Les modèles apprenant pour soutenir l'apprentissage tout au long de la vie : revue de littérature

Résumé En Fr

Nowadays, Learning Analytics (LA) is an emerging topic in the fields of TEL and Lifelong Learning (LLL). Learner Models (LM) play an essential role in the use and exploiting of learners’ generated data in a wide array of TELs, with the goal of facilitating the learners’ follow-up, and course content personal- ization. In this research, we focus on learner modelling in MOOCs (Massive Open Online Course) in a LLL context. This study will allow us to compare and highlight characteristics of existing LMs for MOOC in a LLL perspective. This work is dedicated to MOOC designers/providers, and researchers wishing to to have a panorama on MOOC learner modelling based on LA.

De nos jours, l'analyse de l'apprentissage ou Learning Analytics (LA) est un sujet émergent dans les domaines des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH) et de l'Apprentissage Tout au Long de la Vie (ATLV). Les modèles apprenant jouent un rôle essentiel dans l'utilisation et l'exploitation des données générées par les apprenants dans une variété d'EIAH dans le but de faciliter le suivi de l'apprenant et la personnalisation du contenu du cours. Dans cet article, nous nous concentrons sur la modélisation de l'apprenant dans les MOOC (Massive Open Online Course) dans un contexte d'ATLV. Cette étude nous permettra de comparer et de mettre en évidence des caractéristiques des modèles apprenant existants pour un MOOC dans une perspective d'ATLV. Ce travail est dédié aux concepteurs/fournisseurs de MOOC, aux ingénieurs pédagogiques et aux chercheurs qui souhaitent avoir un panorama des travaux existants sur la modélisation des apprenants des MOOCs sur la base des LA. Mots-clés : apprentissage tout au long de la vie, modèle d'apprenant, revue de littérature, MOOC.