Smart collaborative learning based on Semantic Educational data.

Abstract

À l'heure actuelle, le développement des villes dites 'intelligentes' constitue une orientation de choix dans la politique d'essor de la plupart des pays, moyennant le déploiement de projets pilotes qui conjuguent l'usage d'une nouvelle génération de technologies de l'information et d'un modèle de gouvernance adapté. Ainsi, ce nouvel écosystème urbain promeut la 'smartness' de la planification, de la construction et de la capacité de gestion numérique des services urbains. Pour atteindre cet objectif, il est nécessaire de stimuler l'enthousiasme de toutes les parties prenantes, afin qu’elles puissent collaborer, autour d'une vision univoque, pour bâtir leur nouvel environnement urbain. Plus particulièrement, l'éducation est identifiée comme un indicateur important servant à mesurer la compétitivité urbaine, et de ce fait, se positionne comme l'un des composants substantiels dans toute transformation 'Smart' de l'écosystème urbain. Ainsi, "Smart Éducation City" est une connotation indispensable de la Smart City. L'éducation intelligente est une nouvelle sublimation de l'éducation à l'ère du digital et une nouvelle étape de son informatisation afin de promouvoir la réforme de l'éducation. Sous l'égide de la ‘Smart Université’, l'éducation intelligente améliore la qualité et l'efficacité de l'éducation et de l'enseignement et offre le climat propice pour la formation des talents qui vont exercer les métiers d’avenir. L'Université intelligente est un grand projet multi-systèmes, et son architecture globale peut être résumée comme : "apprenant intelligent, enseignement intelligent, pédagogie intelligente, connaissance intelligente et interactions intelligentes". La mission principale de ‘Smart Université’ c’est de transmettre intelligemment la connaissance aux apprenants, lesquels peuvent collaborer en interne ou de façon étendu quant à l’écosystème universitaire pour acquérir de nouvelles compétences. Partant de ces faits, l'axe de recherche adopté dans le cadre de notre travail consiste, dans un premier temps, à développer un algorithme, basé sur des données sémantiques qui permettra de modéliser la collaboration interdisciplinaire intégrant une étape de prédiction afin d’optimiser les choix des équipes complémentaires. Puis, dans un second temps, la servicisation dudit algorithme dans une perspective de sa standardisation en tant que service intelligent de l’université intelligente