Elearning et Systèmes Educatifs Intelligents

Établissement

ENS - Tétouan

Niveau d'étude visé

Domaine d'étude

Diplôme recherché

M

OBJECTIFS    

•    Maîtriser les technologies et les outils de l'e-learning et des systèmes éducatifs intelligents pour qu'ils puissent concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d'apprentissage innovantes et efficaces.
•    Maîtriser les tendances actuelles et les innovations dans le domaine de l'e-learning et des systèmes éducatifs intelligents, telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage adaptatif et les technologies émergentes, pour améliorer continuellement les pratiques pédagogiques.
•    Développer des compétences en résolution de problèmes et en pensée critique pour identifier les défis et les opportunités liés à l'utilisation de la technologie dans l'éducation et proposer des solutions innovantes.
•    Acquérir une maîtrise en ingénierie pédagogique pour concevoir, mettre en œuvre et évaluer des environnements d'apprentissage en ligne efficaces.
•    Maîtriser les fondements de l'apprentissage automatique pour concevoir des systèmes intelligents capables de personnaliser les parcours d'apprentissage des apprenants.
•    Concevoir et développer des systèmes de gestion d’apprentissage adaptés aux besoins des apprenants.
•    Exploiter les médias numériques pour améliorer l'expérience d'apprentissage.
•    Acquérir des compétences en gestion de projet, en analyse de données et en évaluation pour mesurer l'efficacité des systèmes éducatifs intelligents et de l'e-learning.
•    Développer des compétences en communication pédagogique.

CONNAISSANCES    

•    Technologies et outils de l'e-learning : Comprendre les plateformes d'apprentissage en ligne, les outils de création de contenu, les systèmes de gestion de l'apprentissage (LMS) et les standards technologiques relatifs à l'e-learning.
•    Tendances et innovations en e-learning et systèmes éducatifs intelligents : Se tenir informé des dernières avancées, telles que l'intégration de l'intelligence artificielle, l'apprentissage adaptatif, la réalité augmentée et virtuelle, et les technologies émergentes.
•    Résolution de problèmes et pensée critique : Développer des compétences pour analyser les défis de l'intégration technologique dans l'éducation et concevoir des solutions innovantes.
•     Ingénierie pédagogique : Comprendre les théories de l'apprentissage, les principes de conception pédagogique et les méthodes d'évaluation pour créer des environnements d'apprentissage en ligne efficaces.
•    Fondements de l'apprentissage automatique : Acquérir des connaissances de base sur la programmation en python et sur les algorithmes d'apprentissage automatique et leur application dans la personnalisation des parcours d'apprentissage.
•    Administration de systèmes de gestion d'apprentissage : Apprendre à développer des plateformes adaptées aux besoins spécifiques des apprenants et des institutions éducatives.
•    Productions des ressources numériques : Maîtriser les techniques de production et d'intégration de contenus multimédias pour enrichir l'expérience d'apprentissage.
•    Gestion de projet, analyse de données et évaluation : Acquérir des compétences pour planifier et gérer des projets d'e-learning, analyser les données d'apprentissage et évaluer l'efficacité des interventions pédagogiques.

COMPETENCES    

•    Capacité à concevoir des contenus pédagogiques adaptés aux besoins des apprenants.
•    Capacité à intégrer des outils et des technologies innovantes dans les scénarios pédagogiques pour améliorer l'expérience d'apprentissage et favoriser l'acquisition de connaissances.
•    Capacité à intégrer l’IA et les technologies émergentes, pour améliorer continuellement les pratiques pédagogiques.
•    Capacité à évaluer et analyser de données pour mesurer l'efficacité des interactions des apprenants et apporter des améliorations continues.
•    Capacité à s'adapter aux besoins et aux caractéristiques des apprenants pour proposer des contenus pédagogiques personnalisés et efficaces.
 

Listes des modules

Semestre 1

M111    Sciences Cognitives
M112    Technologies émergentes en éducation
M113    Management de la connaissance
M114    Programmation en Python : Fondamentaux et applications
M115    Foundations of Statistical Analysis
M116    Anglais professionnel
M117    Soft skills


Semestre 2

M121    Ingénierie pédagogique d’elearning
M122    Etude de systèmes de gestion de l’apprentissage
M123    Foundations of Machine Learning
M124    Médias numériques 
M125    Standards et interopérabilité en elearning 
M126    Culture entrepreneuriale et techniques de communication
M127    Méthodologie de la recherche scientifique


Semestre 3

M231    Systèmes intelligents en éducation
M232    Design des ressources numériques éducatives
M233    Ingenierie UI/UX
M234    Management de projet
M235    Conduire un projet de recherche
M236    Analyse des données éducatives
M237    Systèmes cognitifs


Semestre 4

Projet de fin d’études
 
(Equivalent à 6 modules disciplinaires)

Contacts :

Courriel

contact@enstetouan.ma

Fax

Du lundi au vendredi de 8h à 18h.

(+212) 5 39 97 91 80

Adresse

Téléphone

Du lundi au vendredi de 8h à 18h.

(+212) 5 39 97 91 75

Coopérations

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Admission

I- Conditions et modalités d’accès à la filière 

Diplômes requis :

  • 3 ans après Bac
  • 3 ans après Bac
  • 3 ans après Bac
  • 3 ans après Bac
  • Tout diplôme équivalent

Prérequis pédagogiques spécifiques :

  • Connaissance générale en éducation et en technologie

Procédures de sélection :

  • Etude du dossier : (Spécifier les Modalités de sélection : mentions, nombre d’années d’études, notes des matières principales etc…)

[N.B. Les informations détaillées concernant les "diplômes requis" et les "prérequis pédagogiques" ont été correctement saisies dans la section appropriée de notre plateforme. Cependant, une défaillance technique semble avoir entravé leur inclusion adéquate dans le descriptif généré automatiquement.  Pour pallier cette omission, j'ai inclus manuellement ces informations ici.

  • Diplômes requis: 
    • 3 ans après Bac : spécialité Informatique
    • 3 ans après Bac : spécialité Mathématiques
    • 3 ans après Bac : spécialité Physique
    • 3 ans après Bac : spécialité Economie
    • Tout diplôme équivalent : Toute licence que le jury de sélection jugera équivalente aux spécialités citées (informatique, mathématiques, physique, économie et leurs dérivés). Par exemple, pour "informatique et ses dérivés", cela pourrait inclure des diplômes en génie logiciel, en systèmes d'information, en technologies éducatives, etc. 
  • Prérequis pédagogiques spécifiques: 
    • Connaissance générale en éducation et en technologie

Fin de N.B.]

Etude du dossier (note sur 50): 

A- Note de présélection :

 Note dossier = Moyenne générale de Licence)

 

                          + Points mention

                          + Points durée

Détail des composantes :

1. Moyenne générale de Licence (sur 20)

2. Bonus selon la mention du diplôme

Mention 

Points

Passable

0

Assez bien (Bien)

+2

Bien

+4

Très bien (TB)

+6

3. Bonus selon la durée de la licence

Délai d’obtention de la Licence

Points

En 3 ans (normal)

+3

4 ans (1 an de retard)

+2

5 ans ou plus

+1

B- Ratios d’admission recommandés par spécialité

 Dans un souci d’équilibre disciplinaire et de complémentarité des profils au sein de la formation, des ratios d’admission sont proposés par spécialité de licence (Bac+3). Ces pourcentages reflètent à la fois la pertinence des compétences acquises dans chaque filière d’origine et les besoins spécifiques du master, qui articule des dimensions technologiques, statistiques, pédagogiques, et managériales.

Ce calibrage permet de garantir :

· une diversité de points de vue et d’expertises,

· une cohérence dans les apprentissages collectifs,

· et une meilleure adéquation entre profils d’entrée et modules du master.

Le tableau suivant présente les ratios indicatifs d’admission recommandés pour chaque filière de licence éligible :

Spécialité de Licence

Ratio d’admission recommandé

Informatique

40%

Mathématiques

25%

Physique

10%

Économie / Gestion

25%

· Pour chaque rentrée et en fonction des dossiers soumis, le jury de sélection déterminera le nombre de places (ratio)s disponibles pour chaque filière.

Entretien oral (note sur 50) : 

Les candidats peuvent être évalués sur:

    • Expérience et connaissances antérieures : Les candidats peuvent être interrogés sur leur expérience et leur connaissance antérieure en matière de technologies de l'éducation, de l'éducation en général et des technologies de l'information et de la communication.
    • Motivation : Les candidats peuvent être interrogés sur leur motivation à poursuivre une filière de Master, leur vision de la façon dont les technologies peuvent améliorer l'apprentissage, et leurs objectifs professionnels.
    • Compétences techniques : Les candidats peuvent être évalués sur leurs compétences techniques en matière d'informatique, de design, et de multimédia.
    • Compétences pédagogiques : Les candidats peuvent être évalués sur leurs compétences pédagogiques, leur compréhension des théories de l'apprentissage et des approches pédagogiques, et leur capacité à travailler avec les enseignants et les autres professionnels de l'éducation.
    • Connaissance des outils et technologies : Les candidats peuvent être évalués sur leur connaissance des outils et des technologies utilisés en éducation, tels que les plateformes d'apprentissage en ligne, les logiciels de gestion de contenu, les outils de collaboration en ligne et les dispositifs mobiles.
    •  
    • Capacité de travail en équipe : Les candidats peuvent être évalués sur leur capacité à travailler en équipe, à communiquer efficacement et à collaborer avec d'autres professionnels.
    • Connaissances générales : Les candidats peuvent être interrogés sur leur compréhension générale de l'éducation, des technologies de l'information et de la communication, et des tendances et des innovations en matière de technologies de l'éducation.

 

  • Le jury de sélection pourra définir, selon le besoin, d’autres axes d’évaluation.
  • Entretien :
  • Autres (spécifier):

II- Effectifs prévus par promotion : 

–    Promotion : 2024-2025 : 50
–    Promotion : 2025-2026 : 50
–    Promotion : 2026-2027 : 50

Débouchés

  • Consultant en e-learning
  • Chef de projet e-learning
  • Intégrateur e-learning
  • Concepteur pédagogique
  • Responsable formation
  • Éditeur de contenu
  • Administrateur LMS/LCMS/MOOC
  • Expert en innovation pédagogique
  • Développeur de ressources numériques
  • Spécialiste en apprentissage personnalisé
  • Spécialiste en digitalisation et intelligence artificielle
  • Analyste de données pour des systèmes éducatifs intelligents