Personnalisation de contenu pour la construction des compétences dans les EIAH

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contexte

Le candidat travaillera notamment sur les tâches suivantes : - Modélisation de l'apprenant. Les modèles de l'apprenant représentent les croyances du système sur les caractéristiques spécifiques de l'apprenant, pertinentes pour la pratique éducative [1], encodées en utilisant un ensemble spécifique de dimensions [2]. La modélisation de l'apprenant a pour but ultime de permettre l'adaptation et la personnalisation des environnements et des activités d'apprentissage [3] tout en tenant compte des besoins uniques et hétérogènes des apprenants. Le candidat commencera par un état de l'art sur les modèles d'apprenants. Ensuite, il identifiera et développera un modèle d'apprenant approprié. Personnalisation du parcours d'apprentissage. La personnalisation est le processus qui consiste à fournir un contenu pertinent en fonction des préférences ou du comportement de l'utilisateur [4]. Il s'agit du modèle explicite de l'utilisateur qui représente ses connaissances, ses objectifs, ses intérêts et d'autres caractéristiques qui permettent au système de faire la distinction entre les différents utilisateurs [5]. Les données des journaux de traces peuvent être considérées comme des séries temporelles, c'est pourquoi cette tâche commencera par l'examen des algorithmes d'apprentissage automatique existants [6] utilisés pour l'analyse des séries temporelles. L'objectif de la personnalisation du contenu est d'optimiser l'adéquation entre le contenu du cours et les compétences de l'apprenant, afin d'obtenir un résultat d'apprentissage optimal. Pour ce faire, le candidat doit prédire la réussite de l'étudiant dans chaque exercice et, sur cette base, il décidera quel sera le prochain exercice à proposer à l'apprenant. C'est pourquoi il doit étudier les travaux de recherche existants sur la prise de décision et les algorithmes de recherche optimale. Ensuite, il identifiera et adaptera ces algorithmes à nos données avant de les comparer et de choisir le meilleur pour nos besoins de prise de décision. Notre idée est de proposer un parcours d'apprentissage personnalisé pour chaque apprenant, mis à jour dynamiquement en fonction des comportements de chaque apprenant. - Personnalisation du niveau de difficulté. Nous considérons le niveau de difficulté comme une extension du parcours d'apprentissage de la personnalisation en prenant en compte la difficulté de l'exercice dans la personnalisation. Le niveau de difficulté d'une activité a un impact direct sur l'apprentissage et la motivation. Puisque notre objectif est d'aider les apprenants dans le processus d'apprentissage, il est important de prendre en compte le niveau de difficulté d'un exercice proposé à un apprenant. Dans cette tâche, le candidat basera la personnalisation sur les activités précédentes de l'apprenant et les exercices Quick-Pi. Il étendra l'algorithme précédent de personnalisation du parcours d'apprentissage pour prendre en compte les niveaux de difficulté des exercices. Nous pensons que la motivation des étudiants sera directement liée à l'exercice que nous proposons : nous voulons éviter les situations où les exercices choisis sont soit trop faciles pour l'apprenant, transformant la réponse aux exercices en une tâche ennuyeuse à compléter, soit trop difficiles, les frustrant.

spécialité

Sciences de l'information et de la communication

laboratoire

CREM - Centre de Recherche sur les Médiations