Titre : | Normalisation et personnalisation des situations d'apprentissage | Type de document : | thèse | Auteurs : | Abik Mounia, Auteur | Langues : | Français (fre) | Catégories : | Informatique
| Mots-clés : | Apprentissage à distance, normalisation, personnalisation, contexte de
personnalisation d'apprentissage, sĂ©mantique. | Index. dĂ©cimale : | Doct/80 | RĂ©sumĂ© : | Notre travail de thèse se situe dans le contexte de la recherche des EIAH (Environnements
Informatisés pour l'Apprentissage Humain), en particulier l'amélioration de la qualité
d'apprentissage en ligne.
Pour pouvoir surmonter les limitations posées par l'enseignement traditionnel (contraintes spatio-
temporelles, apprentissage non ciblé, ... ), l'apprentissage à distance est apparu comme solution
complémentaire en vue d'améliorer la qualité de l'apprentissage. Toutefois, l'apprentissage à
distance s'est confronté à deux catégories de défis à relever: les défis d'ordre pédagogique
(collaboration entre les acteurs, personnalisation de la formation, ... ) et les défis d'ordre technique
(accès à la formation, réutilisation du contenu, ... ).
Dernièrement, si les défis techniques ont pu trouver des échos, la personnalisation qui est un défi
pédagogique reste encore un champ de recherche fertile. En effet, au fur et à mesure de
l'évolution de l'apprentissage à distance (E-Iearning, M-learning, ... ) liée à l'avancée
technologique, la sphère de la personnalisation s'élargit de plus en plus à la base des critères
provenant des profils qui constituent le contexte de personnalisation tels que le profil apprenant, le
profil groupe et le profil terminal. Par conséquent, la clé de réussite de la personnalisation réside
dans la définition du contexte de personnalisation d'apprentissage qui prend en charge le profil du
participant à la formation ainsi que son environnement technique.
L'objectif de notre approche NPLS est d'améliorer la qualité de l'apprentissage de l'existant
(situations d'apprentissage) en se basant sur le contexte de personnalisation. Pour atteindre cet
objectif, trois modules principaux sont offerts par le NPLS :
Le module de normalisation qui s'occupe de transformer systématiquement les situations
d'apprentissages existantes en situations qui respectent IMS-LD assurant ainsi la réutilisation de
ces situations d'apprentissage par n'importe quel LMS et offrant au module de personnalisation
des structures dans lesquelles l'auteur peut injecter les critères de personnalisation.
Le module édition qui offre à l'auteur des éditeurs existants pour éditer les situations
d'apprentissage issues du module normalisation ou du module personnalisation.
Le module personnalisation qui se charge d'injecter les critères de personnalisation issus du
contexte de personnalisation d'apprentissage. Ce module se charge aussi de la sémantique des
critères injectés en générant un document RDF. Ce dernier permet aux LMS de comprendre les
critères de personnalisation insérés dans les situations d'apprentissage génériques assurant ainsi
la personnalisation de ces situations selon le contexte de personnalisation d'apprentissage.
Pour assurer la durabilité du NPLS, la réutilisation des situations d'apprentissage, l'échange entre
profils qui constituent le contexte de personnalisation et la sémantique des critères annotés dans
les situations d'apprentissage, le NPLS s'appuie sur un ensemble de standards tels que:
XML pour la définition des critères de personnalisation ainsi que les relations de ces critères
avec les profils standardisés;
IMS- LD pour la description de la situation d'apprentissage;
IMS-LIP, l'IMS-Enterprise et CCIPP pour la définition des profils qui constituent le contexte
de personnalisation d'apprentissage;
RDF pour assurer la sémantique des critères annotés dans la situation d'apprentissage.
Pour valider notre approche, nous avons réalisé au sein du laboratoire Alkhawarizmi un prototype
«NPLS » en adoptant des technologies de pointe telles que XML et Java. .
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Normalisation et personnalisation des situations d'apprentissage [thèse] / Abik Mounia, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français ( fre) Catégories : | Informatique
| Mots-clés : | Apprentissage à distance, normalisation, personnalisation, contexte de
personnalisation d'apprentissage, sĂ©mantique. | Index. dĂ©cimale : | Doct/80 | RĂ©sumĂ© : | Notre travail de thèse se situe dans le contexte de la recherche des EIAH (Environnements
Informatisés pour l'Apprentissage Humain), en particulier l'amélioration de la qualité
d'apprentissage en ligne.
Pour pouvoir surmonter les limitations posées par l'enseignement traditionnel (contraintes spatio-
temporelles, apprentissage non ciblé, ... ), l'apprentissage à distance est apparu comme solution
complémentaire en vue d'améliorer la qualité de l'apprentissage. Toutefois, l'apprentissage à
distance s'est confronté à deux catégories de défis à relever: les défis d'ordre pédagogique
(collaboration entre les acteurs, personnalisation de la formation, ... ) et les défis d'ordre technique
(accès à la formation, réutilisation du contenu, ... ).
Dernièrement, si les défis techniques ont pu trouver des échos, la personnalisation qui est un défi
pédagogique reste encore un champ de recherche fertile. En effet, au fur et à mesure de
l'évolution de l'apprentissage à distance (E-Iearning, M-learning, ... ) liée à l'avancée
technologique, la sphère de la personnalisation s'élargit de plus en plus à la base des critères
provenant des profils qui constituent le contexte de personnalisation tels que le profil apprenant, le
profil groupe et le profil terminal. Par conséquent, la clé de réussite de la personnalisation réside
dans la définition du contexte de personnalisation d'apprentissage qui prend en charge le profil du
participant à la formation ainsi que son environnement technique.
L'objectif de notre approche NPLS est d'améliorer la qualité de l'apprentissage de l'existant
(situations d'apprentissage) en se basant sur le contexte de personnalisation. Pour atteindre cet
objectif, trois modules principaux sont offerts par le NPLS :
Le module de normalisation qui s'occupe de transformer systématiquement les situations
d'apprentissages existantes en situations qui respectent IMS-LD assurant ainsi la réutilisation de
ces situations d'apprentissage par n'importe quel LMS et offrant au module de personnalisation
des structures dans lesquelles l'auteur peut injecter les critères de personnalisation.
Le module édition qui offre à l'auteur des éditeurs existants pour éditer les situations
d'apprentissage issues du module normalisation ou du module personnalisation.
Le module personnalisation qui se charge d'injecter les critères de personnalisation issus du
contexte de personnalisation d'apprentissage. Ce module se charge aussi de la sémantique des
critères injectés en générant un document RDF. Ce dernier permet aux LMS de comprendre les
critères de personnalisation insérés dans les situations d'apprentissage génériques assurant ainsi
la personnalisation de ces situations selon le contexte de personnalisation d'apprentissage.
Pour assurer la durabilité du NPLS, la réutilisation des situations d'apprentissage, l'échange entre
profils qui constituent le contexte de personnalisation et la sémantique des critères annotés dans
les situations d'apprentissage, le NPLS s'appuie sur un ensemble de standards tels que:
XML pour la définition des critères de personnalisation ainsi que les relations de ces critères
avec les profils standardisés;
IMS- LD pour la description de la situation d'apprentissage;
IMS-LIP, l'IMS-Enterprise et CCIPP pour la définition des profils qui constituent le contexte
de personnalisation d'apprentissage;
RDF pour assurer la sémantique des critères annotés dans la situation d'apprentissage.
Pour valider notre approche, nous avons réalisé au sein du laboratoire Alkhawarizmi un prototype
«NPLS » en adoptant des technologies de pointe telles que XML et Java. .
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