Laboratory of Advanced Technology and Intelligent Systems

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Proposition de sujet de thèse

Fouille de données et Intelligence Artificielle pour un tuteur intelligent de l’enseignement en ligne

Directeur de thèse : J. Ben Hadj Slama (LATIS/ENISo)

Contact : bhslama@yahoo.fr


Dans le contexte de pandémies comme celle du COVID’19, l’enseignent à distance n’est plus un
choix mais devient une nécessité. L’apprentissage en ligne, également appelé apprentissage
amélioré par la technologie, doit fournir par conséquent, un apprentissage plus hétérogène,
comprenant non seulement des supports de formation sur le Web et des classes virtuelles, mais
aussi des tuteurs automatiques intelligents permettant le suivi et l'assistance en temps réel. Ces
systèmes seront basés sur une interaction permanente entre les apprenants et la plateforme
d’enseignement. Afin d'atteindre ces objectifs, les systèmes tutoriels intelligents actuels doivent
progresser pour offrir un appui adaptatif de l'apprentissage et ceci à différents niveaux des
formations.
Dans ce projet de thèse, nous proposons en premier lieu, de mettre en oeuvre de nouveaux
moyens pour développer la communication Apprenant-Plateforme autre que celui de l'écriture.
Par la suite, nous chercherons à étudier l'impact de la communication Apprenant-Plateforme sur
l'amélioration de l'expérience d'apprentissage. Ceci a pour but de garantir la motivation et
l'intérêt des apprenants pour l'enseignement à distance. En second lieu, nous proposons
d’analyser les données dans le contexte de l'enseignement à distance afin de déterminer à quel
point elles sont influentes et efficaces pendant le tutorat, puisque leur exploitation pourrait
permettre l’amélioration de l’apprentissage. L'apprentissage en ligne peut disposer d’un volume
important d'informations liées aux activités en ligne produites par les apprenants et aussi par les
enseignants. Interpréter et analyser les données collectées avec des méthodes manuelles peut
s'avérer difficile, voire impossible. Nous proposons d’explorer, en troisième partie, plusieurs
approches et techniques, pour extraire des informations utiles des grandes quantités de données,
dont le Data Mining ou fouille de données. Ceci permettrait par exemple d’automatiser le
regroupement des profils similaires des apprenants afin de concevoir un Système de tuteur
intelligent adaptatif basé sur des stratégies de tutorat modifiées en fonction de leurs
performances.


Mots clés : l’enseignent à distance, tuteur intelligent, fouille de données, Intelligence Artificielle.