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Land of Learning

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Land of learning



Pour l’enseignement en ligne, le Master Européen en Etudes Urbaines Comparatives utilise le logiciel “Land of learning” (en abréviation LOL). Il s'agit d’une plate-forme de distribution et d’usage de services d’enseignement électronique sur site internet.
Ce logiciel se distingue par la possibilité de chats interactifs (aussi appelé salle de classe - CLASSROOM).
Grâce à cette approche les cours et les leçons sont développés sur base d’un processus d’apprentissage activé, qui dépasse les possibilités d’un cours universitaire ex cathedra traditionnel. Dans la salle de classe virtuelle, les étudiants sont encouragés à poser des questions à l’enseignant, à commenter le cours et à clarifier le propos. Dès la fin du cours, la transcription des interactions est téléchargeable en format RTF, ce qui permet à tout moment de continuer la réflexion, ou, le cas échéant, de rattraper toute l’essence d’un cours manqué.
Une autre particularité importante de la salle de classe générée par LOL est la présence d’un tableau de classe en temps réel (BLACKBOARD) sur lequel les usagers peuvent apposer une large palette d’objets (texte ou image, y compris des dessins à main libre). Tous les membres de la classe ont la possibilité de suivre en temps réel l’utilisation du tableau. L’enseignant peut décider d’intégrer au tableau des éléments de son cours (par exemples images, formules, cartes, diagrammes) afin d’améliorer l’efficacité didactique de son cours.
Pour plus d’information sur LOL, surfez sur  http://www.landoflearning.it/en/


Monitoring et évaluation
Dans le cadre du Master, un groupe de travail sera responsable du suivi et de l’évaluation des processus d’apprentissage. Le but de ce groupe de travail est double. D’une part, il cherche à développer des méthodologies nouvelles en matière d’enseignement et d’apprentissage en ligne (entre autres "Learning with fun" et le moteur de recherche visuel). D’autre part il suit et analyse les flux de communications entre les participants de l’enseignement en ligne et évalue l’efficacité de celui-ci. Le groupe de travail évaluera également l’impact des méthodologies nouvelles qui seront appliquées lors de l’enseignement en ligne.


Le groupe de travail aura quatre secteurs d’activités distincts:
PORTFOLIO et E-Urbs
Le ‘Portfolio “ ou Dossier étudiant (et sa version électronique, e-Portfolio) est un outil d’enseignement utilisé dans beaucoup d’universités renommées d’Europe et des Etats-Unis. Il a été développé pour répondre à la demande de plus en plus pressante de programmes d'études personalisés, d’apprentissage centré sur les compétences et d’enseignement ciblé. Cela explique qu’il est surtout utilisé dans des cours approfondis, et plus particulièrement les programmes de Master. Grâce au Portfolio, l’étudiant est en état de déterminer avec lucidité ses buts dans un programme de Master donné et d'archiver, ordonner et activer les connaissances pertinentes qu’il engrange durant son parcours. Le Portfolio est en d’autres termes un outil stratégique d’auto-réflexion et de planification du parcours d’apprentissage de l’étudiant, qui permet d’exploiter au mieux le potentiel d’un programme pour rencontrer ses aspirations personnelles et professionnelles.
La nature même de cette méthodologie, implique que les meilleurs résultats sont obtenus dans des programmes bien ciblés, et c’est bien ce qui justifie son emploi dans E-Urbs. On peut systématiser les raisons d’adopter cette méthodologie de la façon suivante :
Le Portfolio ajoute autant une valeur perçue que réelle au programme d’étude en explicitant et mobilisant les objectifs de l’étudiant dans son programme d‘enseignement.

  • Portfolio force E-Urbs à mettre entre autres l’accent sur les compétences présentes et futures des étudiants, ce qui renforce les capacités du programme pour soutenir les étudiants à orientation professionnelle.
  • Grâce à l’analyse des documents d’auto-réflexion par les tuteurs, Portfolio permet un suivi permanent des besoins d’apprentissage des étudiants.
  • Portfolio aide les étudiants à construire une base de connaissances fort utile en archivant des documents sur base de leurs intérêts professionnels ou leurs motivations.
  • Portfolio aiguise la compétitivité des étudiants sur le marché du travail en les aidant à une meilleure conscience de leur identité professionnelle et par la mise en place d’une stratégie consciente d’amélioration de leurs connaissances et compétences.

Les étudiants d’E-Urbs auront leur propre site digital et seront aidés par leurs tuteurs pour développer leur propre e-Portofolio par le biais de la plate-forme électronique d’enseignement ("Land of learning"). La méthodologie e-Portfolio, intégrée dans la structure générale d’E-Urbs, permet aux étudiants de faire des choix stratégiques en fonction de leurs objectifs, d’identifier les compétences sur lesquelles ils doivent se concentrer et de tirer parti des réactions de condisciples et de tuteurs sur le développement de leurs compétences. Les universités partenaires chercheront par le tutorat et par l’utilisation de logiciels nouveaux (voir “learning with fun”) à soutenir les étudiants dans ces efforts, non seulement pendant les moments d’enseignement, mais aussi pendant la dernière période du programme, entre autres en leur permettant  de collaborer avec des institutions publiques ou privées engagées sur le terrain urbain.

LEARNING WITH FUN (apprentissage par le jeu)
Ce concept recouvre des communautés spontanées d’apprentissage et de résolution de problèmes, formées dans des environnements virtuels et utilisant des paradigmes de la théorie des jeux.
L’objectif principal de cet aspect du projet est la compréhension des mécanismes autonomes réglant les interactions dans des communautés spontanées et la spécification des relations possibles entre l’efficacité sociale des relations mises en place et de la capacité de créer une culture d’apprentissage.  Il sera tout aussi intéressant d’analyser les liens et les contraintes émanant des interrelations entre ces relations sociales et les règles techniques et sociales qui fondent l’existence de ces communautés d'apprentissage.
Cette analyse produira des modèles relationnels et comportementaux, capables de décrire les interactions engendrées par la création et l'activité des communautés d’apprentissage.
Les données collectées par le logiciel proposé, permettront plus particulièrement de:

  • analyser tant du point de vue quantitatif que qualitatif les interactions sociales permettant la création et le maintien d’une communauté d’apprentissage;
  • vérifier que les principes habituellement attribués aux communautés virtuelles, s’appliquent aussi aux communautés d’apprentissage (affiliation, identité, rituels, savoir partagé, partage des succès et des échecs);
  • décrire et analyser les mécanismes d’enseignement et d’apprentissage et tracer l’influence des choix didactiques opérés par les enseignants et les tuteurs;
  • déterminer combien l’apprentissage d’un nouveau membre est généré par l’auto-éducation, par la demande d’aide, par l’observation des interactions entre membres ayant plus d’expérience;
  • mesurer le niveau de connaissance atteint par les membres du réseau par le biais d’indices et d’échelles de connaissances.

Le moteur de recherche visuel
Un moteur de recherche visuel sera disponible sur la plate-forme d'enseignement en ligne. Ce moteur permettra d'indexer des contenus et d'effectuer des recherches dans de grandes bases de données visuelles. Le moteur de recherche visuel sera utilisé dans le Laboratoire visuel (Visual Lab) pour y développer des capacités de "recherche par exemple" . Les critères de recherches peuvent directement s'appliquer au contenu des fichiers d'images plutôt que sur leur classification ou leur description textuelle.
Une recherche visuelle consiste en un choix d'une image-exemple et l'application d'une métrique de ressemblance sur les images-cibles. Le résultat de la recherche retourne un ensemble d'images, ordonnées selon le degré de similarité avec l'image-exemple. Les images-exemples peuvent être fournies par l'utilisateur lui-même ou sélectionnées dans la base de données visuelles. Des recherches hétérogènes, combinant des critères visuels avec des critères catégoriques et/ou textuels sont également possibles.  Toutes les métriques de similarités seront mises à disposition des utilisateurs. L'efficacité de la "recherche par exemple" peut être adaptée aux besoins de l'utilisateur en choisissant la meilleure combinaison de métriques de similarité. De plus, des techniques d'intelligence artificielle seront utilisées pour permettre au système d'intégrer automatiquement les meilleures combinaisons de recherche et de classification sur base des applications précédentes du moteur de recherche (par exemple aussi un ensemble d'images classées manuellement par l'utilisateur).

Questionnaires en ligne
Des questionnaires en ligne seront utilisés durant le projet pour suivre et évaluer le processus d'apprentissage et la satisfaction des participants. Un module de Land of Learning, appelé Questionnaire Management Tool (QMT - outil de gestion de questionnaires) sera utilisé à cette fin. Plus particulièrement, QMT sera mis en oeuvre pour les questionnaires suivants:

  1. questionnaire de courbe d'apprentissage: Un questionnaire couvrant tous les sujets du Master, préparé sur base des contributions de tous les enseignants. Chaque enseignant préparera un ensemble thématique de questions concernant son champ d'expertise. Les questionnaires de courbe d'apprentissage seront générés et distribués automatiquement en choisissant aléatoirement des questions dans chacun des ensembles.
  2. Tests d'auto-évaluation: Des tests d'auto-évaluation thématiques seront mis à disposition des étudiants sur la plate-forme d'apprentissage en ligne par les enseignants et les tuteurs.
  3. Tests d'évaluation: Il s'agit de questionnaires dont disposent les enseignants et tuteurs pour évaluer le degré de préparation de leurs étudiants à la fin d'une activité d'enseignement précise.
  4. Questionnaires sur la satisfaction des utilisateurs: Ces questionnaires seront utilisés pour suivre la perçeption d'appartenir à une communauté d'apprentissage, la satisfaction de l'ensemble des personnes impliquées par le projet, et l'adéquation de la méthode utilisée.
  5. Classification des styles d'apprentissage: Ces questionnaires ont pour but de déterminer le style d'apprentissage de chaque étudiant individuel.

Les étudiants seront introduits au module QMT pendant les cours face à face intensifs. Les résultats des questionnaires seront rapportés par le Groupe de travail Monitoring et Evaluation.

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