Thèse soutenue

Personnalisation de l'apprentissage dans un environnement en ligne par recommandation de ressources pédagogiques à l'aide d'une approche de filtrage hybride dans un contexte d'enseignement supérieur au Maroc
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Auteur / Autrice : Mohammed Baidada
Direction : Franck PoirierKhalifa Mansouri
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 15/12/2020
Etablissement(s) : Lorient
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance - Laboratoire des sciences et techniques de l'information- de la communication et de la connaissance / Lab-STICC
Jury : Président / Présidente : Philippe Trigano
Examinateurs / Examinatrices : Hanaa Hachimi, Jean-Marie Gilliot
Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Trigano, El Houssine Labriji

Mots clés

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Résumé

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L’évolution des technologies de l’information a impacté le domaine de l’éducation par l’introduction de l’usage du numérique dans les processus pédagogiques qui permet d’assister et, en particulier, de personnaliser l’apprentissage. De nombreuses recherches ont été menées sur la personnalisation et l’utilisation des systèmes de recommandation en reprenant certaines approches appliquées dans le commerce en ligne. Notre travail de recherche s’inscrit dans ce contexte et vise à tester l’impact de l’hybridation des approches de recommandation en combinant le filtrage à base de contenu et de filtrage collaboratif. Ces deux méthodes s’appuient respectivement sur des caractéristiques individuelles et sociales de l’apprenant. Les résultats globalement probants de notre étude et des deux expériences qui l’ont accompagnées, ont permis de proposer plusieurs recommandations et un scénario d’application sous forme d’une démarche basée sur un mode d’apprentissage mixte associant le mode présentiel et distanciel. Cette démarche assure une personnalisation de l’apprentissage grâce à la mise en place d’une architecture en couches : services, recommandations et données. Les différentes recommandations ont été contextualisées dans le domaine de l’enseignement supérieur en général, et particulièrement dans le système d’enseignement marocain privé et public. L’expérimentation portant sur l’intérêt des systèmes hybrides de recommandation dans l’enseignement en ligne s’est déroulée dans le contexte sanitaire de la COVID-19.