La maîtrise des concepts fondamentaux de la programmation et la capacité à réaliser des programmes simples sont les objectifs essentiels de l’enseignement dans les cours d’introduction à l’informatique. L’enseignement et l’apprentissage de la programmation sont considérés complexes, ce qui explique le taux d’abandon important de ces filières, largement documenté dans la littérature. De nombreux travaux proposent des environnements d’apprentissage de la programmation assistant les apprenants dans la maîtrise de la syntaxe et de la sémantique des langages de programmation. Toutefois, parmi les causes d’échecs, la littérature identifie un manque de capacité à décomposer et formaliser un problème sous forme d’algorithme.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à la phase d’analyse et de mise en solution algorithmique. Cette phase a pour rôle de faire acquérir à l’apprenant une démarche de résolution de problème et de formalisation de la solution. Dans cette phase l’apprenant décrit ou structure sa solution algorithmique à l’aide d’une notation formelle (pseudo-code) indépendant de tout langage de programmation.L’étude de la littérature indique que l’amélioration de la capacité de résolution de problème passe par la pratique. Dans le cadre de la programmation pour les novices, il est nécessaire de faire de nombreux exercices (résolution de problème) avec des niveaux de difficulté croissante. Il est par ailleurs nécessaire de fournir une rétroaction en rapport avec les erreurs commises par les apprenants.Dans cet objectif nous proposons AlgoInit, un environnement Web pour l’apprentissage de l’algorithmique. En nous basant sur l’étude de la littérature, nous avons défini :- Une modélisation basée sur la taxonomie de Bloom pour définir le niveau cognitif des exercices proposés ;- Une approche d’évaluation basée sur la comparaison de la solution apprenant à une solution modèle. Pour comparer les solutions (apprenant et modèles) décrites en pseudo-code, nous passons par une étape de transformation des solutions en des arbres étiquetés construits à partir d’une base de règle ;- Des règles pour fournir rétroaction et exercices progressifs en fonction du résultat de l’évaluation de la solution de l’apprenant.Afin d’évaluer la potentialité de notre prototype, nous avons mené deux expérimentations à l’université de Djibouti. La première expérimentation a été consacrée à l’évaluation de la capacité de notre prototype à reconnaître les différentes solutions algorithmiques. Quant à la deuxième, elle a été consacrée à l’évaluation de l’intérêt pédagogique d’AlgoInit. Ces expérimentations ont montré des résultats probants sur la capacité d’AlgoInit de classer les solutions (correctes et incorrectes) et de fournir des rétroactions utiles. Les résultats indiquent également que notre système à une influence significative sur la capacité de résolution de problèmes des étudiants. / Mastering the basic concepts of programming and the ability to carry out simple programs are the essential objectives of introductory computer science courses. The teaching and learning of programming is considered complex, which explains the high drop-out rate of these programs, widely documented in the literature. Many works provide learning environments for programming that assist learners in mastering the syntax and semantics of programming languages. However, among the causes of failure, the literature identifies a lack of ability to decompose and formalize a problem in the form of an algorithm.In the context of this thesis, we are interested in the analysis and algorithmic solution phase. The purpose of this phase is to teach the learner a problem solving and formalization process. In this phase the learner describes or structures his algorithmic solution using a formal notation (pseudo-code) independent of any programming language.The literature review indicates that improving problem solving skills requires practice. As part of programming for novices, it is necessary to do many exercises (problem solving) with increasing difficulty levels. It is also necessary to provide feedback related to the mistakes made by the learners.For this purpose we propose AlgoInit, a Web environment for algorithmic learning. Based on the study of the literature, we defined:- A modeling based on Bloom's taxonomy to define the cognitive level of the proposed exercises.- An evaluation approach based on the comparison of a learning solution to a model solution. To compare the solutions (learner and models) described in pseudo-code, we go through a step of transforming solutions into labeled trees built from a rule base- Rules for providing feedback and progressive exercises based on the outcome of the learner's solution assessment.To evaluate the potential of our prototype, we have conducted two experiments at the University of Djibouti. The first experiment was devoted to evaluating the ability of our prototype to recognize the different algorithmic solutions. As for the second one, it was devoted to the evaluation of the educational interest of AlgoInit. These experiments have shown convincing results on the ability of AlgoInit to classify solutions (correct and incorrect) and to provide useful feedback. The results also indicate that our system has a significant influence on students’ problem solving ability.

Cette thèse en informatique se situe dans le domaine des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH), et plus particulièrement au sein du projet AGATE (an Approach for Genericity in Assistance To complEx tasks) qui vise à proposer des modèles génériques et des outils unifiés pour permettre la mise en place de systèmes d'assistance dans des applications existantes. Dans ce projet, l'éditeur d'assistance SEPIA permet aux concepteurs d'assistance de définir un système d'assistance épiphyte grâce à des règles respectant le langage aLDEAS. Ce système d'assistance peut ensuite être exécuté par le moteur d'assistance de SEPIA pour fournir de l'assistance aux utilisateurs finaux sur les applications-cibles diverses. Dans le contexte éducatif, des enseignants peuvent souhaiter mettre en place des systèmes d'assistance pour compléter les logiciels pédagogiques ou non-pédagogiques utilisés par les apprenants. Des ingénieurs pédagogiques endossent donc le rôle de concepteurs d'assistance, alors que les apprenants sont les utilisateurs finaux des applications assistées. Notre thèse traite la problématique suivante : « Comment mettre en place un système d'assistance épiphyte en contexte éducatif en adoptant une approche générique ? Nous avons abordé cette problématique de recherche en deux étapes : tout d'abord l'étude d'assistances existantes au sein d'applications utilisées en contexte éducatif, puis l'exploitation et l'enrichissement des modèles et outils du projet AGATE pour les adapter au contexte éducatif. Dans un premier temps, nous avons étudié des applications variées utilisées par des enseignants au sein de leurs cours, ainsi que des travaux existants qui proposent des systèmes d'assistance. Nous avons ainsi identifié les caractéristiques de l'assistance, et nous les avons classées selon qu'elles permettent de proposer de l'assistance technique (utilisation de l'application, prise en main) ou de l'assistance pédagogique (feedbacks pédagogiques, guidage pédagogique). Nous avons ajouté à cette classification les différents modes de déroulement d'une assistance dans le contexte éducatif. Dans un second temps, nous avons confronté les modèles et outils proposés précédemment dans le projet AGATE aux caractéristiques de l'assistance ainsi identifiées dans le contexte éducatif. Les limites des modèles et outils précédents nous ont amené à proposer deux contributions au langage aLDEAS et au système SEPIA pour les adapter au contexte éducatif. Cette nouvelle version de SEPIA adaptée au contexte éducatif est nommée SEPIA-edu. La première limite concernait la complexité de définition de systèmes d'assistance variés en termes de déroulement. Que ce soit dans un contexte éducatif ou non, il est important de pouvoir définir facilement et de manière explicite plusieurs modes d'articulation entre les différents éléments d'un système d'assistance. Nous avons donc proposé un modèle d'articulation entre les règles aLDEAS explicitant le déroulement d'une assistance et permettant de définir des systèmes d'assistance comprenant des éléments qui se déroulent de manière successive, interactive, simultanée, progressive, indépendante. Nous avons associé à ce modèle un processus d'application automatique des contraintes des modes d'articulation aux règles qui permet de générer et/ou modifier automatiquement les règles aLDEAS en faisant en sorte qu'elles soient toujours compatibles avec le moteur d'exécution d'assistance de SEPIA. Ce modèle et ce processus ont été implémentés dans SEPIA-edu. La seconde limite est propre au domaine éducatif. Elle concernait la complexité à définir un guidage pédagogique proposant un parcours entre différentes activités au sein d'une application existante. Nous avons tout d'abord proposé un modèle d'activité permettant de délimiter les activités au sein des applications... / This thesis in computer science take place in the ILE domain (Interactive Learning Environment) and was realized within the AGATE project (an Approach for Genericity in Assistance To complEx tasks) that aims at proposing generic models and unified tools to make possible the setup of assistance systems in various existing applications. In this project, an assistance editor allows assistance designers to define assistance systems and a generic assistance engine executes these assistance systems on the various target-applications without disturbing them to help final users. These assistance systems are defined by the assistance rules that respect the aLDEAS language. In the educational context, teachers can want to set up assistance system to complete the pedagogical or non-pedagogical software used by learners. Pedagogical engineers therefore have the role of assistance designers and learners are end-users of such assisted applications. Our PhD thesis address the following research question: “How to set up an epiphytic assistance system in the educational context by adopting a generic approach?” In order to answer this research question, we realized this thesis in two steps: first, the study of existing assistances within applications used in the educational context, then the exploitation and enrichment of models and tools of the AGATE project to adapt them to the educational context. In the first step, we studied the applications used by teachers in their courses as well as existing works proposing assistance system. We identified the characteristics of assistance, and classified them by the way they propose the technical assistance (use, handling of applications) and the pedagogical assistance (pedagogical feedback, pedagogical guidance) as well as different modes to sequence assistance elements in the educational context. In the second step, we confronted the models and tools proposed previously in the AGATE project to the characteristics of the assistance identified in educational context. The limitations of the previous models and tools led us to propose two contributions to the aLDEAS language and the SEPIA system in order to adapt them to the educational context. The first limitation relates to the complex definition of various assistance systems in terms of sequence of assistance elements. Whether in an educational context or not, it is important to be able to define easily and explicitly several modes of articulation between the different elements of an assistance system. We therefore proposed a model of articulation between aLDEAS rules in five modes: successive, interactive, simultaneous, progressive, independent. We associated this model with a process of automatic application of constraints of the articulation modes to the rules. This process makes it possible to automatically generate and / or modify the aLDEAS rules by making sure that they are always compatible with the execution of SEPIA assistance engine. This model and this process have been implemented in SEPIA-edu. The second limitation is specific to the educational context. It concerns the complex definition of a pedagogical guidance proposing different learning activities within an existing application. We first proposed an activity model to delimit activities within applications. Then, a pedagogical guidance model allows to define different types of pedagogical guidance (free, sequential, contextualized, temporal, personalized). A pedagogical guidance pattern was proposed to define a composed pedagogical guidance which can combine several types of pedagogical guidance. Finally, a process of the transformation of a pedagogical guidance into aLDEAS rules allows to automatically generate and modify aLDEAS rules. This model of activity, this pedagogical guidance pattern and this process have been implemented in SEPIA-edu