Méthode de classification multicritère, incrémentale et périodique appliquée à la recommandation pour l'aide au transfert des savoirs dans les MOOCs

par Sarra Bouzayane

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Gilles Kassel, Inès Saad et de Faiez Gargouri.

Soutenue le 05-10-2017

à Amiens en cotutelle avec l'Université de Sfax (Tunisie) , dans le cadre de École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens) , en partenariat avec Modélisation, Information et Systèmes (Amiens) (laboratoire) .


  • Résumé

    La thèse aborde la problématique de transfert de connaissances dans les environnements médiatisés à l'ère de la massification de données. Nous proposons une méthode d'aide à la décision multicritère MAI2P (Multicriteria Approach for the Incremental Periodic Prediction) pour la prédiction périodique et incrémentale de la classe de décision à laquelle une action est susceptible d'appartenir. La méthode MAI2P repose sur trois phases. La première phase est composée de trois étapes : la construction d'une famille de critères pour la caractérisation des actions ; la construction d'un ensemble des “Actions de référence” représentatif pour chacune des classes de décision ; et la construction d'une table de décision. La deuxième phase s'appuie sur l'algorithme DRSA-Incremental que nous proposons pour l'inférence et la mise à jour de l'ensemble de règles de décision suite à l'incrémentation séquentielle de l'ensemble des “actions de référence”. La troisième phase permet de classer les “Actions potentielles” dans l'une des classes de décision en utilisant l'ensemble de règles de décision inféré. La méthode MAI2P est validée sur un contexte des MOOCs (Massive Open Online Courses) qui sont des formations en ligne caractérisées par une masse importante de données échangées entre un nombre massif d’apprenants. Elle a permis la prédiction hebdomadaire des trois classes de décision : Cl1 des “Apprenants en risque” d'abandonner le MOOC; Cl2 des “Apprenants en difficulté” mais n'ayant pas l'intention d'abandon ; et Cl3 des “Apprenants leaders” susceptibles de soutenir les deux autres classes d'apprenants en leur transmettant l'information dont ils ont besoin. La prédiction est basée sur les données de toutes les semaines précédentes du MOOC afin de prédire le profil de l'apprenant pour la semaine suivante. Un système de recommandation KTI-MOOC (Recommender system for the Knowledge Transfer Improvement within a MOOC) est développé pour recommander à chaque “Apprenant en risque” ou “Apprenant en difficulté” une liste personnalisée des “Apprenants leaders”. Le système KTI-MOOC est basé sur la technique de filtrage démographique et a l'objectif de favoriser l'appropriation individuelle, des informations échangées, auprès de chaque apprenant

  • Titre traduit

    Multi-criteria, incremental and periodic classification method applied to the recommendation for knowledge transfer assistance in MOOCs


  • Résumé

    The thesis deals with the problem of knowledge transfer in mediated environments in the era of massive data. We propose a Multicriteria Approach for the Incremental Periodic Prediction (MAI2P) of the decision class to which an action is likely to belong. The MAI2P method is based on three phases. The first consists of three steps : the construction of a family of criteria for the characterization of actions ; the construction of a representative set of “Reference actions” for each of the decision classes ; and the construction of a decision table. The second phase is based on the DRSA-Incremental algorithm that we propose for the inference and the updating of the set of decision rules following the sequential increment of the “Reference actions” set. The third phase is meant to classify the “Potential Actions” in one of the predefined decision classes using the set of inferred decision rules. The MAI2P method is validated especially in the context of the Massive Open Online Courses (MOOCs), which are e-courses characterized by a huge amount of data exchanged between a massive number of learners. It allows the weekly prediction of the three decision classes : Cl1 of the “At risk learners”, those who intend to give up the MOOC; Cl2 of the “Struggling learners”, those who have pedagogical difficulties but have no plan to abandon it ; and Cl3 of the “Leader learners”, those who can support the other two classes of learners by providing them with all the information they need. The prediction is based on data from all the previous weeks of the MOOC in order to predict the learner profile for the following week. A recommender system KTI-MOOC (Recommender system for Knowledge Transfer Improvement within a MOOC) is developed to recommend to each “At risk learner” or “Struggling learner” a personalized list of “Leader learners”. This system is based on the demographic filtering technique and aims to promote the individual appropriation, of the exchanged information, for each learner


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