Vers une plateforme sémantique pour l'apprentissage adaptatif et collaboratif en ligne - HAL UNIV-PARIS8 - open access Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2021

Towards a semantic platform for adaptive and collaborative e-learning

Vers une plateforme sémantique pour l'apprentissage adaptatif et collaboratif en ligne

Résumé

In the world of e-learning, learning systems have sought to adapt the user's profile and the content offered to them. However, from the point of view of collaboration between learners based on adaptation to the learner profile, this adaptation has not been sufficiently explored as an important aspect of the e-learning process. Adaptation will allow users with similar or very similar profiles to be grouped together to learn in harmony while maintaining motivation and commitment to learning. This should increase the success rate of learners. This will also allow us to reuse learning paths with good success rates for future recommendations to users with the same profile. In this paper, we focus on this aspect and propose a learning system that controls learning paths adapted to the users' profile and that allows collaborative learning of users in a synchronous way. After an overview of the existing work in the field of adaptive e-learning, we propose an architecture for the piloting of this type of collaborative adaptive learning based on ontologies and orchestrated by a multi-agent system. The latter is responsible for the piloting of learning paths, the recommendation of paths in collaborative or non-collaborative mode through communication between the different agents involved, and the management of events captured by the system.
Dans le monde de la formation en ligne, les systèmes d’apprentissage ont cherché à adapter leprofil de l’utilisateur et le contenu qui lui est proposé. Cette adaptation a comme objectif général depermettre à l’apprenant de tirer le meilleur parti du contenu exposé des ressources d’apprentissage.Cependant, du point de vue de la collaboration entre apprenants selon l’adaptation au profil desapprenants, cette adaptation n’a pas été suffisamment explorée comme un aspect important duprocessus d’apprentissage en ligne. L’adaptation va permettre de grouper des utilisateurs de profilsimilaire ou très proche pour apprendre en harmonie tout en gardant la motivation et l’engagementenvers l’apprentissage. Cela devrait augmenter le taux de réussite des apprenants. Cet état de faitnous permettra aussi de réutiliser les parcours d’apprentissage avec de bons taux de réussite pourde futures recommandations aux utilisateurs ayant le même profil.Dans cet article, nous mettons l’accent sur cet aspect et proposons un système d’apprentissage quirecommande des parcours d’apprentissage adaptés au profil des utilisateurs et qui permet un ap-prentissage collaboratif des utilisateurs de façon synchrone. Après un tour d’horizon de l’existantdans le domaine de l’apprentissage adaptatif en ligne, nous proposerons une architecture pour lepilotage de ce type d’apprentissage adaptatif collaboratif basé sur des ontologies et orchestrée parun système multi-agents. Ce dernier est responsable du pilotage des parcours d’apprentissage, dela recommandation de parcours en mode collaboratif ou non par le biais d’une communicationentre les différents agents intervenants et de la gestion des événements captés par le système.
Fichier principal
Vignette du fichier
SPACE-l.pdf (649.06 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03322271 , version 1 (18-08-2021)
hal-03322271 , version 2 (24-08-2021)
hal-03322271 , version 3 (26-11-2021)
hal-03322271 , version 4 (19-08-2022)
hal-03322271 , version 5 (21-11-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03322271 , version 3

Citer

Massra Sabeima, Myriam Lamolle, Azziz Anghour, Mohamedade Farouk Nanne. Vers une plateforme sémantique pour l'apprentissage adaptatif et collaboratif en ligne. 2021. ⟨hal-03322271v3⟩
622 Consultations
876 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More