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Modèle et application pour la génération automatique de parcours d'apprentissage personnalisés à partir de sources de confiance

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Résumé Lors d'une recherche d'information, l'apprenant est très souvent confronté à des problèmes de guidage et de personnalisation. Ceux-ci sont d'autant plus importants que la recherche se fait dans un environnement ouvert tel que le Web. En effet, dans ce cas, il n'y a actuellement pas de contrôle de pertinence sur les ressources proposées pas plus que sur l'adéquation réelle aux besoins spécifiques de l'apprenant. A travers l'étude de l'état de l'art, nous avons constaté l'absence d'un modèle de référence qui traite des problématiques liées (i) d'une part aux ressources d'apprentissage notamment à l'hétérogénéité de la structure et de la description et à la protection en terme de droits d'auteur et (ii) d'autre part à l'apprenant en tant qu'utilisateur notamment l'acquisition des éléments le caractérisant et la stratégie d'adaptation à lui offrir. Notre objectif est de proposer un système adaptatif à base de ressources d'apprentissage issues d'un environnement à ouverture contrôlée. Celui-ci permet de générer automatiquement sans l'intervention d'un expert pédagogue un parcours d'apprentissage personnalisé à partir de ressources rendues disponibles par le biais de sources de confiance. L'originalité de notre travail réside dans la proposition d'un modèle de référence dit de Lausanne qui est basé sur ce que nous considérons comme étant les meilleures pratiques des communautés : (i) du Web en terme de moyens d'ouverture, (ii) de l'hypermédia adaptatif en terme de stratégie d'adaptation et (iii) de l'apprentissage à distance en terme de manipulation des ressources d'apprentissage. Dans notre modèle, la génération des parcours personnalisés se fait sur la base (i) de ressources d'apprentissage indexées et dont le degré de granularité en favorise le partage et la réutilisation. Les sources de confiance utilisées en garantissent l'utilité et la qualité. (ii) de caractéristiques de l'utilisateur, compatibles avec les standards existants, permettant le passage de l'apprenant d'un environnement à un autre. (iii) d'une adaptation à la fois individuelle et sociale. Pour cela, le modèle de Lausanne propose : (i) d'utiliser ISO/MLR (Metadata for Learning Resources) comme formalisme de description. (ii) de décrire le modèle d'utilisateur avec XUN1 (eXtended User Model), notre proposition d'un modèle compatible avec les standards IEEE/PAPI et IMS/LIP. (iii) d'adapter l'algorithme des fourmis au contexte de l'apprentissage à distance afin de générer des parcours personnalisés. La dimension individuelle est aussi prise en compte par la mise en correspondance de MLR et de XUM. Pour valider notre modèle, nous avons développé une application et testé plusieurs scenarii mettant en action des utilisateurs différents à des moments différents. Nous avons ensuite procédé à des comparaisons entre ce que retourne le système et ce que suggère l'expert. Les résultats s'étant avérés satisfaisants dans la mesure où à chaque fois le système retourne un parcours semblable à celui qu'aurait proposé l'expert, nous sommes confortées dans notre approche.

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