Analyse d'une solution d'apprentissage personnalisé dans le domaine de la technologie éducative : Studit

Abstract

Ce travail de fin d'études se concentre sur le développement et l'analyse de Studit, un projet d’application éducative innovante conçue pour optimiser la productivité des sessions d'étude des étudiants en combinant des techniques d'apprentissage efficaces et les capacités de l'intelligence artificielle. Ce mémoire débute par une revue de la littérature qui explore les dernières avancées technologiques et les pratiques pédagogiques contemporaines, afin de contextualiser le projet dans le paysage éducatif actuel.

La seconde partie repose sur une étude exploratoire, incluant des entretiens avec des étudiants, visant à identifier les principaux obstacles organisationnels et productifs auxquels ils font face dans leur parcours académique. Ces échanges ont permis de valider les besoins auxquels Studit cherche à répondre et de proposer des fonctionnalités de l'application pour qu'elle réponde au mieux aux attentes des utilisateurs.

Une analyse concurrentielle détaillée a également été menée, comparant Studit à des solutions existantes telles que StudySmarter, Wooflash et StudyFetch. Cette analyse a permis de positionner Studit de manière distincte sur le marché des technologies éducatives, en mettant l'accent sur une personnalisation avancée et un parcours utilisateur optimisé. En dépit des défis économiques mis en lumière par la première projection des revenus et des coûts, l'intérêt pour Studit, soutenu par une stratégie marketing ciblée et un développement itératif, laisserait entrevoir une viabilité financière à moyen terme.

Ce mémoire participe modestement à la réflexion sur l'intégration des technologies numériques dans l'éducation, en explorant comment certains outils comme Studit pourraient répondre aux besoins spécifiques des étudiants pour un apprentissage plus personnalisé et efficace.