Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
ShareThis
Javascript must be enabled to continue!

Aide à la décision pour l'apprentissage

View through CrossRef
Les travaux réalisés dans cette thèse proposent une aide à la décision pour améliorer la qualité de l’apprentissage. L’apprentissage scolaire englobe deux dimension; une dimension humaine et une dimension pédagogique. La dimension humaine inclut l’apprenant et l’enseignant. La dimension pédagogique, représentée par le programme fixé par l’établissement éducatif, correspond au savoir. Ce dernier va se transformer en connaissance chez l’apprenant. Les deux notions de connaissance et savoir sont donc tout à fait différentes. La distance entre les deux représente la distance entre ce que l’enseignant présente (le savoir) et ce que l’apprenant acquière (la connaissance). La qualité de l’apprentissage concerne les apprenants qui vont à l’école pour acquérir le savoir. En fait, apprendre consiste à intérioriser le savoir. Cette intériorisation demande des efforts pour un changement intellectuel persévérant et exige une continuité basée sur les expériences antérieures. L’acquisition du savoir et sa transformation en connaissance par l’apprenant sont influencées par plusieurs facteurs qui interviennent positivement ou négativement sur la quantité et la qualité de cette connaissance. Il peut résider chez l’apprenant une confusion entre les deux notions qui peut l’amener à valoriser ou ignorer sa connaissance. Le processus de construction des connaissances par le savoir diffusé exige une constante mise en œuvre de procédures d’évaluation. Le processus d’évaluation apprécie alors la structure de la connaissance pour prendre des décisions destinées à la faire évoluer. Cependant, lors d’une évaluation, la confusion entre connaissance et savoir peut amener l’apprenant à valoriser le score, négligeant ainsi le regard qu’il pourrait porter sur les processus de transformation des connaissances au profit d’une restitution la plus fidèle possible du savoir. Cette confusion peut être mise en évidence pourvu que l’évaluation intègre une dimension processuelle. Dès lors, l’évaluation peut être mieux associée à des actions d’amélioration et de transformation des connaissances. L’évaluation peut alors être abordée dans une logique d’aide à la décision. Dans ce travail nous montrerons donc qu’une situation d’apprentissage s’apparente à une situation d’aide à la décision.
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Aide à la décision pour l'apprentissage
Description:
Les travaux réalisés dans cette thèse proposent une aide à la décision pour améliorer la qualité de l’apprentissage.
L’apprentissage scolaire englobe deux dimension; une dimension humaine et une dimension pédagogique.
La dimension humaine inclut l’apprenant et l’enseignant.
La dimension pédagogique, représentée par le programme fixé par l’établissement éducatif, correspond au savoir.
Ce dernier va se transformer en connaissance chez l’apprenant.
Les deux notions de connaissance et savoir sont donc tout à fait différentes.
La distance entre les deux représente la distance entre ce que l’enseignant présente (le savoir) et ce que l’apprenant acquière (la connaissance).
La qualité de l’apprentissage concerne les apprenants qui vont à l’école pour acquérir le savoir.
En fait, apprendre consiste à intérioriser le savoir.
Cette intériorisation demande des efforts pour un changement intellectuel persévérant et exige une continuité basée sur les expériences antérieures.
L’acquisition du savoir et sa transformation en connaissance par l’apprenant sont influencées par plusieurs facteurs qui interviennent positivement ou négativement sur la quantité et la qualité de cette connaissance.
Il peut résider chez l’apprenant une confusion entre les deux notions qui peut l’amener à valoriser ou ignorer sa connaissance.
Le processus de construction des connaissances par le savoir diffusé exige une constante mise en œuvre de procédures d’évaluation.
Le processus d’évaluation apprécie alors la structure de la connaissance pour prendre des décisions destinées à la faire évoluer.
Cependant, lors d’une évaluation, la confusion entre connaissance et savoir peut amener l’apprenant à valoriser le score, négligeant ainsi le regard qu’il pourrait porter sur les processus de transformation des connaissances au profit d’une restitution la plus fidèle possible du savoir.
Cette confusion peut être mise en évidence pourvu que l’évaluation intègre une dimension processuelle.
Dès lors, l’évaluation peut être mieux associée à des actions d’amélioration et de transformation des connaissances.
L’évaluation peut alors être abordée dans une logique d’aide à la décision.
Dans ce travail nous montrerons donc qu’une situation d’apprentissage s’apparente à une situation d’aide à la décision.

Related Results

REGULAR ARTICLES
REGULAR ARTICLES
L. Cowen and C. J. Schwarz       657Les Radio‐tags, en raison de leur détectabilitéélevée, ...
Visual learning in Apis mellifera under virtual reality conditions
Visual learning in Apis mellifera under virtual reality conditions
Apprentissage visuel en réalité virtuelle chez Apis mellifera Dotées d'un cerveau de moins d'un millimètre cube et contenant environ 950 000 neurones, les abeilles ...
Supervised metric learning with generalization guarantees
Supervised metric learning with generalization guarantees
Apprentissage supervisé de métriques avec garanties en généralisation Ces dernières années, l'importance cruciale des métriques en apprentissage automatique a mené ...
Geometric deep learning for structural bioinformatics
Geometric deep learning for structural bioinformatics
Apprentissage profond géométrique pour la bioinformatique structurale L'apprentissage automatique a permis plusieurs percées dans la gestion des données tabulaires,...
Continual learning in pneumatic industry : conditions and applications
Continual learning in pneumatic industry : conditions and applications
Apprentissage continu par deep learning dans l'industrie pneumatique : conditions et applications Dans le domaine en constante évolution de l'intelligence artificie...
Trustworthy collaborative learning : Personalization, privacy, and robustness at the edge
Trustworthy collaborative learning : Personalization, privacy, and robustness at the edge
Apprentissage collaboratif de confiance : Personnalisation, confidentialité et cobustesse en environnements décentralisés Il y a une vingtaine d'années, l'émergence...
Un système intelligent pour l'optimisation du processus de e-recrutement
Un système intelligent pour l'optimisation du processus de e-recrutement
Les systèmes d'aide à la décision sont largement utilisés pour résoudre les problèmes de sélection et de prise de décision dans de nombreux domaines. Ces systèmes aident les décide...
Machine learning for Economic History
Machine learning for Economic History
Apprentissage automatique pour l'histoire économique Les méthodes d'apprentissage automatique ont contribué à élargir la boîte à outils de l'économie au cours des d...

Back to Top