QUELENNEC Katia

doctorant à Sorbonne Université
Équipe : MOCAH
https://lip6.fr/Katia.Quelennec

Direction de recherche : Thibault CARRON

Co-encadrement : BOUCHET François, PINÇON Claire

Tableaux de bord d’apprentissage étudiants adaptés, adaptables et adaptatifs dans le temps. De la conception à la modélisation

Pour soutenir l’apprentissage, le tableau de bord d’apprentissage (TBA) est un outil présent dans la plupart des formations. En s’appuyant sur les traces d’apprentissage des apprenants, le TBA offre de nombreuses perspectives pour soutenir la réussite des étudiants.
Cette thèse vient contribuer aux questions liées à l’adaptation des TBA à destination des étudiants dans le contexte de l’enseignement supérieur. Nous proposons trois contributions pour explorer des TBA adaptés, adaptables et adaptatifs.
Dans un premier temps, nous abordons les méthodes de co-design en présentiel et à distance, pour concevoir des TBA adaptés à la cible étudiante, et à travers cette première contribution, l’adaptation des outils tangibles vers des outils numériques et la collaboration.
Ensuite, nous nous intéressons aux éléments qui composent les TBA, les indicateurs et leurs visualisations, pour qu’ils soient adaptés et adaptables selon le domaine et l’année d’études.
Enfin, nous explorons la question des TBA adaptatifs dans le temps, en fonction des attentes et usages des utilisateurs, avant de proposer un modèle de TBA adaptatif. Notre travail a permis concrètement de proposer les outils PADDLE et ePADDLE et ainsi de réaliser avec succès des sessions de co-design de n = 386 étudiants de différents profils.
À partir des données recueillies, nous avons identifié différents besoins exprimés par les étudiants pour les indicateurs et les visualisations, selon plusieurs variables comme l’objectif des TBA, le type et niveau d’étude, le contexte d’apprentissage, et le temps. Plusieurs perspectives s’ouvrent pour la poursuite de ce travail, notamment l’implémentation du modèle de TBA adaptatif.

Soutenance : 10/10/2024

Membres du jury :

Nour El Mawas, professeure, Université de Lorraine [Rapporteur]
Christine Michel, professeure, Université de Poitiers [Rapporteur]
Ignacio Avellino, chargé de recherche, Sorbonne-Université
Yvan Peter, professeur, Université de Lille
Rémi Venant, MCF, Le Mans Université
Thibault Carron, MCF HDR, Sorbonne Université
François Bouchet, MCF, Sorbonne Université
Claire Pinçon, MCF, Université de Lille

Date de départ : 30/10/2024

Publications 2020-2024