Utilisation des ontologies dans un EIAH

La société d’aujourd’hui exige de nouvelles aptitudes et compétences et l’université joue un rôle important dans leur acquisition. Le milieu de l’éducation subit actuellement de profondes transformations dûes à l’intégration et à l’exploitation des nouvelles Technologies de l’Information et de La Communication Appliquées à l'Education (TICE). L’utilisation de ces technologies dans les milieux de formation permet d’envisager de nouvelles approches d’apprentissage. Toutefois la qualité de ces approches dépend de leur capacité à fournir aux apprenants, des contenus pédagogique adaptés à leurs besoins et aussi à leurs préférences. Ce travail de recherche concerne l’utilisation des ontologies dans les EIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain) d’une manière générale et en particulier, l’intégration d’un système d’apprentissage par classe inversée pour l’enseignement de l’algorithmique chez les débutants. Mots clés : Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain EIAH, Ontologie, Classe inversée, Taxonomie de Bloom, enseignement de l’algorithmique.

Vers une approche sociale sémantique pour enrichir le profil apprenant dans les environnements d’apprentissage humain

Les environnements d’apprentissage humain contiennent un grand nombre de ressources et offrent même plusieurs propositions de cours aux apprenants en fonction de plusieurs critères à savoir les intérêts, le niveau, les préférences etc. Ces informations sont dans la plupart des cas renseignées par les apprenants lors de la première inscription sur l’environnement ou bien issues des interactions de l’apprenant avec le système. Toutefois, un grand nombre d’informations concernant l’apprenant ne sont pas incluses dans leur profil d’apprentissage sur l’environnement d’apprentissage alors qu’elles existent bien sur les réseaux sociaux. Par conséquent, des ressources intéressantes et disponibles sur l’environnement d’apprentissage ne sont pas proposées aux apprenants en raison du manque d’informations sur leurs profils. Les réseaux sociaux apportent des moyens d’échanger des informations et des connaissances entre les membres de ces réseaux. Des passerelles entre les environnements d’apprentissage humain et les réseaux sociaux doivent être étudiées et mises en place. Les outils des réseaux sociaux et du Web sémantique permettent d’imaginer des solutions pour une recommandation multidimensionnelle dans le cadre de ce travail de thèse.

Utilisation de blockchain dans un système d’apprentissage intelligent

Une blockchain « ou chaîne de blocs » est un réseau permettant d’opérer des transactions en toute sécurité et sans l’intervention d’une partie tierce. Il s’agit d’un grand livre comptable public consignant les transactions de manière incontestable. Dans un système d’apprentissage intelligent, les défis importants auxquels sont confrontées sont les problèmes de confiance, de confidentialité et de transparence dans le partage et la récupération de toute information. Étant donné que la blockchain est une technologie unique, elle offre des fonctionnalités extraordinaires telles que la décentralisation, la traçabilité et l'immuabilité; en intégrant cette technologie dans un système d’apprentissage intelligent, il peut surmonter tous les risques techniques, les menaces potentielles et la confidentialité préoccupations. Avec la blockchain , les données peuvent être stockées et accessibles de manière plus sécurisée. De plus, l'application de la blockchain dans un système d’apprentissage intelligent fournira également une assistance intelligente pour la mise en œuvre, l'évaluation, le suivi, la livraison et la gestion de toute information concernant à la fois l'enseignant et l'apprenant. Par conséquent, la mise en œuvre de la technologie Blockchain dans un système d’apprentissage intelligent pourrait rendre le système global plus sûr, plus fiable et plus transparent.

Vers l’adaptation de l’apprentissage dans un environnement mobile sensible au context

L’objectif de ce travail est la conception d’un système d’apprentissage mobile sensible au context de l’apprenant qui est un context dynamique capté par les capteurs du Smartphones. Dans ce type de système, les ressources d'apprentissage (Learning Objects) pourraient être recommandées automatiquement pour obtenir une expérience d'apprentissage personnalisée. L’un des types d’adaptation connus dans la literature est l’adaptation du chemin d’apprentissage, reconnu aussi comme un problem d’adaptation du séquencement des resources pédagogiques (Adaptive learning path problem) selon les informations contenu dans le modèle de context de l’apprenant (temps, emplacement, style d’apprentissage,…). L’adaptation du séquencement des Ressources pédagogique est considéré par plusieurs chercheurs un problem d’optimisation combinatoire, de type NP-Hard problem, qui peut etre résolu par des l’application de l’une des métaèheuristiques de types algorithmes évolutionnaires, optimisation de l'essaim (Swarm optimization), …. Notre objectif donc sera d'appliquer une méta heuristique pour avoir des resultats meilleurs dans l'adaptation du séquencement d'apprentissage mobile.

Construction des groupes sociaux pour la résolution des problèmes dans les environnements d’apprentissage humain

Dans les réseaux sociaux pour l’apprentissage humain, les apprenants doivent s'engager à organiser leurs propres activités d'apprentissage et à acquérir des connaissances d'autrui pour atteindre leurs objectifs d'apprentissage. Par leur nature, les besoins d'apprentissage des apprenants non formels (hors classe) sont généralement plus diversifiés et individualisés que ceux des apprenants formels (en classe). Dans la pratique, il est impossible de compter sur l'instruction prédéfinie ou sur l’enseignant seul pour répondre à ces divers besoins d'apprentissage. Pour construire des connaissances, les apprenants non formels dans les réseaux sociaux pour l’apprentissage humain doivent compter sur l'interaction avec les pairs. Au cours du partage des connaissances dans ces environnements, la collaboration est un moyen de parvenir à une compréhension réciproque entre apprenants et de construire des connaissances en effectuant des activités par interaction avec d'autres. Mais cela ne signifie pas que les pairs partageront sérieusement les connaissances. Le partage des connaissances devient une activité d'apprentissage critique, si, en travaillant sur un problème complexe. Pour les aider, il est nécessaire de fournir un modèle de collaboration qui permet non seulement de partager le savoir, mais aussi de guider la collaboration qui contribue à la construction de connaissances, ainsi que, à la résolution des problèmes. Donc, plusieurs questions de recherche peuvent être posées telles que : comment regrouper les apprenants en groupes dans les réseaux sociaux ? Comment favoriser la collaboration entre les apprenants utilisant un réseau social ? Et Quelles sont les techniques à utiliser pour modéliser les apprenants dans un contexte d’apprentissage social et collaboratif ?