Colloque

Comment les cours en ligne peuvent-ils assurer la partie magistrale des cours de masse?

Valérie Djédjé

Membre a labase

Valérie Djédjé : UQAT - Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue

Résumé de la communication

Dans sa réflexion sur les stratégies de son développement, la Faculté des arts et sciences de l'Université de Montréal a identifié la réussite des étudiants comme angle d'attaque. Elle a proposé de développer des stratégies innovantes, comme la création d'une plateforme de cours en ligne qui selon elle, représente un exemple de stratégies innovantes qu'il conviendrait de mieux intégrer aux pratiques des départements afin de favoriser la réussite des étudiants. Une plateforme contenant 17 cours actuellement en ligne a été mise en place. Pour la Faculté, les cours en ligne peuvent assurer la partie théorique ou magistrale des cours de masse tout en étant assortis d'une pédagogie de petits groupes pour favoriser des formes d'apprentissage plus actives et plus personnalisées.

Comment les cours en ligne peuvent-ils assurer la partie magistrale et théorique des cours de masse à la Faculté des arts et sciences de l'Université de Montréal ? Cette communication présente les enjeux et défis de la formation en ligne, décrit quelques méthodes de conceptions de cours en ligne et tente de répondre à la question précédemment posée.

Résumé du colloque

Ce colloque interdisciplinaire vise à échanger sur des problématiques entourant la conception et l’usage des environnements numériques d’apprentissage intelligent ou non dans un contexte d’apprentissage donné. Ce contexte peut être un contexte d’autoapprentissage, d’autoévaluation ou, plus largement, un contexte culturel ou émotionnel. Le contexte d’autoapprentissage ou d’autoévaluation soulève des questions sur la motivation des apprenants. Dans cette perspective, les jeux sérieux représentent une avenue intéressante pour augmenter cette motivation.

Ce colloque veut réunir des chercheurs en logique, en sciences cognitives, en psychologie du raisonnement, en intelligence artificielle, en technologie éducative, en didactique et en informatique.

– Modélisation des connaissances, du contexte d’apprentissage, du raisonnement

– Stratégies pédagogiques pour l’amélioration les compétences de l’apprenant

– Stratégies didactiques en contexte d’autoapprentissage et d’autoévaluation

– Usage des environnements numériques d’apprentissage ou des STI comme outil pour tester différentes théories de sciences cognitives

– Autoapprentissage et autoévaluation dans les environnements numériques d’apprentissage

– Environnement d’apprentissage numérique (tuteurs intelligents, systèmes à base de connaissances, etc.)

– Systèmes auteurs

– Conception de technologies informatiques au service des sciences cognitives (conception d’environnement d’apprentissage numérique, conception de tuteurs intelligents, etc.)

– Méthodes, techniques et outils permettant le développement de modèles pour des systèmes à base de connaissances

– Didactique des sciences cognitives

– Jeux sérieux (progression et navigation, autoévaluation, maintien de la motivation, applications)