Modélisation des profils des apprenants dans un système d’apprentissage alimenté par un réseau social

Abstract

Nos travaux de recherches portent sur les environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH), et particulièrement sur l’assistance aux apprenants dans leurs parcours d’apprentissage en ligne. Ce mode d’apprentissage a profondément bénéficié de l’innovation technologique importante du 21° siècle, et de l’apparition de ce qu’on appelle web 2.0. L’intégration du web 2.0 et plus précisément des réseaux sociaux au niveau des systèmes d’apprentissage à distance a porté des nouvelles fonctionnalités pour les internautes, chose qui a changé leurs comportements dans le web, donc la génération de nouvelles traces. Dans un contexte d’apprentissage à distance, la collaboration entre les apprenants est un élément indispensable pour atteindre les objectifs cognitifs de la formation. Malgré les nombreux services offerts par les plates-formes de formation ouverte et à distance (ou learning Management system), l’une des principales difficultés rencontrés par les tuteurs est comment inciter les apprenants à communiquer et échanger entre eux. L’approche proposée consiste à étudier l’importance d’intégrer un réseau social à notre plateforme d’apprentissage Moodle en faisant exploiter les principales fonctionnalités des réseaux sociaux (partage, Tags, Commentaires) dans le but d’encourager la participation et la collaboration entre apprenants. Nous proposons aussi de concevoir un système qui collecte les traces générées par les apprenants dans ces nouvelles plateformes afin de déduire les profils sociaux et les préférences de collaborations de chaque apprenant. Ces indicateurs vont aider le tuteur à mieux gérer une situation d’apprentissage et de prendre les bonnes solutions.