Duch_DYNIL

Nom: 
DUCH
Prénom: 
Dynil
Date d'inscription: 
2021
Spécialité de la thèse: 
Titre de la thèse: 
Prédire la performance des étudiants à partir des activités d'engagement en ligne dans le LMS
Résumé en français: 

La recherche vise à utiliser des analyses approfondies pour prédire les performances des étudiants dans un environnement d'apprentissage en ligne en utilisant Moodle comme système de gestion de l'apprentissage. L'étude recueille et analyse les données des activités d'engagement des élèves et identifie les attributs critiques qui jouent un rôle crucial dans la prévision des performances des élèves. Les données sont ensuite utilisées pour former un classificateur afin d'identifier les élèves risquant de ne pas réussir leurs cours. L'objectif est d'aider les enseignants à utiliser des techniques prédictives pour évaluer les performances des élèves et aider à repérer et à résoudre les problèmes dès le début pour augmenter les résultats des élèves et les taux de réussite dans les environnements d'apprentissage en ligne.

Université de rattachement: 
Le Mans Université
Laboratoire de rattachement: 
Directeur de thèse: 

Sébastien Georges

Premier coencadrant: 

Madeth May

Cifre: 
Non

Dernière mise à jour : 3 février, 2023 - 11:21