Thesis (Ed.D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 139-146). Also available on the Internet.

Thesis (M.S.)--Ohio University, August, 2005. / Includes bibliographical references (leaves 64-69)

Thèse (M.A.)--Université Laval, 2005. / Titre de l'écran-titre (visionné le 28 septembre 2005). Bibliogr.

Thesis (M.S.)--Ohio University, August, 2005. / Title from PDF t.p. Includes bibliographical references (leaves 64-69)

Thesis (Ed.D.)--University of Missouri-Columbia, 2004. / Typescript. Vita. Includes bibliographical references (leaves 139-146). Also available on the Internet.

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter. / With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to.

La croissance des investissements publicitaires sur internet reflète les multiples opportunités offertes aux annonceurs pour vendre leurs produits et services. Toutefois, les réponses comportementales à cette forme de publicité restent l'exception plus que la règle avec un taux de clic moyen d'environ 0,1% en Europe et en Amérique du Nord. Devenu un média de masse, internet représente aussi un intérêt pour les marques à la recherche de notoriété et d'amélioration de leur image de marque. Ainsi les bannières, premier format publicitaire apparu en ligne, retrouvent leur dynamisme d'antan. Non intrusives, elles réduisent le risque de frustrer l'internaute contrairement aux formats de types pop-up mais, en contre partie, sont régulièrement ignorées et, donc, peu efficaces. Cette étude s'intéresse aux processus cognitifs dédiés au traitement de la publicité lors d'activités de navigation sur internet (lecture et vidéo) ainsi qu'aux effets cognitif (mémorisation implicite) et affectif (attitude envers la publicité) qui en résultent. Afin d'observer ces processus et leurs effets, le mouvement oculaire de 30 participants a été enregistré durant ces activités en ligne. Les résultats obtenus montrent une forte variation du taux d'évitement en fonction de l'activité pratiquée et de la position des bannières sur la page. Ainsi, seule la moitié d'entre elles est effectivement regardée par l'internaute pour une durée moyenne inférieure à une seconde et ce, quel que soit le niveau de charge perceptuelle associé à l'activité (fort versus faible). Malgré un traitement superficiel de l'information publicisée, les résultats mettent en évidence qu'une trace mémorielle est générée durant ce court laps de temps, à l'inverse des bannières évitées et non exposées. Les marques jouissant d'une forte notoriété sont plus rapidement reconnues et leurs publicités mieux évaluées par les internautes, mais cette notoriété ne permet ni d'attirer, ni de retenir leur attention visuelle lors de la navigation. De même, les internautes ont une meilleure attitude envers les bannières lorsqu'ils sont fortement impliqués envers la catégorie de produits. Enfin, les résultats suggèrent que l'évitement du format publicitaire étudié se fasse sans effort de la part de l'internaute et se déroule au stade pré-attentionnel.

Plusieurs solutions en lien avec les bienfaits de l’activité physique et les technologies sont mises en oeuvre afin d’améliorer la condition physique et la santé dès l’âge du primaire. Par conséquent, ce projet se veut une preuve de concept ayant pour but d’étudier les effets d’une nouvelle plateforme interactive « web » sur la santé globale, l’aptitude physique, le rendement scolaire et la motivation des enfants de 9 et 10 ans. Une population restreinte composée d’élèves de deux classes de 4e année du primaire provenant de deux écoles différentes a été évaluée à deux reprises sur trois mois lors de l’année scolaire. La première collecte de données a eu lieu en février et la deuxième, en mai. Ainsi, les élèves ont été évalués à l’aide de 12 tests d’habiletés motrices UQAC-UQAM ainsi que de différents questionnaires. Les deux écoles ont été sélectionnées puisqu’elles respectaient le critère de provenance, soit de faire partie de la région du Saguenay au Québec. Au total, il y a eu 39 participants, c’est-à-dire une classe de 19 élèves et une de 20 élèves. Le recrutement s’est fait sur une base volontaire avec l’approbation éthique du Comité éthique de la recherche (CER). Un consentement des enseignants, des parents / tuteurs ainsi que des élèves a été signé. Les résultats des données anonymisées révèlent que la plateforme le Trotteur a eu des impacts favorables sur l’aptitude physique (habiletés motrices), la motivation, la quantité d’activité physique réalisée et le nombre de kilomètres cumulés avec le Trotteur. En plus, les bienfaits de l’activité physique semblent engendrer une tendance favorable sur l’estime de soi, l’image corporelle et le sommeil. Il apparaît que la plateforme utilisant le tableau interactif à l’école est une motivation pour les jeunes. En conclusion, les résultats, ne pouvant pas être généralisés, peuvent toutefois orienter d’autres projets

Thesis (Ph. D.)--University of Wisconsin--Madison, 2004. / Includes bibliographical references (p. 147-158). Also available on the Internet.

Thesis (MIT(Informatics))--University of Pretoria, 2008. / Abstract in English and Afrikaans. Includes bibliographical references.