Utilisation de l’intelligence artificielle et l’analyse de l’apprentissage dans la perspective d’améliorer la qualité de l’apprentissage à distance

Abstract

Avec l’essor des technologies de l’information et de la communication, les environnementsd’apprentissage en ligne sont devenus un élément essentiel de l’éducation à tous les niveaux.Ils offrent de nombreuses possibilités d’accès à un large éventail de ressources pédagogiques.Cependant, l’amélioration continue de la qualité de ces cours en ligne reste un défi majeur.Malgré l’existence denombreux modèles d’évaluation, la plupart se concentrent exclusivementsur des aspects structurels et organisationnels tels que la qualité du contenu ou des systèmes desoutien, sans intégrer pleinement les résultats de l’apprentissage de l’apprenant, qui constituentun élément essentiel pour évaluer demanière exhaustive l’efficacité des cours en ligne. Cette thèse vise à combler ces lacunes en développant une approche systématique et innovantede l’évaluation et de l’amélioration de la qualité des cours en ligne dans les environnementsinformatiques pour l’apprentissage humain. Par conséquent, l’objectif principal de ce travail de recherche est de prendre en compte lesrésultats d’apprentissage des apprenants dans le processus d’évaluation et d’amélioration de laqualité des cours en ligne, de manière à ce qu’ils puissent être améliorés en permanence. Pource faire, une échelle de qualité est proposée afin de mesurer la qualité des cours en ligne et deproposer des recommandations pertinentes pour leur amélioration. Notre première contribution dans cette recherche consiste à définir un ensemble de critèresvisant àgarantir la qualité des cours en ligne. Ces critères couvrent plusieurs dimensions essentielles,telles que l’engagement cognitif, affectif et académique des apprenants. Pour chaquecritère, nous avons également identifié et caractérisé les données pertinentes. Ce travail de recherchea impliqué une réflexion approfondie sur la manière de transformer des indicateursqualitatifs, souvent subjectifs et difficiles à quantifier, en métriques précises et mesurables.La deuxième contribution principale de notre travail réside dans le développement d’une approchevisant à améliorer la qualité des cours en ligne, en s’appuyant sur l’analyse d’apprentissageet l’intelligence artificielle. L’approche proposée d’amélioration de la qualité des cours en ligne a été validée à l’universitéde Guelma (Algérie) auprès des étudiants de première année en économie, en utilisant la plateformeMoodle. Les résultats ont montré une amélioration satisfaisante du niveau cognitif desapprenants, confirmant ainsi l’efficacité de cette approche pour améliorer la qualité des coursen ligne. Les recommandations proposées ont été bien reçues et appliquées par les étudiants,suggérant qu’elles influencent positivement leur niveau cognitif