Reproduction de : Thèse de doctorat : Automatique : Metz : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Notes bibliographiques. Index.

La planification des opérations dans un contexte industriel est une tâche complexe. Une bonne solution est difficile à obtenir, puisqu’elle doit respecter bon nombre de contraintes. Trouver la solution optimale est encore plus ardu. Pour ce faire, les entreprises ont recours à toutes sortes de méthodes, dont l’utilisation de modèles mathématiques d’optimisation. Bien que ces modèles fournissent une solution optimale, ils ne sont généralement qu’une approximation de la réalité. Pour pallier cette situation, nous proposons un système de tableaux de bord personnalisables permettant l’ajout facile et dynamique de préférences de la part du décideur. Comme l’ajout successif de préférences peut mener à la situation où chaque nouvelle préférence efface les précédentes, le décideur peut ne jamais obtenir la solution désirée même si elle existe. Pour contrer cette limitation, nous proposons une méthode permettant d’imposer des préférences pour les modifications futures. Ceci permet donc au décideur de converger rapidement vers la solution désirée. Une série d’expérimentations montre que l’utilisation d’un solveur offrira une plus grande diversité de solutions que l’utilisation de notre méthode si plusieurs préférences sont imposées. Cependant, le temps requis pour trouver des solutions par notre méthode est largement inférieur au temps nécessaire par un solveur. Le système de tableau de bord que nous avons développé permet uniquement l’utilisation de modèles linéaires, cependant les modèles à nombre entiers sont largement utilisés par les entreprises. Pour étendre l’utilisation de notre système, nous proposons une extension à l’approche originale qui permet l’utilisation de modèles à nombre entiers avec notre système de tableau de bord.

Rapport de stage diplôme de conservateur des bibliothèques : Bibliothéconomie : Villeurbanne, ENSSIB : 2003.

Mémoire d'étude DCB : Ecole nationale supérieure des sciences de l'information et des bibliothèques : 2003.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes industriels : Toulouse, INPT : 2001. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 137 réf.

Thèse de doctorat : Sciences de gestion : Metz : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre. Notes bibliogr.

Malgré sa popularité grandissante, la formation en ligne en contexte universitaire doit composer avec des problématiques liées à la persévérance et à la réussite, puisque les taux d'abandon et d'échec seraient plus élevés dans ce type de formation qu'en présentiel sur le campus. Dans l'optique de soutenir la persévérance et la réussite des étudiants, l'Université Laval a développé un tableau de bord d'analyse des activités d'apprentissage qui vise à faire prendre conscience aux étudiants de leur participation dans leurs cours, et à les orienter vers des ressources d'aide. Cette recherche porte sur l'utilisation de ce tableau de bord (appelé Ma réussite) pour soutenir l'autorégulation de l'apprentissage et la réussite des étudiants de premier cycle en formation en ligne. Plus précisément, elle a pour objectif de documenter comment et par qui le tableau de bord est utilisé ainsi que les représentations des étudiants à son égard. Cette thèse vise également à vérifier si la théorie unifiée d'acceptation et d'utilisation de la technologie (UTAUT) peut expliquer l'utilisation du tableau de bord, et si son utilisation est liée à la réussite des étudiants. Pour ce faire, nous avons réalisé un sondage auprès de 309 étudiants de 15 cours en ligne différents dans quatre facultés. Nous avons également obtenu les traces numériques d'utilisation de Ma réussite par les étudiants durant la session d'automne 2019. Nos résultats indiquent que Ma réussite est peu utilisé, et que le nombre de visites est significativement plus élevé pour les étudiants qui suivent leur premier cours en ligne, pour ceux qui sont en contact avec l'outil pour la première fois ainsi que pour les primo-entrants. À l'aide du modèle d'autorégulation de Zimmerman (1998), nous avons exploré les perceptions des étudiants concernant l'utilité du tableau de bord pour soutenir l'autorégulation de l'apprentissage. Nos résultats indiquent que les étudiants sont d'accord que Ma réussite soutient l'autorégulation de l'apprentissage, notamment le monitorage et la régulation de l'effort. Les primo-entrants et les étudiants qui sont en contact avec l'outil pour la première fois perçoivent davantage le tableau de bord comme un soutien à l'autorégulation. Nous avons également documenté les perceptions des étudiants concernant les variables qui prédisent l'utilisation selon l'UTAUT, soit la performance attendue, l'effort attendu, l'influence sociale, les conditions facilitatrices et l'intention d'utilisation. Nos résultats indiquent que Ma réussite est utile, facile à utiliser et que les conditions facilitant son utilisation sont en place. Cependant, l'influence sociale pour l'utiliser est perçue comme étant faible. Les étudiants en contact avec l'outil pour la première fois et les primo-entrants perçoivent Ma réussite plus utile et ont davantage l'intention de l'utiliser à l'avenir que les autres étudiants. Ensuite, nous avons validé l'UTAUT, adaptée à l'étude, avec des analyses d'équations structurelles basées sur les moindres carrés partiels. Nos résultats ont permis de valider les hypothèses comme quoi la performance attendue, l'effort attendu, l'influence sociale et l'utilisation actuelle influencent l'intention d'utilisation. Cependant, nos résultats indiquent que les conditions facilitatrices ne sont pas un facteur déterminant de l'intention d'utilisation. Notre modèle de recherche permet d'expliquer 62 % de la variance de l'intention d'utilisation et 72 % de la variance de la performance attendue, avec comme seule variable prédictive le soutien à l'autorégulation. Finalement, nos résultats n'ont pas permis de confirmer un lien entre l'utilisation du tableau de bord et la note finale au cours des étudiants. Cette étude a ainsi contribué à l'avancement des connaissances, puisque très peu d'études ont traité de l'utilisation du tableau de bord des activités d'apprentissage par les étudiants dans des contextes éducatifs réels. Elle permet donc d'apporter un éclairage sur la fréquence et les périodes d'utilisation du tableau de bord par les étudiants selon plusieurs caractéristiques sociodémographiques. Cette étude a également permis d'approfondir le concept d'utilité du tableau de bord, en explorant les perceptions des étudiants sur le soutien que procure Ma réussite à l'autorégulation de l'apprentissage. Ces découvertes peuvent ainsi fournir de l'information aux gestionnaires de l'outil pour l'améliorer, notamment en ajoutant des fonctionnalités permettant de mieux soutenir l'autorégulation de l'apprentissage, et en informant davantage les parties prenantes de son fonctionnement. Finalement, il s'agit de la première étude à valider l'UTAUT en contexte d'utilisation du tableau de bord des activités d'apprentissage par les étudiants. / Despite its growing popularity, online training in university context have to deal with issues related to perseverance and success, since dropout and failure rates are higher in this type of training than on campus training. In an effort to support student retention and success, Université Laval has developed a learning analytics dashboard that aims to make students aware of their participation in their courses, and to guide them toward help resources. This research focuses on the use of this dashboard (called Ma réussite) to support self-regulation of learning and the success of undergraduate online learning students. More specifically, it aims to document how and by whom the learning analytics dashboard is used as well as students' perceptions towards it. This thesis also aims to verify whether the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) can explain the use of the learning analytics dashboard, and whether its use is related to student success. To do this, we conducted a survey with 309 students in 15 different online courses across four faculties. We also obtained digital traces of student use of Ma réussite during the fall 2019 semester. Our results indicate that Ma réussite has low usage, and that the number of visits to Ma réussite is significantly higher for students taking their first semester in university or their first online course, and for those who are in contact with the tool for the first time. Using the self-regulation learning model (Zimmerman, 1998), we explored students' perceptions of the usefulness of the dashboard in supporting self-regulation of learning. Our results indicate that students agree that Ma réussite supports self-regulation of learning, including monitoring and regulation of effort. New entrants and students who are in contact with the tool for the first time perceive the dashboard more as a support for self-regulation. We also documented students' perceptions of the variables that predict use according to UTAUT: performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, and intention to use. Our results indicate that Ma réussite is useful, easy to use and that the conditions facilitating its use are in place. However, the social influence to use it is perceived to be low. New entrants and students who are in contact with the tool for the first time perceive Ma réussite as more useful and intend more to use it in the future than other students. We also conducted partial least squares structural equation modeling to validate UTAUT, tailored to the study. Our results confirm hypotheses that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and current use influence intention to use. However, our results indicate that facilitating conditions are not a determinant of intention to use. Our research model explains 62% of the variance in intention to use and 72% of the variance of performance expectancy, with self-regulation support as the only predictor variable. Finally, our results did not confirm a relationship between learning analytics dashboard use and student final grade. This study has contributed to the advancement of knowledge, since very few studies have examined the use of the learning analytics dashboard by students in real educational contexts. It therefore provides insight into the frequency and timing of student dashboard use across several socio-demographic characteristics. This study also further explored the concept of dashboard utility by exploring students' perceptions of the support that Ma réussite provides for self-regulation of learning. These findings can thus provide information for managers of the tool to improve it, including adding features to better support self-regulation of learning and further informing stakeholders about how it works. Finally, this is the first study to validate UTAUT in the context of student use of a learning analytics dashboard.