University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Khenat, Radja |
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Titre : Principes d'évaluation des cours adaptatifs en ligne Type de document : texte imprimé Auteurs : Khenat, Radja, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (57 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Data Mining éducative
les cours adaptatifs en ligneIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les cours adaptatifs en ligne sont conçus pour personnaliser automatiquement les cours en ligne pour différents utilisateurs, généralement en fonction des données saisies au cours du cours. L'évaluation de la qualité de ces cours d'adaptation peut être difficile avec les méthodes d'évaluation traditionnelles telles que la comparaison avec l'objectif de l'éducation, la connaissance interne des utilisateurs qui ne peut être mesurée. Les mesures éducatives telles que les scores au quiz ne sont pas suffisamment prises en compte. Dans ce travail, nous présentons un modèle mathématique pour évaluer les cours que les instructeurs peuvent utiliser pour juger de l’efficacité du contenu.
Note de contenu : Sommaire
Introduction .................................................................................................................... 1
2. Problématique................................................................................................................. 1
3. Organisation du Mémoire............................................................................................... 2
Chapitre 1:E-Learning, Mooc et cours adaptatifs
1. Introduction .................................................................................................................... 3
2. E-Learning ou apprentissage en ligne ............................................................................ 3
2.1. Historique ................................................................................................................ 3
2.2. Définition de E-learning : ....................................................................................... 4
2.3. Définition de l’apprentissage traditionnel ............................................................... 5
2.4. L’apprentissage en ligne vers l’apprentissage traditionnel ..................................... 5
2.4.1. Les Avantages de l'apprentissage en ligne ...................................................... 5
2.4.2. Les inconvénients ............................................................................................ 6
2.4.3. Les Avantages de l’apprentissage traditionnel ................................................ 6
2.4.4. Les inconvénients ............................................................................................ 7
2.5. Les acteurs de E-Learning : .................................................................................... 8
3. MOOC ............................................................................................................................ 9
3.1. Introduction ............................................................................................................. 9
3.2. Historique ................................................................................................................ 9
3.3. Définition .............................................................................................................. 10
3.4. Les caractéristiques des MOOCs .......................................................................... 10
3.5. Plates-formes logicielles ....................................................................................... 12
4. Les cours adaptifs en ligne ........................................................................................... 15
4.1. Introduction ........................................................................................................... 15
4.2. Définition .............................................................................................................. 15
4.3. Systèmes éducatifs en ligne .................................................................................. 15
4.4. Méthodologie du cours adapté .............................................................................. 16
4.4.1. Hypermédia adaptatif .................................................................................... 16
4.4.2. Annotation adaptative .................................................................................... 17
4.4.3. Système de recommandation adaptative ....................................................... 17
4.4.4. Navigation Web adaptative ........................................................................... 17
4.4.5. Rétroaction adaptative ................................................................................... 17
5. Conclusion :.................................................................................................................. 18
Chapitre2: Data Mining et data Mining Educative
1. Introduction .................................................................................................................. 19
2. Data Mining.................................................................................................................. 19
2.1. Définition .............................................................................................................. 19
2.2. Le processus de Data Mining ................................................................................ 19
2.3. Les techniques de Data Mining ............................................................................ 22
3. Data Mining Educative (EDM) .................................................................................... 24
3.1. Introduction ........................................................................................................... 24
3.2. Définition .............................................................................................................. 24
3.3. Domaine de data Mining éducatives ..................................................................... 25
3.4. Le processus d’application de l’EDM .................................................................. 27
3.5. L’application des techniques de data Mining dans les systèmes éducatifs :......... 28
3.6. Les techniques du Data Mining dans le E-Learning ............................................. 29
3.6.1. Clustering ...................................................................................................... 30
3.6.2. Visualization .................................................................................................. 30
3.6.3. Classification et prédiction ............................................................................ 30
3.6.3.1. Classification ............................................................................................. 30
3.6.3.2. Prédiction ................................................................................................... 31
3.6.4. Relationship Mining ...................................................................................... 32
3.7. Synthèse ................................................................................................................ 32
3.8. Synthèse des travaux de la conférence EDM (2008 -2019) .................................. 32
4. Conclusion :.................................................................................................................. 33
Chapitre3: Conception d'un modèle d'évaluation des cours adaptatifs
1. Introduction .................................................................................................................. 34
2. Principe d’évaluation des cours adaptatifs en ligne : ................................................... 34
3. Exigences métriques pour les cours adaptés ................................................................ 35
4. Notre contribution ........................................................................................................ 36
5. L’architecture des Cours et saisie des données : .......................................................... 38
6. Quantités Q ................................................................................................................... 39
7. Dérivation des quantités à partir des données .............................................................. 39
7.1. Quantifier la navigation de l’utilisateur ................................................................ 40
7.2. Quantifier le comportement de l’utilisateur .......................................................... 40
7.2.1. Le temps passé ............................................................................................... 40
7.2.2. Taux d’achèvement........................................................................................ 41
7.2.3. Engagement : ................................................................................................. 41
7.3. Quantifier la performance de l’utilisateur ............................................................. 42
7.3.1.Performance du quizz : ........................................................................................ 42
7.3.2.La performance vChips ....................................................................................... 43
8. Conclusion ....................................................................................................................... 43
Chapitre4: Implémentation et évaluation du modèle
1. Introduction .................................................................................................................. 44
2. Implémentation la Métrique d’évaluation des cours adaptatifs ................................... 44
2.1. Prétraitement des données .................................................................................... 44
2.2. Environnement de travail ...................................................................................... 45
2.2.1. Python ............................................................................................................ 45
2.2.2. Caractéristiques du langage ........................................................................... 45
2.2.3. Jupyter NoteBook .......................................................................................... 46
3. Discussion sur les résultats ........................................................................................... 46
3.1. Résultat Quantifier la navigation de l’utilisateur .................................................. 46
3.1.1. Unité à l’unité ................................................................................................ 46
3.2. Résultat Quantifier le Comportement de l’utilisateur ........................................... 48
3.2.1. Le temps passé ............................................................................................... 48
3.2.2. Le taux d’achèvement .................................................................................... 49
3.2.3. Engagement ................................................................................................... 50
3.3. Résultat quantifier la performance de l’utilisateur................................................ 51
3.4. Corrélation des quantités ...................................................................................... 52
3.4.1. Corrélation dans les types de quantité ........................................................... 52
3.4.2. corrélation entre les types de quantité ........................................................... 54
4. Conclusion .................................................................................................................... 55
Conclusion générale
Conclusion Générale............................................................................................................ 56
Bibliographie ....................................................................................................................... 57Côte titre : MAI/0291 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1PZ-XJLEtVq2x7_RDzeubRNhJScqqa2zX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Principes d'évaluation des cours adaptatifs en ligne [texte imprimé] / Khenat, Radja, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (57 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Data Mining éducative
les cours adaptatifs en ligneIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les cours adaptatifs en ligne sont conçus pour personnaliser automatiquement les cours en ligne pour différents utilisateurs, généralement en fonction des données saisies au cours du cours. L'évaluation de la qualité de ces cours d'adaptation peut être difficile avec les méthodes d'évaluation traditionnelles telles que la comparaison avec l'objectif de l'éducation, la connaissance interne des utilisateurs qui ne peut être mesurée. Les mesures éducatives telles que les scores au quiz ne sont pas suffisamment prises en compte. Dans ce travail, nous présentons un modèle mathématique pour évaluer les cours que les instructeurs peuvent utiliser pour juger de l’efficacité du contenu.
Note de contenu : Sommaire
Introduction .................................................................................................................... 1
2. Problématique................................................................................................................. 1
3. Organisation du Mémoire............................................................................................... 2
Chapitre 1:E-Learning, Mooc et cours adaptatifs
1. Introduction .................................................................................................................... 3
2. E-Learning ou apprentissage en ligne ............................................................................ 3
2.1. Historique ................................................................................................................ 3
2.2. Définition de E-learning : ....................................................................................... 4
2.3. Définition de l’apprentissage traditionnel ............................................................... 5
2.4. L’apprentissage en ligne vers l’apprentissage traditionnel ..................................... 5
2.4.1. Les Avantages de l'apprentissage en ligne ...................................................... 5
2.4.2. Les inconvénients ............................................................................................ 6
2.4.3. Les Avantages de l’apprentissage traditionnel ................................................ 6
2.4.4. Les inconvénients ............................................................................................ 7
2.5. Les acteurs de E-Learning : .................................................................................... 8
3. MOOC ............................................................................................................................ 9
3.1. Introduction ............................................................................................................. 9
3.2. Historique ................................................................................................................ 9
3.3. Définition .............................................................................................................. 10
3.4. Les caractéristiques des MOOCs .......................................................................... 10
3.5. Plates-formes logicielles ....................................................................................... 12
4. Les cours adaptifs en ligne ........................................................................................... 15
4.1. Introduction ........................................................................................................... 15
4.2. Définition .............................................................................................................. 15
4.3. Systèmes éducatifs en ligne .................................................................................. 15
4.4. Méthodologie du cours adapté .............................................................................. 16
4.4.1. Hypermédia adaptatif .................................................................................... 16
4.4.2. Annotation adaptative .................................................................................... 17
4.4.3. Système de recommandation adaptative ....................................................... 17
4.4.4. Navigation Web adaptative ........................................................................... 17
4.4.5. Rétroaction adaptative ................................................................................... 17
5. Conclusion :.................................................................................................................. 18
Chapitre2: Data Mining et data Mining Educative
1. Introduction .................................................................................................................. 19
2. Data Mining.................................................................................................................. 19
2.1. Définition .............................................................................................................. 19
2.2. Le processus de Data Mining ................................................................................ 19
2.3. Les techniques de Data Mining ............................................................................ 22
3. Data Mining Educative (EDM) .................................................................................... 24
3.1. Introduction ........................................................................................................... 24
3.2. Définition .............................................................................................................. 24
3.3. Domaine de data Mining éducatives ..................................................................... 25
3.4. Le processus d’application de l’EDM .................................................................. 27
3.5. L’application des techniques de data Mining dans les systèmes éducatifs :......... 28
3.6. Les techniques du Data Mining dans le E-Learning ............................................. 29
3.6.1. Clustering ...................................................................................................... 30
3.6.2. Visualization .................................................................................................. 30
3.6.3. Classification et prédiction ............................................................................ 30
3.6.3.1. Classification ............................................................................................. 30
3.6.3.2. Prédiction ................................................................................................... 31
3.6.4. Relationship Mining ...................................................................................... 32
3.7. Synthèse ................................................................................................................ 32
3.8. Synthèse des travaux de la conférence EDM (2008 -2019) .................................. 32
4. Conclusion :.................................................................................................................. 33
Chapitre3: Conception d'un modèle d'évaluation des cours adaptatifs
1. Introduction .................................................................................................................. 34
2. Principe d’évaluation des cours adaptatifs en ligne : ................................................... 34
3. Exigences métriques pour les cours adaptés ................................................................ 35
4. Notre contribution ........................................................................................................ 36
5. L’architecture des Cours et saisie des données : .......................................................... 38
6. Quantités Q ................................................................................................................... 39
7. Dérivation des quantités à partir des données .............................................................. 39
7.1. Quantifier la navigation de l’utilisateur ................................................................ 40
7.2. Quantifier le comportement de l’utilisateur .......................................................... 40
7.2.1. Le temps passé ............................................................................................... 40
7.2.2. Taux d’achèvement........................................................................................ 41
7.2.3. Engagement : ................................................................................................. 41
7.3. Quantifier la performance de l’utilisateur ............................................................. 42
7.3.1.Performance du quizz : ........................................................................................ 42
7.3.2.La performance vChips ....................................................................................... 43
8. Conclusion ....................................................................................................................... 43
Chapitre4: Implémentation et évaluation du modèle
1. Introduction .................................................................................................................. 44
2. Implémentation la Métrique d’évaluation des cours adaptatifs ................................... 44
2.1. Prétraitement des données .................................................................................... 44
2.2. Environnement de travail ...................................................................................... 45
2.2.1. Python ............................................................................................................ 45
2.2.2. Caractéristiques du langage ........................................................................... 45
2.2.3. Jupyter NoteBook .......................................................................................... 46
3. Discussion sur les résultats ........................................................................................... 46
3.1. Résultat Quantifier la navigation de l’utilisateur .................................................. 46
3.1.1. Unité à l’unité ................................................................................................ 46
3.2. Résultat Quantifier le Comportement de l’utilisateur ........................................... 48
3.2.1. Le temps passé ............................................................................................... 48
3.2.2. Le taux d’achèvement .................................................................................... 49
3.2.3. Engagement ................................................................................................... 50
3.3. Résultat quantifier la performance de l’utilisateur................................................ 51
3.4. Corrélation des quantités ...................................................................................... 52
3.4.1. Corrélation dans les types de quantité ........................................................... 52
3.4.2. corrélation entre les types de quantité ........................................................... 54
4. Conclusion .................................................................................................................... 55
Conclusion générale
Conclusion Générale............................................................................................................ 56
Bibliographie ....................................................................................................................... 57Côte titre : MAI/0291 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1PZ-XJLEtVq2x7_RDzeubRNhJScqqa2zX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0291 MAI/0291 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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