L’apprentissage mobile est devenu un sujet d’intérêt car il implique de nombreux domaines de recherche concernant les contextes d’usages et de technologie complexes. En effet, ce type de formation a été reconnu pour sa capacité à motiver les apprenants car ils peuvent construire leurs propres connaissances en collaborant avec les autres. Dans ce contexte, l’orchestration des scénarios d'apprentissage mobile permet la gestion en temps réel et la contextualisation des activités à réaliser mais ceci engendre des coûts importants d’organisation. En outre, cette organisation réalisée par l'instructeur est peu adaptée aux méthodes d’apprentissage employées pendant la sortie pédagogique car l’apprenant doit pouvoir garder une certaine maîtrise de ses choix et de son parcours. Dans cette thèse, nous présentons un nouveau style de recommandation pour faire une orchestration dynamique des activités d’apprentissage en fonction de la localisation des apprenants et de l’historique de la visite. Cette technique s’appuie sur un filtrage collaboratif exploitant l’activité antérieure des apprenants mais en prenant en compte les contraintes pédagogiques et la localisation. Notre approche s’inspire du mode de fonctionnement de l’intelligence en essaim (algorithme ACO) pour l’implémentation de notre système de recommandation des POIs. Outre les simulations qui ont permis de comparer les différentes variantes de recommandations, la validation de notre système SAMSSP passe par l’expérimentation de nos deux prototypes de visite de campus. / Mobile learning has become a topic of interest because it involves many areas of research concerning usage contexts and complex technology. Indeed, mobile learning is has been recognized for its ability to motivate learners because they can construct their own knowledge by collaborating with others. In this context, the orchestration of mobile learning allows real-time management and contextualization of activities to do but this results in significant costs of organization. In addition, centralized orchestration is not adapted to the context of our mobile scenario because the learner must be able to keep some control over their choices of learning.In this thesis, we present a new style of recommendation for a dynamic orchestration of learning activities based on the location of the learners and the history of the visit. This technique is based on a collaborative filtering that exploits prior activity of the learners and that respects the educational and location constraints. Our approach is based on the mode of operation of the Swarm Intelligence (ACO algorithm) for the implementation of our system of recommendation. Besides the simulations that are used to compare the different variants of recommendations, the validation of the SAMSSP system goes through the experimentation of the two prototypes of campus visit.

La présente étude s'inscrit dans le contexte de l'encadrement des grands groupes d'étudiants engagés dans des activités collaboratives à distance. Si un relatif consensus existe dans la littérature autour des effets positifs sur l'apprentissage que peuvent procurer les interventions d'un tuteur humain, celles-ci sont coûteuses en termes de disponibilité humaine et de rétributions économiques. Une des alternatives possibles au tutorat humain peut être envisagée au travers d'une assignation de rôles de régulation et d'une visualisation du processus collaboratif mis en oeuvre. De nombreuses études ont déjà investigué ces deux modalités d'auto-régulation de manière indépendante. Cependant, aucune d'entre elles n'a jusqu'à présent évalué leur usage articulé. Dans le cadre de cette dissertation doctorale, nous rapportons des éléments de réponses à la question des effets sur l'apprentissage de cette utilisation conjuguée en nous appuyant sur deux expériences réalisées consécutivement dans un même contexte de formation et autour d'un scénario pédagogique identique. Cette recherche se situe dans le champ émergent en Sciences de l'Éducation des "Learning Analytics" et revêt un caractère opérationnel. Sur la base de l'exploitation des traces issues de l'activité des étudiants dans l'environnement d'apprentissage à distance et de leur progression effective, notre objectif principal est d'identifier dans l'action pédagogique les facteurs manipulés et induits qui sont susceptibles de modifier son résultat. Cette logique d'identification nous amène à mettre ce qui fonctionne (ou pas) dans un contexte d'apprentissage collaboratif en ligne.

L'intérêt pour l'utilisation de tablettes en classe se traduit par le développement d'un grand nombre d'applications éducatives. Cependant, peu de travaux prennent en compte le rôle de l'enseignant dans l'orchestration, c'est-à-dire la préparation en amont et la gestion en temps réel, de ce type de situation. Et lorsque des travaux de recherche proposent de fournir des outils informatiques pour supporter les enseignants dans cette orchestration, les logiciels développés sont souvent spécifiques à un exercice et ne peuvent donc pas être réutilisés pour l’orchestration d’exercices différents. Le travail de cette thèse se place dans ce contexte et vise à fournir une librairie d’outils logiciels pouvant servir de base pour le développement de technologies d’orchestration. Pour cela, je propose (1) une modélisation de l’orchestration d’un scénario pédagogique qui explicite les actions d’orchestration d’un enseignant et sur quoi portent ces actions ; (2) des modèles d’interface utilisateur offrant la possibilité aux enseignants de réaliser ces actions d’orchestration ; (3) un framework logiciel pour tablette facile à instancier implémentant ces modèles d’interface, et dont les instanciations ont pour objectif de supporter efficacement un enseignant dans l’orchestration d’une situation donnée. / The use of tablets in classrooms is soaring. This phenomenon can be witnessed by the large amount of applications developed for educational purposes. Yet, little work has addressed the teacher’s role in the orchestration, which stands for the planning beforehand and the management at run-time, of such situations. When these works do address this issue, it often leads to the design of software applications that are too tied to a specific exercise, making these applications difficult to reuse in a different situation. This doctoral project falls within this context and attempts to build a software framework that can serve as a foundation for the development of orchestration technologies. To do so, I propose (1) a model of orchestration that make explicit the teacher’s orchestration actions and on what these actions; (2) abstract user interfaces that allow teachers to perform these orchestration actions; (3) an easy-to-instantiate software framework for tablets that implements these abstract user interfaces, and whose instantiations aim towards efficiently supporting teachers in the orchestration of a specific situation.