Mise en place d’un dispositif d’analyse de l'apprentissage

Abstract

Au cours des dernières années, l'apprentissage a évolué vers une formation très importante et utile grâce au développement et à l'avancement de la technologie et du Web 2.0, qui a ouvert les perspectives de l'interaction, de la communication et la publication de divers sujets via des pages Web. Basé sur la technologie offerte par le web 2.0 et l’apparition de réseaux sociaux plus tard et qui ont fourni la possibilité de communication et de diffusion de contenu, le partage de ressources, etc. la notion de « E-learning » a vu le jour. E-learning gardes à fournir les conditions maximales pour les apprenants d'apprendre via l’internet en adoptant différents types et méthodes d'apprentissage individuel, collectif, social, ou compétitif, tous sont versés dans le contexte d'un objectif d'amélioration de l'apprentissage, mais compte tenu que l'apprentissage est considéré comme une boîte noire, on ne peut pas savoir quel revenu, les théories de l’apprentissage ont émergé pour savoir de ce que ce passe et pourquoi lors de l’apprentissage touchait à la fois le coté comportemental, social, cognitif et structurel de l'apprenant. L’apprentissage sociale « Social Learning » était également concerné par l'aspect psychologique de l'apprenant avant la direction du champ du Web immédiatement après l’émergence de médias sociaux qui ont renforcé les liens grâce à la communication et la discussion entre individus via des espaces de réseaux sociaux et des forums. Étant donné que l'apprentissage social est un processus centré sur l'apprenant, et compte tenu de la grande quantité de données générées par l’interactions des utilisateurs avec leurs activités et la nécessité de suivre leurs activités, l'exploitation de ces données utilisant des outils et des techniques aident à comprendre comment l'apprentissage se produit et se développe dans les réseaux, comment les apprenants créent du sens et construisent des connaissances lors de la connexion avec les autres et comment se déroule l'apprentissage, etc., est considérer cela comme une solution afin de suivre et d’analyser les activités des apprenants. Dans le but d’atteindre ces objectifs, l’analyse de l’apprentissage a connu l’émergence du domaine de l’extraction de données « data mining » qui a comporté un ensemble de techniques tel que : classification, clustering, régression, relation d’associations, etc. Et à cause de son attention sur la manière de l'apprentissage seulement et les techniques limitées qu’il utilise, le domaine de l’analyses de l’apprentissage « learning analytics » émergé pour ajouter d'autres types d'analyse manquantes tel que l’analyse de sentiments, l'analyse de réseaux sociaux, l'analyse d’influence, l'analyse de discours, la prédiction de succès de l’apprenant, l'analyse de concepts, modèle de création de sens, etc. et est intéressé par d'autres aspects non mis en évidence par le domaine de l'extraction de données tel que (les types de données a analyser, les parties pertinentes, les objectives, les techniques utilisés) avec son exploitation des techniques d'extraction de données « data mining ». L'analyses de l’apprentissage recherche toujours à intégrer et à exploiter des nouveaux outils d'analyse, ce qui rendre l’utilisation d’un nouvel outil d’analyse afin d’améliorer l'apprentissage par l’amélioration de résultats peut etre une tache possible. L’émergence des outils qui comportent des APIs (Application Programming Interface) tel que le MeaningCloud à nous offrir cette avantage d’exploitation d’une nouvelle technique pour l’analyse par le faire de la combinaison entre ses APIs afin de prédire le sucée de l’apprenant. Dans ce contexte, on va présenter le développement du dispositif d’analyse « Mcloud AIL : MeaningCloud for Analysing and Improving Learning » qui utilise certains APIs de Meaning Cloud tel que : l’analyse des émotions, l’extraction de sujets, le regroupement, etc. pour analyser le contexte d’apprentissage dans le système éducatif, applique la prédiction sur la situation éducative des apprenants (Que l’apprenant soit ou non capable de suivre son programme) sous forme des règles utilisent la combinaison de résultats de quelques APIs avec l'application de solutions et le suivi à chaque fois afin de vérifier l'amélioration au niveau de résultats de l'apprenant.