Optimisation et Classification des chemins d’apprentissage

Abstract

Ce travail se place dans le cadre des EIAH. Il consiste à appliquer le paradigme d’adaptation à la formation à distance dispensée aux apprenants. L’adaptation est réalisée en appliquant un algorithme d’optimisation. En effet, de nouveaux paramètre de liberté sont introduits dans la mise oeuvre des pratique d’E-learning. L’apprenant devient, le pilote de sa formation, il peut apprendre selon ses préférence, ses capacité en ayant des contenues personnalisés et des parcours plus adaptés. Notre approche poursuivie consiste d’abord à évaluer l'apprenant psychologiquement et cognitivement afin de connaitre son profil et lui fournir un chemin d’apprentissage adapté à ses compétences en utilisant l’ACO (Optimisation par Algorithme de Colonies de fourmis). La deuxième étape de ce travail consiste à classer les chemins d’apprentissage générés par l’ACO et ayant conduit l’apprenant à une réussite. Ces chemins considérés optimaux, seront recommandés aux futurs apprenants ayants des profils similaires.