Analyse des traces de navigation des apprenants dans un environnement de formation dans une perspective de détection automatique des styles d'apprentissage

Leraners' navigation trace analysis in an e-learning environment : automatic detection of learning style perspective

• Auteur / Autrice : Nabila Bousbia
• Direction : Jean-Marc Labat, Amar Balla
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Paris 6 en cotutelle avec Ecole nationale supérieure d'informatique

Mots clés

Mots clés contrôlés

Enseignement à distance

Enseignement assisté par ordinateur

Web usage mining

Résumé

De nombreux Environnements Informatiques d’Apprentissage Humain (EIAH) se sont appuyés principalement sur la détection de caractéristiques individuelles des apprenants pour le suivi et l’adaptation des contenus. L’identification de ces caractéristiques est un problème difficile dans le domaine de l’enseignement à distance. Les recherches se sont orientées vers l’analyse du comportement de l’apprenant. Cette analyse est basée sur l’interprétation d’informations recueillies pendant la session d’apprentissage, appelées traces. Ces traces fournissent des connaissances sur l’activité grâce à des variables calculées que nous appelons indicateurs. L’objectif de cette recherche est de proposer des indicateurs, aussi indépendants que possible de la conception de l’environnement de formation, pour fournir aux enseignants une perception du comportement de leurs apprenants et d’identifier leurs styles d’apprentissage (ensemble de conduites et de stratégies dans la manière de gérer et d'organiser l'information et à la manière de les mettre en œuvre). Pour valider cette approche, nous avons proposé un système à base de traces, et nous avons détaillé la méthode de calcul de l’un des indicateurs de base pour décrire les comportements de navigation des apprenants, celui de «type de navigation». La méthode de calcul proposée a été validée par trois expérimentations, dont la dernière a confirmé la possibilité d’identifier automatiquement les styles d'apprentissage à partir des comportements de navigation. Nous sommes ainsi convaincus de la validité de notre démarche qui nous permettra de poursuivre le travail visant le suivi et l’adaptation des EIAH à base de styles d'apprentissage.