucune relation entre la prise en compte de la phrase interrogative et son apprentissage, les analyses qualitatives ont montrés à une association entre la prise en compte et l’apprentissage (sur les deux cibles) pour certains étudiants et augmentations sans prise en compte pour d'autres. Finalement, l’analyse factorielle du questionnaire indique la présence de quatre facteurs principaux, à savoir l’importance de la rétroaction corrective, la reformulation, l’incitation et les effets affectifs de la rétroaction. Deux de ces facteurs ont un effet modérateur sur la prise en compte de la rétroaction sans, toutefois, avoir d’impact sur l’apprentissage.

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La diffusion sur les plateformes néomédiatiques d’œuvres audiovisuelles, comme les sites Internet des télédiffuseurs ou des webdiffuseurs, la vidéo sur demande, la télévision mobile ou la webdistribution, modifie les risques que les producteurs audiovisuels doivent gérer normalement sur les plateformes traditionnelles, comme la télévision. La mutation des risques découle de quatre sources en particulier, soit du marché, des pratiques d’affaires, des lois et règlements et des techniques elles-mêmes. Ces sources peuvent également induire des normes pouvant constituer un cadre juridique afin de moduler ou éliminer les risques. Le présent mémoire analyse les risques encourus lors de la diffusion sur les plateformes néomédiatiques d’œuvres audiovisuelles du point de vue des producteurs par l’entremise du processus de gestion de risques. Il identifie et recense ainsi les risques en mutation et les nouveaux risques auxquels les producteurs sont confrontés. Puis, les risques identifiés y sont définis et le cadre juridique est abordé dans le contexte de la mise en œuvre d’une stratégie de gestion de risques et des mesures afin d’atténuer ou d’éviter les risques encourus par les activités de production et d’exploitation des producteurs.

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Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.

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Pour respecter les droits auteur, la version electronique de cette thèse a été dépouillée de ses documents visuels et audio-visuels. La version intégrale de la thèse a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Depuis 2000, l’examen professionnel de l’Ordre des infirmières et infirmiers du Québec (OIIQ) est constitué d’une partie écrite et d’une partie pratique sous la forme d’un examen clinique objectif structuré (ECOS). Des programmes de préparation à l’examen professionnel ont été mis en place par différents milieux afin d’aider les candidates à l’exercice de la profession infirmière (CEPI) à se préparer pour cet examen, toutefois aucune évaluation de ces programmes n’a encore été effectuée. Cette étude avait pour but d’évaluer qualitativement un programme de préparation à l’examen professionnel. Des groupes de discussion ont été organisés avec des CEPI ayant participé au programme de préparation afin d’obtenir leur perception quant à l’impact de ce programme sur leur expérience de l’examen professionnel. La méthode d’analyse par questionnement analytique de Paillé et Mucchielli (2008) a été utilisée pour réaliser l’analyse des données. L’approche par compétences de deuxième génération développée par Goudreau, Pepin, Dubois, Boyer, Larue et Legault (2009) fut utilisée comme cadre de référence pour cette étude. L’analyse des données a permis d’identifier les attentes des CEPI à l’égard du programme de préparation et les impacts de celui-ci sur leur expérience à l’examen professionnel. Ainsi, le programme permettrait aux CEPI d’évaluer leurs forces et leurs faiblesses afin d’orienter l’étude préparatoire, tout en diminuant le stress relié à l’inconnu et en augmentant leur motivation et leur confiance en elles. Le parcours ECOS et la rétroaction sont les activités du programme jugées les plus pertinentes dans une perspective d’approche par compétences. L’examen écrit serait toutefois moins représentatif de l’examen professionnel et moins pertinent pour le développement des compétences. Des suggestions d’amélioration pour le programme de préparation découlent des entrevues avec les participantes et des recommandations pour la gestion, la pratique, la formation et la recherche en sciences infirmières ont également été émises à la suite de cette étude.

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Les données sont analysées par le logiciel conçu par François Courtemanche et Féthi Guerdelli. L'expérimentation des jeux a eu lieu au Laboratoire de recherche en communication multimédia de l'Université de Montréal.

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Cette recherche exploratoire vise à documenter, du point de vue des intervenants, les conditions nécessaires à la mise en place de projets utilisant des outils de narrativité numérique, de même que les principaux apports de ces outils à l’intervention. Ces outils peuvent être des récits numériques qui sont de courtes vidéos (deux à cinq minutes) intégrant images, musique, texte, voix et animation, ou encore de courts fichiers audio, aussi appelés podcasting ou baladodiffusion. Il peut aussi s’agir de jeux vidéo interactifs ou d’un montage vidéo à partir d’extraits de témoignages. Dans un contexte où les pratiques d’intervention, dans les services publics en particulier, sont de plus en plus normées et standardisées, une recherche qui explore des outils d’intervention recourant à la créativité s’avère des plus pertinentes. Par ailleurs, ce champ n’a été que très peu exploré en service social jusqu’à maintenant. Des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de huit intervenants ayant utilisé ces outils dans leur pratique. L’analyse de leurs propos met d’abord en lumière les conditions nécessaires à la réalisation de ce type de projet, de même que les questions éthiques qui les accompagnent. Ensuite, du côté des principaux apports de ces outils, ils se situent, d’une part, dans le processus créatif collaboratif. Celui-ci permet d’enrichir l’intervention en donnant un espace de parole plus libre où intervenants et usagers créent des liens qui modifient le rapport hiérarchique entre aidant et aidé. D’autre part, l’attention professionnelle accordée à la réalisation des produits et à leur diffusion contribue à donner une plus grande visibilité à des personnes souvent exclues de l’espace public. Ainsi, en plus d’explorer les apports d’un outil artistique à l’intervention, cette recherche permet également d’analyser les enjeux de visibilité et de reconnaissance associés à l’utilisation de médias participatifs.

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L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.