Soutenance mémoire
L’apparition de l’internet a permis d’offrir aux utilisateurs une grande masse de données, qui ne cesse d’augmenter chaque jour. Ces données, appelées ‘ressources’ ou ‘items’ peuvent être hétérogènes et distribuées. Les items sont des documents électroniques sous format textuel ou multimédia regroupant un ensemble de données informatives.
L’enseignement assisté par ordinateur (EAO)
Depuis plusieurs années, de nombreuses recherches ont eu pour objectif d’utiliser les machines en éducation. Les premières tentatives sont apparues dans les années 50 (George, 2001). La construction et l’utilisation de ces machines étaient très compliquées. Ces machines à enseigner sont utilisées alors pour automatiser les fichiers papiers de l’enseignement programmé. Cet enseignement programmé se fonde sur le courant de la psychologie comportementale de l’époque (Skinner, 1954). L’apparition de L’ordinateur donne la naissance à L’EAO et offre la possibilité de l’individualisation de l’enseignement (Bruillard, 1997).
Les années soixante ont été marquées par l’apparition des premiers systèmes informatiques tels que les systèmes de type « PLATO » avec présentation imagée et variée de l’information, suivie de questionnaire de différents types. Ces systèmes nommées « si..alors..Sinon» étaient très coûteux à produire et rigide à utiliser car les éditeurs étaient moins sophistiqués à cette époque. L’EAO est un domaine pluridisciplinaire qui dépasse largement le domaine de l’informatique, ce qui signifie qu’il dépend des résultats des recherches d’autres disciplines telles que : la didactique, la psychologie…. Ce domaine a donné la naissance de l’« EIAO » avec ses différentes significations (Bruillard, 1997):
– EIAO1 : Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur.
– EIAO2 : Environnement Interactif d’Apprentissage avec Ordinateur.
EIAO1 : enseignement intelligemment assisté par ordinateur
Les limites constatées des systèmes d’EAO et des recherches menées en intelligence artificielle (IA), en science de l’éducation et en sciences cognitives ont conduit à l’émergence du sigle EIAO1 aux états –Unis, avec le célèbre système SCHOLAR de (Carbonell, 1970), d’où la connaissance, représentée dans des structures d’information, était utilisée, non seulement pour être présentée, pour déterminer des questions à poser à l’apprenant et pour vérifier ses réponses, mai aussi pour répondre à des questions de ce dernier, non explicitement prévues à la conception du système, et ce en langage naturel (Baron ,1995). Les Systèmes Tuteurs Intelligent (STI ou en anglais : Intelligent Tutoring System) sont apparus dans les années 80, étaient fortement liés au développement des systèmes à base de connaissance en IA (Prévot, 1992). Ces systèmes cherchent à jouer le rôle d’un enseignant. Le modèle des STI constitué de trois expertises : celle du domaine à enseigner, celle de l’enseignement (module pédagogique), celle des compétences de l’apprenant (modèle d’apprenant). Ce modèle a été conçu dans le but de s’adapter à l’apprenant.
EIAO2: Environnement Interactif d’Apprentissage avec ordinateur
Ces environnements cherchent à combiner l’apprentissage par résolution de problème et l’apprentissage par la découverte. En effet, l’arrivée du terme «Interactif» signifie que ces environnements s’intéressent beaucoup plus à l’interactivité qui recouvre d’une part les activités qu’ils permettent à un apprenant et d’autre part leurs capacités d’intervention et d’adaptation à leur utilisateur (Baron et al., 1991). Le glissement du terme « enseignement » vers « apprentissage » révèle qu’on s’intéresse plus à la construction des connaissances chez un apprenant. Le terme « avec ordinateur » souligne que la machine accompagne l’apprenant tout au long du processus de l’apprentissage.
les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH)
Plus récemment, c’est le terme EIAH « les environnements informatiques pour l’apprentissage humain » qui a pris la place des termes précédents. La définition des EIAH la plus adoptée est celle de Tchounikine (Tchounikine, 2002) : « un EIAH est un environnement informatique conçu dans le but de favoriser l’apprentissage humain, c’est-à-dire, la construction de connaissances chez un apprenant. Ce type d’environnement mobilise des agents humains (élève, enseignant et tuteur) et artificiels (agents informatiques qui peuvent eux aussi tenir différents rôles) et leur offrent des situations d’interaction, localement ou à travers les réseaux informatiques, ainsi que des conditions d’accès à des ressources formatives (humaines et/ou médiatisées), ici encore locales ou distribuées ».
La Formation Ouverte et A Distance
Avant de passer à la définition de la FOAD (Betbeder, 2003), il faut tout d’abord définir les termes « Enseignement », « Apprentissage » et « Formation ». Le premier a pour objectif de transmettre le savoir. Il est organisé pour préparer, assister, suivre, contrôler et améliorer l’apprentissage. Ce dernier est le processus de transformation des informations acquises en entrée vers la sortie pour construire des connaissances chez un apprenant. La formation est un point de vue qui englobe les deux processus: l’enseignement (point de vue enseignant) et l’apprentissage (point de vue apprenant). Dans cette partie, nous présentons une définition des sigles : EAD (Enseignement A Distance), FAD (Formation A Distance) (Marot et Darnige, 1996), et nous terminons par la présentation de la Formation ouverte et A Distance (FOAD). La formation est une relation triangulaire, d’où l’apprenant construit ses connaissances en interagissant avec son environnement, le formateur ou l’enseignant contrôle l’activité de l’apprenant.
EAD : Enseignement A Distance
C’est le sigle utilisé, il désigne le transfert des connaissances dans une situation éducative en dehors d’une situation en face à face ou en « présentiel ». Donc, il prend en compte la distance géographique, d’où l’usage des nouveaux outils de communication (messagerie, téléchargement de fichier,…) au lieu d’utiliser l’envoi postal (Lameul, 2000).
FAD : Formation A Distance
La formation à distance couvre l’ensemble des dispositifs techniques et des modèles d’organisation qui ont pour but de fournir un enseignement ou un apprentissage à des individus qui sont distants de l’organisme de formation prestataire du services. En effet, il existe pas mal de définitions proposées par plusieurs spécialistes de la FAD (Keegan ,1996), l’un de ces spécialistes, qui a proposé une définition de la FAD indépendamment de l’avènement des TICE et d’Internet :
La formation à distance est une forme d’enseignement caractérisée par (Oubahssi, 2005) :
– la séparation quasi-permanente entre le formateur et l’apprenant tout au long du processus d’apprentissage (ceci différencie la formation à distance de la formation présentielle);
– l’influence d’une organisation administrative aussi bien en ce qui concerne la planification et la préparation des matériaux pédagogiques que la mise à la disposition des apprenants des services d’accompagnement et de support (ceci différencie la FAD de l’autoformation);
-l’utilisation de médias techniques (imprimerie, audio, vidéo, ordinateurs) pour assurer le lien entre le formateur et l’apprenant et médiatiser le contenu de la formation;
– L’existence de mécanismes de communication bidirectionnelles afin que l’apprenant bénéficie mais prenne aussi l’initiative de dialogues avec le formateur (ceci distingue la FAD des autres usages de la technologie dans l’éducation);
– la quasi-absence de la notion de groupe tout au long du processus d’apprentissage, de sorte que les apprenants sont toujours vus comme des individus isolés et non comme faisant partie d’un groupe, avec la possibilité d’organiser occasionnellement des rencontres, soit en présentiel, soit via des moyens électroniques à des fins didactiques ou de socialisation.
FOAD : Formation Ouverte et A Distance
Les formations ouvertes et à distance (FOAD) peut être définie comme suit (Betbeder, 2003): « La formation ouverte et à distance…
– est un dispositif organisé, finalisé, reconnu comme tel par les acteurs ;
– qui prend en compte la singularité des personnes dans leurs dimensions individuelle et collective ;
– et repose sur des situations d’apprentissage complémentaires et plurielles en termes de temps, de lieux, de médiations pédagogiques humaines et technologiques, et de ressources.etc.
La Formation Ouverte et A Distance (FOAD) englobe les concepts de formation ouverte (entre différents techniques d’enseignement) ainsi que la formation à distance. Cette approche, cherche à intégrer tous les éléments et toutes les phases du cycle de formation. Les débuts de ce mouvement d’intégration en Europe étaient l’apparition du concept du moteur d’enseignement (Claës, 1988) : système qui tente de répondre à toutes les phases de la formation, aussi bien dans la préparation (contenu et cursus), dans l’utilisation (apprentissage et soutien) et dans le suivi de la formation (pédagogique et administratif). Le domaine de la FOAD est approprié à l’introduction des technologies (CD-ROM, Internet, Intranet, etc.) dans la formation ainsi que les différents types de situations d’apprentissage (présentiel, à distance, autoformation). L’utilisation de l’Internet et les TICE dans la FOAD constitue ce que l’on désigne couramment par : e-formation (Broisin, 2006). Grâce aux TIC (technologies de l’information et de la communication), la FOAD devrait pouvoir aujourd’hui concilier économie (réduction des frais), réponse aux contraintes (individualisation de la formation) et efficacité (rapidité du déploiement à grande échelle).
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Table des matières
Introduction générale
Chapitre 1- Contexte du travail : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH)
1.1 Introduction
1.2 Contexte du travail
1.2.1 Enseignement Assisté par Ordinateur (EAO)
1.2.2 EIAO1
1.2.3 EIAO2
1.2.4 EIAH
1.2.5 Formation Ouverte et A Distance (FOAD)
1.2.6 Les plates formes d’enseignement
1.3 Les langages de modélisation pédagogiques
1.4 Les normes pour le e-Learning
1.4.1 Learning Object Model (LOM)
1.4.2 Sharable Content Object Référence Model(SCORM)
1.5 Les normes IMS
1.5.1 IMS simple sequencing
1.5.2 IMS Learner information package
1.5.3 IMS Content Packaging
1.5.4 IMS Learning Design
1.6 L’apport des EMLs
1.7 Conclusion
Chapitre 2- Les systèmes de recommandation
2.1 Introduction
2.2 Les systèmes de recommandation
2.3 La typologies des systèmes de recommandation
2.3.1 La recommandation éditoriale
2.3.2 La recommandation sociale
2.3.3 La recommandation contextuelle
2.3.4 La recommandation personnalisée
2.4 Evaluation des recommandations
2.4.1 Mésures statistiques de précision
2.4.2 Mesures permettant l’aide à la décision
2.4.3 Couverture
2.4.4 Temps de calcul
2.5 Les problèmes des systèmes de recommandation
2.5.1 Le démarrage à froid
2.5.2 La robustesse
2.5.3 Précision des recommandations
2.6 La personnalisation
2.6.1 Définition
2.6.2 Profils ou modèles d’utilisateurs
2.6.3 Représentation du profil apprenant
2.6.4 Utilisation du profil apprenant
2.6.5 Services de la personnalisation
2.7 Les types d’apprentissage
2.8 Personnaliser l’apprentissage
2.9 Les approches de la personnalisation de l’apprentissage
2.10 La personnalisation multidimensionnelle
2.11 Les environnements d’apprentissage personnalisé (PLEs)
2.11.1 Définition
2.11.1 Les avantages des PLEs
2.12 Conclusion
Chapitre 3- Vers un système d’apprentissage personnalisé (NPLE)
3.1 Introduction
3.2 Les solutions au problème de démarrage à froid
3.2.1 Les taxonomies
3.2.2 Relation entre préférences de l’item et préférences taxonomiques
3.3 travaux existants
3.4 Un nouveau système d’apprentissage personnalisé (NPLE)
3.4.1 Modélisation d’une situation d’apprentissage
3.4.1.1 la particularisation du scénario
3.4.1.2 la création d’une unité d’apprentissage UoL
3.4.2. La phase d’apprentissage
3.5 Conclusion
Chapitre 4- Expérimentation et évaluation
4.1Introduction
4.2 Données exploitées
4.2.1 University Datataset
4.2.2 Book-Crossing Dataset
4.3 Métriques d’évaluation
4.4 Expérimentation en utilisant University Dataset
4.4.1 Calcul des métriques d’évaluation
4.4.2 Explication des résultats
4.4.3 Discussion des résultats
4.5 Expérimentation en utilisant Book-Crossing Dataset
4.5.1 Calcul des métriques d’évaluation
4.5.2 Discussion des résultats
4.6 Discussion Globale
4.7 Caractéristiques du NPLE
4.8 Conclusion
Conclusion
