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Over the past few decades, the adoption of e-learning has evolved rapidly and its use has been pushedeven further with the COVID-19 pandemic. The objective of this learning mode is to guarantee the continuity of the learning process. However, the online learning is facing several challenges, and the most widespread is the high failure rates among learners. This issue is due to many reasons such asthe heterogeneity of the learners and the diversity of their learning behaviors, their total autonomy, the lack and/or the inefficiency of the pedagogical provided follow-up. Therefore, teachers need a system based on analytical and intelligent methods allowing them an accurate and early prediction of at-risk of failure learners. This solution is commonly adopted in the state of the art. However, the work carried out does not respond to some particularities of the learning process (the continuity and evolution of learning, the diversity of learners and their total autonomy) and to some teachers expectations such as the alert generation. This thesis belongs to the field of learning analytics and uses the numeric traces of online learnersto design a predictive system (Early Warning Systems (EWS)) dedicated to teachers in online establishments. The objective of this EWS is to identify learners at risk as soon as possible in order to alert teachers about them. In order to achieve this objective, we have dealt with several sub-problems which have allowed us to elaborate four scientific contributions. We start by proposing an in-depth methodology based on the Machine Learning (ML) steps and that allows the identification of four learning indicators among : performance, engagement, reactivity and regularity. This methodology also highlights the importance of temporal data for improving prediction performance. In addition, this methodology allowed to define the model with the best ability to identify at-risk learners. The 2nd contribution consists in proposing a temporal evaluation of the EWS using temporal metrics which measure the precocity of the predictions and the stability of the system. From these two metrics,we study the trade-offs that exist between ML precision metrics and temporal metrics. Online learners are characterized by the diversity of their learning behaviors. Thus, an EWS should respond to this diversity by ensuring an equitable functioning with the different learners profiles. We propose an evaluation methodology based on the identification of learner profiles and that uses a wide spectrum of temporal and precision metrics. By using an EWS, teachers expect an alert generation. For this reason, we design an algorithm which, based on the results of the prediction, the temporal metrics and the notion of alert rules, proposes an automatic method for alert generation. This algorithm targets mainly at-risk learners. The context of this thesis is the French National Center for Distance Education (CNED). In particular, we use the numeric traces of k-12 learners enrolled during the 2017-2018 and 2018-2019 school years.; Pendant les dernières décennies, l'adoption de l'apprentissage en ligne a rapidement évolué et son utilisation a été encore plus poussée avec la pandémie de la COVID-19. L'objectif de ce mode d'enseignement est de garantir la continuité du processus d'apprentissage. Cependant, ce mode d'apprentissage connaît plusieurs défis, dont le plus répandu est les taux élevés d'échec. Ce problème est dû à de nombreuses raisons comme l'hétérogénéité des apprenants et la diversité de leurs comportements d'apprentissage, leur totale autonomie, le manque et/ou l'inefficacité du suivi pédagogique fourni. Par conséquent, les enseignants ont besoin d'un système basée sur des méthodes analytiques et intelligentes leur permettant une prédiction précise et au plus tôt des apprenants à risque d'échec. Cette solution est communément adaptée dans l'état de l'art. Cependant, les travaux réalisés ne répondent pas à certaines particularités de l'apprentissage (la continuité et l'évolution de l'apprentissage, la diversité des apprenants et leur totale autonomie) et certaines attentes des enseignants comme la génération d'alerte. Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse de l'apprentissage et exploite les traces numériques des apprenants en ligne pour concevoir un système prédictif (Early Warning Systems (EWS)) dédié aux enseignants des établissements en ligne. L'objectif de ce EWS est d'identifier au plus tôt les apprenants à risque pour alerter les enseignants de ces derniers. Afin d'atteindre cet objectif, nous avons traité plusieurs sous-problématiques qui ont permis l'élaboration de quatre contributions scientifiques. Nous commençons par proposer une méthodologie en profondeur qui repose sur les étapes de l'apprentissage automatique (ML) et qui permet l'identification de quatre indicateurs d'apprentissage parmi : la performance, l'engagement, la réactivité et la régularité. Cette méthodologie met aussi en valeur l'importance des données temporelles pour l'amélioration des performances de prédiction. De plus, cette méthodologie a permis de définir le modèle avec la meilleure capacité à identifier les apprenants à risque. La 2ème contribution consiste à proposer une évaluation temporelle des EWS à l'aide des métriques temporelles qui mesurent la précocité des prédictions et la stabilité des systèmes. À partir de ces deux métriques, nous étudions les compromis qui existent entre les métriques de précision de ML et les métriques temporelles. Les apprenants en ligne se caractérisent par la diversité de comportements d'apprentissage. Ainsi, un EWS doit répondre à cette diversité en assurant un fonctionnement équitable entre les différents profils d'apprenants. Nous proposons une méthodologie d'évaluation qui se base sur l'identification des profils d'apprenants et utilise un large spectre de métriques temporelles et de précision. En utilisant un EWS, les enseignants s'attendent à une génération d'alerte. C'est pour cette raison,nous concevons un algorithme qui s'appuie sur les résultats de prédiction, les métriques temporelles et la notion des règles d'alerte pour proposer une méthode automatique de génération d'alerte. Le contexte applicatif de cette thèse est le Centre National d'Enseignement à Distance (CNED). Nous exploitons les traces numériques d'une population de collégiens inscrits en classe 3ème pendant les années scolaires 2017-2018 et 2018-2019.

This research focuses on adult learners' attitudes toward errors in the French classroom according to different learners profiles. The data analysis shows that particular aspects of the adult learner such as the affective filter or biological reasons can infuence their attitude towards error. Indeed, a lack of confidence which is part of a strong affective filter will emphasise reluctance to speak in the classroom. Error may also be a source of frustration for adult learners as it can reflect a decrease in their cognitive capacity due to aging. Besides, the study confirms the hypothesis that analytic, shy and perfectionist learners' profiles will be more sensitive to the idea of making errors than synthetic, extrovert and realistic learners. This dissertation thus contributes to the understanding of error perception in the language classroom.; Cette recherche porte sur le rapport à l'erreur à l'oral dans la classe de FLE des apprenants adultes en fonction de différents profils d'apprenants. L'analyse des données recueillies montre que des caractères spécifiques à l'apprenant adulte tels que le filtre affectif ou des raisons biologiques peuvent influencer son rapport à l'erreur. En effet, la présence d'un fort filtre affectif s'accompagnera d'un manque de confiance en soi qui provoquera des réticences face à la prise de parole en classe. L'erreur sera également source de frustration pour les apprenants adultes puisqu'elle sera le reflet d'une diminution de la capacité cognitive avec l'âge. D'autre part, l'étude confirme l'hypothèse selon laquelle les profils d'apprenants analytique, timide et perfectionniste seront plus sensibles à l'idée de commettre des erreurs que les caractères plus globalisant, extraverti et réaliste. Ce mémoire contribue ainsi aux recherches dans le domaine de l'erreur dans la classe de langue que ce soit du point de vue de sa perception ou de son traitement.

Web-based learning environments are raising the opportunities of autonomous learning to new levels. Exercisers play an important role within this context, because they offer guidance and feedback to the student who needs to prepare for an exam, a course, or a diploma. We present an online study guide including an exerciser developed in our engineering school aimed at freshmen student before they start their degree. Detailed logs of their usage allowed us to reconstruct the precise use of the system. We report different means to analyse these logs, from which we extracted four usage profiles. We describe a sequence analysis method that allows a visual analysis of the users activities in time. We show how this method helps to identify patterns of use for each level of usage., Les environnements informatiques pour l''apprentissage humain (EIAH) et le Web multiplient les opportunités d’apprentissage autonome. Les exerciseurs jouent un rôle important pour ce type d’apprentissage car ils fournissent un encadrement essentiel à la démarche d’étude d’un cours, pour la préparation d’un examen et pour l’obtention d’un diplôme. Un guide d’étude en ligne comprenant un exerciseur est ici présenté. Il a été développé pour l’apprentissage de mathématiques pré-universitaire dans une école de génie. Des traces journalisées détaillées permettent d’obtenir un portrait de leur utilisation. Nous présentons différentes analyses descriptives de ces traces et dégageons quatre profils d’utilisation. Nous décrivons une méthode d’analyse basée sur les séquences des activités des utilisateurs qui permet de visualiser l’utilisation dans le temps. L’analyse des séquences est appliquée pour caractériser les niveaux d’activités selon une perspective chronologique., Lemieux François, Desmarais Michel C., Robillard Pierre N. Analyse chronologique des traces journalisées d’un guide d’étude pour apprentissage autonome. In: Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation, volume 20, 2013. Usages et conception des technologies de l'information et de la communication pour l'éducation et la formation - regards croisés, France Canada/ Recherches en EIAH, politiques publiques, pratiques des acteurs (et des chercheurs) : Artefacts tactiles et mobiles en éducation. pp. 67-95.

L’examen d’une pratique collaborative à distance au travers des trois premières promotions du DESS UTICEF de Strasbourg 1, montre un éventail de comportements de la part des étudiants allant de l’adhésion à la collaboration, à une préférence pour la coopération et enfin à la persistance du travail en solitaire. Ces attitudes s’insèrent dans trois profils d’apprenants : accrocheurs, sérieux, indépendants. Notre analyse nous incite à rester prudents quand il est envisagé d’appliquer le modèle collaboratif à des cohortes nombreuses en utilisant des outils informatiques permettant de démultiplier l’action des tuteurs., Arnaud Michel. Les limites actuelles de l’apprentissage collaboratif en ligne. In: Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation, volume 10, 2003. Technologies et Formation à distance. pp. 255-267.

Designing a computer learning environment requires, among other things, taking into account the specificities of the learner. This consideration may result in the use of learner profiles to adjust and customize the computer learning environment. We then assume that a cognitive analysis of student activity from a paper activity allows to collect the elements of learner profiles sufficiently robust to the configuration of a computer learning environment. We have designed and tested a computer simulation to learn arithmetic of integers for students (13-14 years old) based on these principles in order to help students understand how to add and subtract signed numbers., La conception d’un environnement numérique d’apprentissage nécessite, entre autres, une prise en compte des spécificités de l’apprenant. Cette prise en compte peut se traduire par l’utilisation de profils d’apprenants afin d’adapter et de personnaliser l’environnement numérique d’apprentissage. Nous faisons alors l’hypothèse qu’une analyse cognitive de l’activité de l’élève à partir d’un dispositif papier-crayon permet de recueillir les indices qui permettront d’établir des profils d’apprenants suffisamment solides pour le paramétrage d’un environnement numérique d’apprentissage. Nous avons conçu et testé un environnement numérique d’apprentissage du traitement arithmétique simple des entiers relatifs pour des élèves de cinquième de Collège basé sur ces principes., Herold Jean-François. Analyse cognitive de l’activité de l’élève pour une personnalisation d’un environnement numérique d’apprentissage. In: Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation, volume 19, 2012. Individualisation, personnalisation et adaptation des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain. pp. 285-307.

Nos recherches s'inscrivent dans le domaine des EIAH (Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain). Nous considérons ici les EIAH au sens large : s'ils concernent principalement les environnements informatiques explicitement destinés à favoriser l'apprentissage humain, nous revendiquons que les systèmes s'adressant aux enseignants pour les aider dans leur tâche d'enseignement relèvent également des EIAH. Au sein de ce domaine pluridisciplinaire, nos contributions se situent en informatique, avec une démarche proche de celle proposée par l'ingénierie dirigée par les modèles, même si nos recherches sont enrichies par l'apport d'autres disciplines. Le cœur de nos travaux concerne l'ingénierie des profils d'apprenants, que nous abordons sous l'angle de la réutilisation de profils d'apprenants pour les exploiter dans une optique de personnalisation, en cherchant à adopter une approche unifiée. Plus précisément, nous cherchons à trouver les moyens de permettre à des acteurs, éventuellement différents de leurs créateurs, de réutiliser des profils d'apprenants dans le but de proposer des exploitations mutualisées des profils à travers des activités personnalisées, adaptées aux besoins des enseignants, dans une démarche générique permettant de considérer différents niveaux scolaires et universitaires, ainsi que les disciplines les plus variées. Nous avons abordé cette problématique en proposant des méta-modèles, modèles et processus qui traitent la plupart des étapes du cycle de vie des profils d'apprenants que nous avons spécifié. Nous avons mis en œuvre ces différents modèles théoriques de façon opérationnelle dans des outils unifiés, qui, malgré la généricité de l'approche, prennent en compte les spécificités des apprenants d'une part et des différents utilisateurs d'autre part. Nous avons également explicité comment se fait cette articulation entre généricité des modèles et spécificités des besoins. Pour permettre aux différents acteurs de l'apprentissage de gérer les profils d'apprenants existants dans toute leur diversité, nous avons proposé et opérationnalisé le langage de modélisation de profils PMDLe, ainsi que plusieurs extensions (sPMDLe, pPMDLe, cPMDLe, vPMDLe, rPMDLe) qui l'étendent en permettant diverses actions sur les profils respectant ce langage (transformations de profils, définition de contraintes sur profils PMDLe, de vues sur profils, de représentations d'éléments de profils). Afin d'identifier les activités permettant d'exploiter toute la richesse des profils d'apprenants, nous avons établi une typologie des activités sur les profils destinées tant aux apprenants qu'aux autres acteurs de l'apprentissage, une typologie des activités papier-crayon et une typologie des activités logicielles personnalisables. Nous avons également développé deux modules destinés à mettre en œuvre les activités identifiées dans ces typologies, l'un pour travailler sur les profils d'apprenants, et l'autre pour proposer des activités pédagogiques papier-crayon et logicielles personnalisées en fonction des profils d'apprenants. Pour personnaliser les activités proposées aux apprenants, à partir de leurs profils, tout en tenant compte des besoins des enseignants, nous avons défini et mis en œuvre deux modèles de personnalisation : PERSUA2 propose une personnalisation unifiée des activités pédagogiques et PERSUMAP propose une personnalisation unifiée multi-aspects des activités sur les profils d'apprenants. Nous pensons que l'ensemble de nos contributions, qui s'imbriquent les unes aux autres pour former un ensemble cohérent, constituent une avancée dans les recherches en EIAH, tant par les modèles et leurs mises en œuvre eux-mêmes, que par les concepts qu'ils sous-tendent qui peuvent être appliqués à d'autres contextes, voire à d'autres domaines.

National audience; Les profils d'apprenants sont des objets majeurs dans les travaux sur les EIAH (Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain). Cet article vise à présenter un modèle du cycle de vie de ces objets : de l'activité pédagogique initiale à la proposition d'activités pédagogiques personnalisées selon les profils, en passant par la constitution de profils qui peuvent être uniformisés et transformés. Ce modèle formalise et explicite des étapes souvent implicites et permet de distinguer des processus souvent concomitants, mais pourtant conceptuellement différents.

In this paper, we present our work about reuse of learners profiles carried out within the PÉRLEA project. We address the issue of reuse of heterogeneous profiles by actors (human or software) different from their creators. These profiles can be pencil and paper or coming from software, they can be existing or to be created, and we don’t know they structure. Our approach consists in rewriting a posteriori the profiles in a common formalism thanks to semi-automatic processes. After a presentation of the model of learners profiles management process that we propose, we detail the profiles harmonization step, the profile modeling language that we established to allow this harmonization, and we show the tools we implemented to operationalize this process., Dans cet article, nous présentons nos travaux sur la réutilisation de profils d’apprenants effectués dans le cadre du projet PÉRLEA. Nous nous attaquons à la problématique de la réutilisation par des acteurs autres que leurs créateurs (humains ou logiciels) de profils hétérogènes, papier-crayon ou issus de logiciels, existants ou à venir, dont nous ne connaissons pas la structure. Notre approche consiste à réécrire a posteriori les profils dans un formalisme commun grâce à des procédures semi-automatiques. Après une présentation du modèle de processus de gestion de profils d’apprenants que nous proposons, nous détaillons l’étape d’harmonisation de profils, le langage de description de profils que nous avons établi pour permettre cette harmonisation, et nous montrons les outils que nous avons mis en oeuvre pour opérationnaliser ce processus., Jean-Daubias Stéphanie, Eyssautier-Bavay Carole, Lefèvre Marie. Modèles et outils pour rendre possible la réutilisation informatique de profils d’apprenants hétérogènes. In: Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation, volume 16, 2009. pp. 171-208.

National audience; Notre recherche se situe dans le champ des EIAH (Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain). Nous nous intéressons à la question de la réutilisation et de l'exploitation de profils d'apprenants existants par les différents acteurs de la situation d'apprentissage, enseignant, apprenant, famille, institution ou chercheurs. Nous présentons dans cet article les difficultés liées à la réutilisation de profils hétérogènes en terme de structure ou de contenu. Nous proposons un modèle de processus de gestion de profils d'apprenants permettant de lever ces difficultés, le modèle REPro. Nous présentons sa mise en ½uvre dans un environnement informatique opérationnel, ainsi que les résultats des expérimentations réalisées.