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Master Thesis

Analyse des traces numériques dans une perspective de détection automatique des types de motivation et de styles pédagogiques

Résumé : L'objectif général de ce mémoire est de définir des indicateurs pertinents à partir de traces collectées dans différents systèmes pour améliorer l'adaptabilité et l'interactivité des Environnements Informatiques pour l'apprentissage Humain (EIAH). Autrement dit, nous voulons montrer qu'à partir de l'observation directe de traces, nous pouvons calculer des indicateurs pertinents permettant, d'une part, de profiler les apprenants afin de leur proposer des contenus adaptés à leurs niveaux de compétences et à leur état motivationnel, et d'autre part, de déterminer les styles pédagogiques des enseignants-tuteurs afin de savoir s'ils adoptent des styles qui favorisent et/ou entravent l'apprentissage par compétence.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-00918298
Contributor : Espe Académie de Toulouse <>
Submitted on : Friday, December 13, 2013 - 11:36:39 AM
Last modification on : Friday, June 14, 2019 - 1:12:52 AM
Long-term archiving on: : Tuesday, March 18, 2014 - 12:31:12 PM

Identifiers

  • HAL Id : dumas-00918298, version 1

Citation

Rajae Tariba. Analyse des traces numériques dans une perspective de détection automatique des types de motivation et de styles pédagogiques. Education. 2013. ⟨dumas-00918298⟩

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