Résumé:
Un système de catégorisation des acteurs dans un réseau social éducatif est un
élément essentiel pour organiser et classifier les utilisateurs en fonction de différents
critères et indicateurs. Ce système vise à faciliter la communication, la collaboration
et l’interaction entre les membres de la communauté éducative.
Le système collecte et analyse les données générées par les utilisateurs, telles que leurs
activités d’apprentissage, leurs interactions, leurs réalisations et leurs préférences. Ces
données sont ensuite utilisées par Learning Analytics pour identifier des modèles,
des tendances et des caractéristiques spécifiques, permettant ainsi la création de ca-
tégories d’utilisateurs. Ces catégories sont exploitées par une technique de Machine
Learning (K plus proche voisin).
L’approche proposée est basée sur le suivi et l’analyse des indicateurs des interac-
tions des apprenants durant le processus d’apprentissage. Des tableaux de bords ont
été utilisés pour visualiser ses indicateurs qui décrivent un aperçu du comportement
des étudiants. Le résultat de cette analyse facilite également la prise de décision édu-
cative en fournissant aux enseignants et aux administrateurs des données pertinentes
pour évaluer l’efficacité des stratégies pédagogiques.
