L’étude historique des pratiques de pêche à la ligne représente un champ de recherche privilégié pour l’utilisation conjointe du social et de l’environnemental. Dans les années 1960 les pêcheurs à la ligne font preuve d’une véritable conscience écologique. Mais cet état de fait n’est pas du « donné » mais du « construit ». La question centrale consiste donc à se demander si un siècle avant l’apparition de l’écologie politique en France, il y a eu une sensibilisation aux problèmes environnementaux par la pratique d’une activité qui met les citoyens aux prises avec le problème de la qualité de leur environnement proche ? Entre le deuxième tiers du XIXe siècle et les années 1940, la pêche à la ligne a évolué : d’une pratique élitiste à une activité de plus en plus populaire. Dans cette évolution, le rôle des hommes et des femmes et des différentes catégories socio-économiques a varié selon les époques et les régions. Les facteurs, les rythmes et la géographie de la prise de conscience des pêcheurs à la ligne de la nécessité de protéger leur environnement sont différents selon les espaces envisagés. Certaines régions, telles que le nord de la France, ont connu un développement précoce de la pêche à la ligne. Cette multitude de réseaux sociaux a donné naissance à un nouveau rapport des hommes à leur environnement, doublé de sociabilités inédites. / By the 1960s, anglers in France had come to display a real environmental consciousness. The aim of this thesis is to show this consciousness had a long history. Anglers in France, a century before the rise of political ecology, exhibited a growing sensibility to environmental problems that came directely from their experiences of the quality of their surroundings as they fished. In this thesis, I show that between 1829 and 1941, the practise of angling evolved from an elitist to a more working-class form of leisure. I also examine how the respective roles of men and women of different social classes changed over time and acoording to place. In addition, I explore the factors, rhythms and geography of this new environmental awareness. It gave rise to some unexpected developments with, for example, the working classes playing a major role in the movement of the protection of nature in France.

Les systèmes collaboratifs sont aujourd’hui devenus très populaires et sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines divers. De fait, les interactions de confiance des differents systèmes sont devenus une priorité. La confiance, en tant que concept informatique, a été étudiée très récemment. Cependant, dans la littérature, très peu d’attention a été portée pour évaluer l’exactitude des interactions entre entités communicantes; même si la plupart des approches se sont basées sur les mesures cumulées de ces valeurs. Pour déterminer, de façon générale, l’exactitude de ces interactions, une approche nommée Monitorage des Réseaux En-Ligne et Distribué (MRED) a été proposée. De plus, des outils prototypes ont été développés pour tester automatiquement les propriétés de confiance entre entités dans des systèmes communicants. MRED est une forme de test passif; elle analyse les réponses des systèmes et teste l’exactitude des interactions en utilisant des traces de réseaux. Comme elle dépend des propriétés à tester, une nouvelle approche a été proposée pour faire l’extraction automatique de propriétés pertinentes que l’ont pourrait, in fine, tester dans un système sous test. Notre approche repose sur le fonctionnement des systèmes de monitorage online. Nous proposons de nouvelles méthodes afin d’améliorer les techniques fournies dans l’état de l’art pour: a) évaluer efficacement les propriétés avec une complexité en temps O($n$), ce en utilisant un Automate Fini Déterministe Prolongée (AFDP); et b) élargir l’expressivité du langage proposé pour exprimer correctement les contraintes systèmes, comme les délais d’attente pour éviter le manque de ressources. Finalement, nous proposons un nouveau cadre flexible utilisable dans de très nombreux domaines, qui permet la définition de caractéristiques de confiance afin d’évaluer les entités dans des contextes différents. De surcroît, avec les évaluations des caractéristiques de confiance, nous proposons un modèle de confiance basé sur l’apprentissage automatique, en résolvant spécifiquement un problème de classification multi-classes et utilisant des Machine à vecteurs de support (SVM). A partir de ces modèles, des expérimentations ont été effectuées en simulant des caractéristiques de confiance pour estimer le niveau de confiance; une précision de plus de 96% a été obtenue / Collaborative systems are growing in use and in popularity. The need to boost the methods concerning the interoperability is growing as well; therefore, trustworthy interactions of the different systems are a priority. Trust as a computer science concept has been studied in the recent years. Nevertheless, in the literature, very little focus is placed on how to assess the correctness of the interactions between the entities; even if most approaches rely on the estimation of trust based on the accumulated measures of these values. To broadly determine the correctness of interactions without targeting a specific domain or application, an approach using Distributed On-line Network Monitoring (DONM) was proposed. Furthermore, a prototype tool-set was developed to automatically test the trust properties. DONM is a form passive testing; it analyzes systems' responses and test the correctness of the interactions via network traces. Since it relies on the stated properties to test, a novel approach was proposed to automatically extract relevant properties to test. Our approach deeply relies on the operation of On-line Monitoring Systems. That is the reason why we propose new methods to enhance the state of the art techniques to: a) efficiently evaluate properties in O(n) time complexity using an Extended Finite State Automata (EFSA) auxiliary data structure; and b) to expand the language expressiveness to properly express the constraints of such systems, such as, timeouts in order to avoid resource starvation. Finally, using the evaluation of the entities' interactions provided by our approach, trust management engines will help trustors to decide with whom and how to interact with other users or applications. We propose a new framework that is flexible for any domain, allowing trustors to define the trust features used to evaluate trustees in different contexts. Furthermore, with the evaluations of the trust features, we propose a trust model which achieves close-to-human inference of the trust assessment, by using a machine learning based trust model, namely solving a multi-class classification problem using Support Vector Machines (SVM). Using the SVM-based trust model, experiments were performed with simulated trust features to estimate trust level; an accuracy of more than 96% was achieved

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'école de langue française de l'Ontario dessert une minorité linguistique cohabitant avec une majorité anglophone et risque ainsi l'assimilation. Elle a donc pour mission de scolariser, mais aussi de reproduire la culture et la langue française. Ceci, face à une hétérogénéité croissante de ses élèves issus de cultures différentes, parlant une variété de français et d'autres langues maternelles, causant ainsi des défis et des discriminations. De surcroît, elle recourt à l'apprentissage en ligne pour répondre à leurs besoins éducatifs. Cependant, les idéologies qui sous-tendent la conception pédagogique des cours en ligne et des technologies éducatives ignorent ou négligent les questions de diversité culturelle et linguistique. Comment l'école arrive-t-elle alors à intégrer cette diversité pour favoriser l'équité des résultats d'apprentissage pour tous ? L'analyse des expériences des répondants relativement à l'intégration ou non de cette diversité dans la conception et l'utilisation desdits cours s'est fondée sur les théories socioculturelles et critiques. Les données issues des entrevues semi-dirigées avec quatre membres de l'équipe de conception de l'Institut de production de cours en ligne, cinq enseignants et huit élèves ainsi que celles découlant de l'exploration des cours ont été soumises à une analyse qualitative. Les résultats révèlent divers défis dont des approches pédagogiques et de conception inadéquates, un manque de ressources pédagogiques adaptées, une gestion difficile de la présence en ligne, un manque d'attention relativement aux différences culturelles et au caractère évolutif de la culture, un besoin d'accompagnement professionnel, une iniquité numérique, une incompréhension des rôles. Par conséquent, la prise en compte de la diversité culturelle et linguistique dans la conception et l'utilisation desdits cours s'avère peu adéquate.

Ce mémoire porte sur l'implantation des stratégies de diffusion au sein de trois grandes entreprises de presse québécoises et leur degré d'utilisation de la stratégie du piège à clic pour attirer l'attention du lecteur. Marquées par une période de changements des modèles médiatiques et avec l'avènement des réseaux sociaux dans le monde journalistique, les entreprises de presse ont dû adapter leurs stratégies pour rejoindre leur lectorat sur de nouvelles plateformes. Dans une logique de coopétition avec les plateformes d'infomédiation (Bouquillion, Miège et Moeglin, 2013), cette étude se focalise sur l'analyse des stratégies de diffusion des contenus sur la plateforme Facebook, et la présence de publications se rapprochant d'une définition du piège à clic proposée par Chen, Conroy et Rubin (2015) dans trois entreprises distinctes, soit Radio-Canada (ICI Québec), Québecor (Le Journal de Québec) et Groupe Capitales Médias (Le Soleil). En utilisant un cadre théorique qui mobilise la théorie des industries culturelles et la notion de filière, notamment celle de l'infomédiation et celle de l'économie de l'attention, nous examinons dans quelle mesure la recherche du sensationnel et de la viralité pour générer des clics est présente chez ces acteurs. La recherche fait appel à une méthode mixte à dominance qualitative et propose cinq facteurs recensés dans les recherches antérieures pour évaluer et quantifier l'utilisation de la méthode du piège à clic dans les entreprises de presse québécoises. Par ailleurs, des entrevues réalisées avec les gestionnaires de contenus des entreprises permettent de comprendre les cadres des stratégies de diffusion et leur vision de l'utilisation d'une telle stratégie. À l'issue de l'analyse de trois journées de publication pour chaque entreprise, nous ne pouvons retrouver l'utilisation du piège à clic dans sa version la plus aboutie. L'analyse montre que certains indicateurs sont plus présents que d'autres lors la diffusion sur les réseaux sociaux et nous pouvons conclure que la fidélisation du public basée sur l'établissement d'une relation de confiance, plutôt que la recherche d'un très vaste auditoire rapidement, reste au cœur des stratégies de diffusion de ces entreprises de presse. / This study aims to analyze Facebook editorial strategies by Quebec media companies and their eventual use of clickbait strategies. Marked by technological and socioeconomic shifts within the media landscape for almost two decades, media companies must adapt their publication strategies to new media platforms, including those of social network sites such as Facebook and infomediaries. This research evaluates the presence of indicators of a clickbait derived from existing literature (Chen, Conroy et Rubin , 2015)) and its use by three different Quebec media companies: Radio-Canada/CBC (ICI Québec), Groupe Capitales Médias (Le Soleil) and Quebecor (le Journal de Québec). Based on a mixed methods qualitative research, which combines content analysis of Facebook publications to quantify the use of clickbait within these three companies, and open interviews with content managers to further understand the broadcast strategies put in place, we find that there is no significant use of clickbait strategies within these media companies. However, the analysis shows that certain indicators are definitely more present, as media companies try to get attention on Facebook while trying to work on a long-term reader retention based on trust, rather than count on short-lived viral attention.

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.

INTRODUCTION : Les mesures sanitaires associées à la pandémie de Covid-19 ont entre autres entrainé la suspension partielle à complète des services en présentiel des trente-trois organismes québécois qui viennent en aide aux conjoints qui ont des comportements violents (CCV). Plusieurs de ces organismes ont adapté leurs pratiques, en offrant notamment des services à distance, afin de maintenir un contact significatif avec les CCV qui étaient davantage à risque de violence. OBJECTIF : L'objectif général de ce mémoire est de mieux saisir le processus d'apprentissage et les savoirs acquis par les intervenants-es des organismes pour CCV vis-à-vis l'adaptation des pratiques à distance en contexte de pandémie de Covid-19. MÉTHODOLOGIE : Ce mémoire s'appuie sur une analyse secondaire des données de l'étude de Roy et Brodeur (2022), ainsi que sur une étude de cas réalisée auprès d'un organisme pour CCV. Un entretien individuel auprès de sa direction et un entretien de groupe auprès de huit intervenants-es ont été réalisés séparément. Les données, de nature qualitative, ont fait l'objet d'une analyse thématique et ont été examinées selon les notions des savoirs expérientiels et du modèle d'apprentissage de Kolb (1984). RÉSULTATS : Plusieurs organismes pour CCV ont réalisé un virage à distance et virtuel, et ont mis en place de nouvelles modalités d'intervention individuelles et de groupe à distance. Les intervenants-es ont réalisé plusieurs apprentissages, par exemple utiliser des plateformes virtuelles et leurs différents outils ou faire face à distance aux dynamiques familiales. Un constat inédit a été soulevé : l'utilisation des moyens technologiques à domicile semble rendre les intervenants-es davantage vulnérables à la violence de la part des CCV. CONCLUSION : Les modalités d'intervention à distance peuvent représenter des options pertinentes autant pour les clients que les organismes. Leurs apports dans le changement des comportements chez les CCV devront être spécifiés dans d'autres études. / INTRODUCTION : The health measures associated with the Covid-19 pandemic led, among other things, to the partial to complete suspension of face-to-face services by the thirty-three batterer intervention programs (BIPs) in Quebec. Many of these programs adapted their practices, including offering remote services, in order to maintain meaningful contact with clients who were more at risk of violence. OBJECTIVES : The general aim of this essay is to gain a better understanding of the learning process and the knowledge acquired by BIPs practitioners in relation to the adaptation of remote practices in the context of the Covid-19 pandemic. METHODS : This essay is based on a secondary analysis of data from the study by Roy and Brodeur (2022), as well as on a case study of a BIP. An individual interview with its management and a group interview with eight practitioners were conducted separately. The data, which was qualitative in nature, was subjected to thematic analysis and examined according to the concepts of experiential knowledge and Kolb's learning model (1984). RESULTS : A number of BIPs organizations have made the shift to remote and virtual intervention, and have introduced new modalities for individual and group remote intervention. Practitioners have learned a great deal, from using virtual platforms and their various tools to deal with family dynamics from distance. An unprecedented observation was made: the use of technology at home seems to make caregivers more vulnerable to violence from perpetrators. CONCLUSION : Remote intervention modalities may represent relevant options for both clients and organizations. However, their contributions to behavior change among clients need to be specified in further studies.

Ce mémoire explore l'élaboration d'un système d'aide à la création de publications de nouvelles, conçu pour maximiser leur impact sur les médias sociaux. L'objectif est de permettre aux utilisateurs du système d'évaluer l'impact potentiel de divers attributs d'une publication, tels que le titre. Dans ce contexte, « impact » désigne la capacité d'une publication à attirer l'attention et à engager les utilisateurs, une notion complexe définie avec précision dans cette recherche. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de développer un modèle capable d'apprendre une représentation appropriée des caractéristiques des publications, tout en évitant l'optimisation excessive soulignée par la loi de Goodhart. Ainsi, le modèle doit identifier les éléments les plus susceptibles de générer un fort impact, tout en évitant les conséquences négatives d'une optimisation centrée exclusivement sur des indicateurs de performance. De plus, avec le déploiement du modèle dans un environnement en ligne, il devient crucial de considérer l'influence de l'apprentissage interactif, notamment via les rétroactions des utilisateurs, sur l'impact des recommandations générées. Cette interaction constante offre une opportunité d'ajuster et d'affiner continuellement le modèle, assurant ainsi la pertinence des recommandations en fonction des préférences des utilisateurs. En outre, l'utilisation de stratégies de bandits est proposée, maximisant ainsi l'efficacité du système de recommandation. Ce mémoire commence par poser le problème de recommandation de publications sur les médias sociaux et décrire les données utilisées pour cette tâche, provenant de la page Facebook du journal *Le Soleil*. Ensuite, une représentation neuronale est définie pour permettre l'apprentissage de la relation entre les attributs d'une publication, tels que le titre et l'image associée, et la mesure d'impact sélectionnée. Cette représentation permet de prédire quelles publications sont susceptibles d'être plus populaires en fonction des préférences des utilisateurs. Le problème d'apprentissage de cette relation est ensuite abordé à l'intérieur d'une simulation d'un environnement interactif. Ce problème est formulé sous la forme d'un bandit structuré, où un compromis entre l'exploration et l'exploitation doit être effectué. À cette fin, diverses méthodes de bandits sont étudiées pour déterminer l'impact de ce compromis sur la recommandation de publications en utilisant les données disponibles. Les résultats obtenus sur l'ensemble de données montrent que les modèles développés sont capables de prédire l'impact des publications de manière efficace. Toutefois, l'analyse révèle que l'exploration explicite dans la simulation de l'environnement en ligne n'est pas indispensable, principalement en raison d'une représentation contextuelle partielle et incomplète. Par conséquent, des algorithmes simples ont offert des performances comparables à celles des algorithmes plus sophistiqués avec exploration explicite. Cette efficacité découle de la capacité du modèle à apprendre les relations entre les attributs des publications et leur impact, même avec une représentation contextuelle limitée. Néanmoins, certains résultats suggèrent qu'une étude plus approfondie sur les stratégies d'exploration et l'intégration de représentations contextuelles plus détaillées pourrait encore améliorer la qualité des recommandations. / This thesis explores the development of a recommendation system to assist in the creation of news publications, designed to maximize their impact on social media. The aim is to enable users of the system to assess the potential impact of various attributes of a publication, such as the headline. In this context, "impact" refers to a publication's ability to attract attention and engage users, a complex notion precisely defined in this research. To achieve this goal, it is necessary to develop a model capable of learning an appropriate representation of a publication's features, while avoiding the over-optimization highlighted by Goodhart's law. Thus, the model must identify the elements most likely to generate a high impact, while avoiding the negative consequences of optimization focused exclusively on performance indicators. Furthermore, as the model is deployed in an online environment, it becomes crucial to consider the influence of interactive learning, notably via user feedback, on the impact of the recommendations generated. This constant interaction offers an opportunity to continually adjust and refine the model, ensuring the relevance of recommendations to user preferences. In addition, the use of multi-armed bandit strategies is proposed, maximizing the effectiveness of the recommendation system. This thesis begins by defining the problem of recommending publications on social networks and describing the data used for this task, taken from the Facebook page of the newspaper *Le Soleil*. Next, a neural representation is defined to enable learning of the relationship between a publication's features, such as the title or the related image, and the selected impact measure. This representation is used to predict which publications are likely to be more popular based on user preferences. The problem of learning this relationship is then tackled within a simulation of an interactive environment. This problem is formulated as a structured bandit, where a trade-off between exploration and exploitation must be made. To this end, various bandit methods are investigated to determine the impact of this trade-off on publication recommendation using the available data. The results obtained on the dataset show that the models developed are capable of predicting the impact of the publications effectively. However, the analysis reveals that using explicit exploration in the simulation of the online environment is not essential, mainly due to a partial and incomplete contextual representation. Consequently, simple algorithms offered comparable performance to more sophisticated algorithms with explicit exploration. This efficiency stems from the model's ability to learn the relationships between publication features and their impact, even with a limited contextual representation. Nevertheless, some results suggest that further study of exploration strategies and the integration of more detailed contextual representations could further improve the quality of recommendations.

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.

À l’heure du Web 2.0, de nouvelles pratiques d’apprentissage se sont développées au sein de la communauté universitaire. Les étudiants adoptent des pratiques d’intégration de leurs activités sociales au sein de leur processus d’apprentissage. Ces derniers s’attendent à avoir accès à une vaste quantité d’information à travers des outils formels ou informels et à faire partie d'une communauté mondiale de pairs. Le besoin de combiner les ressources institutionnelles et personnelles formalise le concept d’environnement personnel d’apprentissage (EPA). Toutefois, l’élaboration de tels environnements nécessite de développer des compétences complexes que les étudiants du supérieur, pourtant décrits comme natifs du numérique, ne possèdent pas nécessairement. Quelques supports de construction d’EPA ont été proposés dans la littérature, mais ces travaux mettent de côté un point important qui est l’interopérabilité des ressource s. L’objectif du présent mémoire est de fournir aux étudiants un support de construction de leur EPA sous forme d’un tableau de bord, qui permettra d’avoir une vision actualisée des ressources et d’exploiter davantage les liens qui en découlent. Offrir aux étudiants un support de construction de leur EPA est une façon de leur faciliter la réappropriation individuelle des ressources d’apprentissage provenant de sources variées et une gestion optimale en termes de contenu et de processus. La solution proposée est basée sur le concept des systèmes multi-agents et repose sur le modèle organisationnel Agent - Groupe - Rôle. Un prototype a également été implémenté et a permis de démontrer la faisabilité de la solution proposée. / With Web 2.0, the university community have developed new learning practices. Students adopt practices for integrating their social activities into their learning process. The needs of learners are rapidly changed and institutions do not still offer resources totally adapted to this context. Students expect to have access to a vast amount of information through formal or informal tools and to be part of a global peer community. The need to combine institutional and personal resources implies a new concept: Personal Learning Environment (PLE). A PLE is defined as a space for learners to customize the aggregation of heterogeneous resources for their learning needs. Developing such environments requires the involvement of complex skills that higher education students, though described as digital natives, do not necessarily possess. The objective of this research work is to allow students to have support for the construction of their PLE as a dashboard. It would provide an up - to - date view of resources use and further exploit the resulting linkages. The proposed solution is based on the Agent - Group - Role organizational model, one of design method for multi-agent systems. A prototype was also implemented and allowed to demonstrate the feasibility of the proposed solution.