Xiaodan Zeng - Membre doctorant

Thèmes de recherche :

Actuellement en doctorat sous l’encadrement de Pascal Pansu et Salomé Cojean, j’étude les effets de feed-back numériques sur l’apprentissage en formation professionnelle.  Précisément, je m’intéresse aux  rôles joués par les feed-back, les stratégies métacognitives, ainsi que la croyance envers les erreurs dans le processus d’apprentissage en contexte numérique.

Ma thèse se concentre sur l'évaluation de l'efficacité des formations numériques développées par Schneider Electric, avec deux objectifs principaux. Tout d'abord, il vise à concevoir une formation numérique adaptée pour les techniciens spécialisés dans la gestion de l'énergie électrique et les automatismes, en mettant l'accent sur la numérisation des travaux pratiques. Ce développement se basera sur les meilleures pratiques éducatives identifiées dans la littérature scientifique, telles que l'utilisation efficace des feed-back, l'enseignement explicite, l'entraînement, et la promotion d'un climat favorable à l'erreur. Le deuxième objectif est d‘évaluer l’impact de la formation conçue sur l'auto-efficacité, l’auto-régulation et la performance des apprenants. Des études supplémentaires sur les différences de genre et les comparaisons culturelles seront menées pour optimiser l'efficacité du dispositif pour différents publics. Les résultats obtenus seront utilisés pour ajuster le dispositif avant son déploiement à grande échelle.

Publications : (1)