Contrôle Pédagogique Dans Les Environnements Informatiques d’Apprentissage Humain

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2018
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L e domaine des environnements numériques connaît constamment une évolution ra pide ces dernières décennies. Les environnements d’apprentissage ne sont pas une exception. Ces environnements et depuis leur naissance ont beaucoup donné à l’ap prentissage classique. En croyant de leurs avantages et possibilités nous avons penché à les étudier et essayer d’y contribuer. Ces systèmes comme connus dans le domaine informatique intègrent plusieurs parties et faisant appel à plusieurs disciplines. Nous intéressons dans le cadre de cette thèse à la partie du contrôle et d’assistance pédago gique dans ces systèmes. Dans ce même contexte, nous pensons que l’enseignant réussi est celui qui cherche à comprendre ses élèves afin de leur donner exactement ce dont ils ont besoin avec pertinence et efficacité. Les études s’intéressant au profilage et à la modélisation des apprenants adoptent la même idée. Elles cherchent à caractériser les apprenants pour leur construire le comportement adéquat dans un processus interactif d’apprentissage. Un autre domaine d’actualité très répondu qui s’ajoute au premier est celui des traces numériques. Les traces d’interaction constituent d’importants conteneurs de connaissances. Elles permettent de mieux comprendre le comportement des utilisa teurs et leurs activités. En effet, comprendre le comportement de l’apprenant durant son apprentissage pour lui donner l’assistance la plus adéquate est l’idée de base de notre travail. Pour concrétiser cette idée deux contributions sont faites. La première contribution dans ce mémoire est d’importer les traces d’interaction résultantes des sessions d’apprentissage dans un système de gestion de base de traces pour profiter de ses possibilités d’analyse et d’interrogation en vu de leur compréhen sion. Ceci nous a conduit à proposer un système de collecte de trace de systèmes varies en utilisant la technologie xPath. Une étude sur la nature des traces existantes a été aussi faite afin d’affiner nos choix et de proposer une importation plus adaptée des traces. La deuxième contribution est une nouvelle approche visant à interpréter les traces aussi en vue d’alimenter les processus d’assistance. L’approche consiste à chercher des patterns d’observés utiles ayant une sémantique de niveau plus élevé. Cette recherche de patterns est faite en appliquant une algorithme d’appariement structurel avec une mesure de similarité choisie précieusement.
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