TEPEE (TEchnologies for Positive lEarning Experiences)Gaëlle Molinari, professeure assistante, psychologie de l'éducation et technologies numériques pour l'apprentissage
Je suis professeure assistante au TECFA (FPSE - Faculté de Psychologie et des Sciences de l'Education, Université de Genève) et également rattachée à la Faculté de Psychologie d'UniDistance.
Je suis responsable du Master MALTT (Master of Science in Learning and Teaching Technologies) proposé par le TECFA.
Je suis présidente du collège des docteurs en Psychologie (FPSE, Université de Genève)
ADID1 offre aux étudiants un bagage théorique et pratique autour de trois thèmes :
Apprendre seul et en groupe : théories et processus (période 1) ;
Les technologies pour soutenir et améliorer l'apprentissage individuel et collaboratif (période 2) ;
Le design pédagogique des dispositifs numériques de formation (période 3).
ADID1 offre également aux étudiants l'opportunité de s'impliquer dans le développement de deux projets de conception :
Concevoir une technologie numérique pour soutenir l'apprentissage en contexte de formation à distance (période 2)
Concevoir une action de formation hybride (e.g., classe inversée) qui intègre des vidéos (période 3).
Les productions ADID'1 des étudiants sont disponibles ici.
ADID'2
ADID'2 propose aux étudiants de concevoir une action de formation collaborative à distance (cours-projet).
Les projets ADID'2 des étudiants sont disponibles ici.
Méthode expérimentale
Dans ce cours, les étudiants sont amenés à réaliser une étude expérimentale incluant deux variables autour de trois thèmes : (1) émotions et compréhension de texte (que je supervise), (2) compréhension multimédia (supervisé par Juliette Désiron) et (3) le design émotionnel (supervisé par Julien Venni).
Je suis responsable de ce cours de 10 crédits ECTS depuis au moins 10 ans. Mon assistante est Dr. Juliette Danjon, spécialiste de la pédagogie Montessori. Ce cours hybride est organisé autour de 5 périodes de 3-4 semaines à distance et de 5 cours de 3 heures en présence. Voici les thèmes des périodes : behaviorisme (P1), cognitivisme (P2), (socio-)constructivisme (P3), apprentissage collaboratif (P4), apprentissage numérique (P5).
Recherche
Comment soutenir l'autorégulation, l'engagement et la persistance en formation à distance?
Mots-clés : Formation à distance ; Apprentissage autorégulé ; Volition ; Auto-observation ; Outils de reporting des émotions ; Outils de suivi pour la régulation cognitive, émotionnelle et volitionnelle.
EMORE-L (EMOtion Report for e-Learning), un outil de reporting des émotions pour la formation à distance.
Tangible objects for supporting volitional strategies (Molinari & Schneider, accepted)Des objets tangibles pour soutenir la volition (créés par Elsa Schneider dans le cadre de son Master Media Design, HEAD)
Comment favoriser la modélisation du partenaire dans l'apprentissage collaboratif à distance?
Mots-clés : Modélisation du partenaire ; Outils d'awareness des connaissances ; Outils d'awareness des émotions ; Régulation des émotions ; Partage des émotions.
Sunny Avry, thèse de doctorat en Psychologie (FPSE, Université de Genève) sur les émotions dans l'apprentissage collaboratif médiatisé par ordinateur (en cours).
Outils :
Des exemples d'outils d'awareness de groupe issus de mes recherches.
EAMINT project, multiple data collectionFrom Sangin, Molinari et al. (2011)Un outil d'awareness des connaissances (knowledge awareness tool) pour "savoir ce que mon partenaire d'apprentissage sait".
From Molinari et al. (2013)Un outil d'awareness des émotions (Emotion awareness tool) pour "savoir ce que mon partenaire d'apprentissage ressent".
RECODE: A teacher-REsearcher COllaborative inquiry process for (re-)DEsigning video-based environments
Un projet du Video Learning Lab de l'Université de Genève mené en collaboration avec Valérie Lussi Borer, Marion Van Brererode et Christophe Carlei, dont l'objectif est d'aider les enseignants dans la conception de leurs propres vidéos pédagogiques sur la base de données multiples d'usage (teaching & learning analytics, données oculaires, questionnaires d'utilisabilité, observations sur le terrain, entretiens d'auto-confrontation, etc).
Dillenbourg, P., Lemaignan, S., Sangin, M., Nova, N., & Molinari, G. (2016). The symmetry of partner modelling. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 11(2), 227-253.