La personnalisation de l’apprentissage dans les environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH) est un sujet de recherche qui est traité depuis de nombreuses années. Avec l’arrivée des cours en ligne ouverts et massifs (MOOC), la question de la personnalisation se pose de façon encore plus cruciale et de nouveaux défis se présentent aux chercheurs. En effet, le même MOOC peut être suivi par des milliers d’apprenants ayant des profils hétérogènes (connaissances, niveaux éducatif, objectifs, etc). Il devient donc nécessaire de tenir compte de cette hétérogénéité en présentant aux apprenants des contenus éducatifs adaptés à leurs profils afin qu’ils tirent parti au mieux du MOOC.D’un autre côté, de plus en plus de ressources éducatives libres (REL) sont partagées sur le web. Il est important de pouvoir réutiliser ces REL dans un contexte différent de celui pour lequel elles ont été créées. En effet, produire des REL de qualité est une activité coûteuse en temps et la rentabilisation des REL passe par leur réutilisation.Pour faciliter la découverte des REL, des schémas de métadonnées sont utilisés pour décrire les REL.Cependant, l’utilisation de ces schémas a amené à des entrepôts isolés de descriptions hétérogènes et qui ne sont pas interopérables. Afin de régler ce problème, une solution adoptée dans la littérature consiste à appliquer les principes des données ouvertes et liées (LOD) aux descriptions des REL.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à la personnalisation des MOOC et à la réutilisation des REL.Nous proposons un système de recommandation qui fournit à un apprenant en train de suivre un MOOC des ressources externes qui sont des REL adaptées à son profil, tout en respectant les spécificités du MOOC suivi.Pour sélectionner les REL, nous nous intéressons à celles qui possèdent des descriptions insérées dans les LOD, stockées dans des entrepôts accessibles sur le web et offrant des moyens d’accès standardisés. Notre système de recommandation est implémenté dans une plateforme de MOOC, Open edX et il est évalué en utilisant une plateforme de micro-tâches. / For many years now, personalization in TEL is a major subject of intensive research. With the spreading of Massive Open Online Courses (MOOC), the personalization issue becomes more acute. Actually, any MOOC can be followed by thousands of learners with different educational levels, learning styles, preferences, etc. So, it is necessary to present pedagogical contents taking into account their heterogeneous profiles so that they can maximize their benefit from following the MOOC.At the same time, the amount of Open Educational Resources (OER) available on the web is permanently growing. These OERs have to be reused in contexts different from the initial ones for which they were created.Indeed, producing quality OER is costly and requires a lot of time. Then, different metadata schemas are used to describe OER. However, the use of these schemas has led to isolated repositories of heterogeneous descriptions which are not interoperable. In order to address this problem, a solution adopted in the literature is to apply Linked Open Principles (LOD) to OER descriptions.In this thesis, we are interested in MOOC personalization and OER reuse. We design a recommendation technique which computes a set of OERs adapted to the profile of a learner attending some MOOC. The recommended OER are also adapted to the MOOC specificities. In order to find OER, we are interested in those who have metadata respecting LOD principles and stored in repositories available on the web and offering standardized means of access. Our recommender system is implemented in the MOOC platform Open edX and assessed using a micro jobs platform.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018SACLC046 |
| Date | 08 June 2018 |
| Creators | Hajri, Hiba |
| Contributors | Université Paris-Saclay (ComUE), Bourda, Yolaine, Popineau, Fabrice |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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