Détection des difficultés d’apprentissage à travers l’analyse sémantique du parcours à base de trace

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Date

2012

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Publisher

Université Mouloud Mammeri

Abstract

De nombreux Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain (EIAH) se sont appuyés principalement sur la détection de caractéristiques relatives aux connaissances, aux intérêts, aux objectifs, aux pré-requis et aux traits individuels pour le suivi et l'adaptation des contenus. Cependant, l'identification de ces caractéristiques est un problème difficile dans le domaine de l'enseignement à distance. En effet, l'observation de l'apprenant, est rendue difficile par l'absence du contact face-à-face. Par conséquent, les recherches se sont orientées vers l'analyse du comportement de l'apprenant dans l'environnement d'apprentissage pour remplacer, en partie, l'observation informelle de son activité. Cette analyse est basée sur l'interprétation d'informations recueillies pendant la session d'apprentissage, appelées traces. Ces traces, définies comme une séquence temporelle d'observés, fournissent des connaissances sur l'activité grâce à des variables calculées que nous appelons indicateurs. Parmi les caractéristiques individuelles, nous nous intéressons dans ce mémoire, plus particulièrement, aux détection des difficultés d'apprentissage. L'objectif de cette recherche est de proposer des indicateurs, aussi indépendants que possible de la conception de l'environnement de formation, permettant de fournir aux enseignants une perception des difficultés rencontrées de leurs apprenants et d'identifier les concepts non maitrisés pour chaque apprenant. La proposition d'une solution à cette problématique vise à fournir un service à de nombreux EIAH, sans la nécessité de modifier le système pour y ajouter une nouvelle fonctionnalité. Cela permet également d'améliorer la tâche de suivi, en offrant aux tuteurs une perception de l'activité de leurs apprenants.

Description

97 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom)

Keywords

Analyse des comportements de navigation, Indicateur, Trace, Indexation, Mesure de similarité, E Learning, Web sémantique

Citation

Systéme Informatique