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dc.contributor.author |
BENDJEBAR, Safia |
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dc.date.accessioned |
2018-06-11T09:29:25Z |
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dc.date.available |
2018-06-11T09:29:25Z |
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dc.date.issued |
2016 |
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dc.identifier.uri |
http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/84 |
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dc.description.abstract |
Le sujet traité par cette thèse s’intègre dans une problématique générale relative au tutorat humain dans les environnements d’apprentissage. Il traite plus particulièrement la modélisation des tuteurs dans les Environnements Informatiques d’Apprentissage Humain (EIAH). Plusieurs travaux de recherche ont été consacrés à la modélisation des apprenants dans de tels environnements. Malheureusement, aucun travail n’a été consacré à la modélisation d’un acteur très important dans de tels systèmes qui est le tuteur.
L’objectif de ce travail de recherche est de proposer une nouvelle approche pour la modélisation du tuteur. Pour l’extraction automatique de ces modèles, plusieurs travaux de recherches récents se sont orientés vers l’utilisation des méthodes de data mining. Dans ce travail de recherche, l’objectif majeur est de proposer une nouvelle structure du modèle du tuteur en prenant en compte toutes les compétences des tuteurs ainsi que leurs comportements. Afin d’effectuer les opérations d’initialisation et de la mise à jour des différents composants de tel modèle, une technique de data mining a été adoptée. Le but principal du modèle du tuteur est de fournir au système d’apprentissage des informations pertinentes pour s’adapter aux caractéristiques et/ou préférences de l’apprenant. De ce fait, la nouvelle approche proposée prend en compte toutes les compétences, actions et comportements du tuteur pendant l’accomplissement de son métier. En effet, toute action du tuteur doit être prise en compte afin que son modèle reflète parfaitement ses compétences cognitives et comportementales. Comme résultat, la tâche d’affectation des tuteurs appropriés aux apprenants (selon leurs besoins) devient plus flexible, plus rentable et très efficace.
Un autre objectif de ce travail est l’extraction automatique des styles de tutorat des tuteurs. En effet, la méthode d’accomplissement des tâches du tuteur, ses interactions et ses actions permettent d’identifier une nouvelle caractéristique du tuteur qui est son « style du tutorat ». Cette caractéristique permet d’offrir aux apprenants une perception du type d’organisation de l’activité de leurs tuteurs. Toutes les propositions issues de ce travail ont été prises en charge par quelques prototypes qui ont été développés. En outre, ces outils ont été testés dans des situations réelles par des tuteurs universitaires. Les résultats obtenus ont été analysés et interprétés. Ils ont été considérés très satisfaisants. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.subject |
Tutorat, Data mining, Tuteur, Modèle du tuteur, Profil du tuteur, Modèle de l’utilisateur, Style de tutorat, Apprentissage humain. |
en_US |
dc.title |
Utilisation des Techniques de Data Mining pour la Modélisation des Tuteurs |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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