Une architecture intelligente orientée objectifs basée sur les ontologies et les systèmes multi-agents pour la génération des parcours d’apprentissage personnalisés

Abstract

Aujourd’hui, les nouvelles technologies d’information et de communication sont omniprésentes dans nos lieux de travail, nos écoles et nos universités et s’imposent plus que jamais dans tous les domaines, et plus particulièrement dans le domaine de l’enseignement ouvrant ainsi de nouvelles voies d’accès au savoir. L’importance du savoir et de sa mise à jour permanente tout au long de la vie impose de nouvelles formes d’apprentissage. Les systèmes pédagogiques adaptatifs représentent un cadre de réponse à cet enjeu et garantissent aux apprenants une formation sur des concepts pointus sans contraintes spatio-temporelles. Notre thèse s’inscrit dans la continuité des travaux réalisés dans le domaine des systèmes pédagogiques adaptatifs et consiste à proposer une architecture orientée objectifs pour la génération des parcours d’apprentissage personnalisés. C’est une solution qui a pour prétention d’aider les apprenants, se lamentant des difficultés ou des lacunes, à acquérir des nouveaux concepts ou perfectionner leur savoir et savoir faire. Les apprenants peuvent se servir de la solution proposée en dehors de la classe en ciblant directement les objectifs à appréhender tout en profitant d’une adaptation qui tient compte de leurs connaissances et de leur style d’apprentissage. Les contributions de notre thèse s’articulent autour d’une architecture à trois dimensions: La première est pédagogique basée sur les taxonomies des objectifs et des approches pédagogiques, la deuxième est sémantique basée sur les ontologies et la troisième est organisationnelle basée sur les systèmes multi-agents. Une première contribution de notre thèse consiste, en premier lieu, à concevoir un ensemble d’ontologies pour la représentation, des profils des apprenants tout en intégrant leurs styles d’apprentissage selon le modèle de Felder et Silverman, du modèle de domaine pour une description sémantique des ressources et des approches pédagogiques pour favoriser l’apprentissage et faciliter l’atteinte des objectifs, et en second lieu, à modéliser un ensemble d’agents ayant accès à ces ontologies et interagissant avec les usagers du système pour construire de façon dynamique des parcours d’apprentissage personnalisés. Une deuxième contribution consiste à proposer un modèle Bayésien pour la génération des parcours évolutifs. C’est une solution qui vise à inférer, en fonction des caractéristiques cognitives et psychologiques des apprenants et les résultats des évaluations formatives, les unités hypermédias d’apprentissage les plus appropriées pour construire en temps réel des parcours d’apprentissage personnalisés. L’ensemble des contributions est accompagné par la réalisation d’un prototype pour la validation des travaux réalisés.