Des avancées importantes ont été réalisées au cours de ces dernières décennies dans le domaine du E-learning. Ceci permet par exemple l'interopérabilité des plates-formes et l'adaptation du déroulement des apprentissages à l'apprenant. Mais certains composants du E-learning comme l'évaluation en ligne des apprentissages, sont encore en phase de développement. Comme conséquence de ce retard, dans la plupart des plates-formes de E-learning, les évaluations sont sous le format classique des tests malgré leurs limites et problèmes de précision. Or, en mettant à profit des techniques d'intelligence artificielle (lA), des théories en psychométrie et les normes actuelles dans le domaine du E-learning, il est possible d'intégrer des fonctionnalités permettant d'administrer des évaluations adaptatives et plus informatives à ces plates-formes. Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans ce contexte. Le mémoire présentera des algorithmes et des stratégies permettant l'adaptation des évaluations selon le niveau des habiletés cognitives des apprenants. Les résultats de ces évaluations serviront à faire un diagnostic cognitif sur les apprentissages de ces apprenants. Pour ce faire, nous devons nous assurer de la véracité des réponses fournies par les apprenants. Un mécanisme de détection de patrons de réponses inappropriées sera donc implémenté. Cette dernière fonctionnalité et le diagnostic cognitif seront présentés de façon sommaire. La plate-forme développée qui intègre toutes ses fonctionnalités est nommée PersonFit. Elle sera présentée ainsi que des stratégies permettant son intégration dans la plate-forme de E-learning Moodle. Finalement, une présentation et discussion sur les résultats d'implémentation permettront de juger de la pertinence et de l'efficacité du travail effectué. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : E-learning, Systèmes Tutoriels Intelligents, Théorie de la Réponse à l'Item, E-testing, Modèle de l'apprenant, Adaptation à l'apprenant, Moodle, PersonFit.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMUQ.969 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Sodoké, Komi Sépéli |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Detected Language | French |
| Type | Mémoire accepté, PeerReviewed |
| Format | application/pdf |
| Relation | http://www.archipel.uqam.ca/969/ |
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