Ingénierie ontologique et Adaptation dans les systèmes de e-Learning
Systèmes de e-Learning adaptatifs
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Au cours des dernières années, plusieurs recherches ont été menées pour comprendre les caractéristiques des apprenants et dégager des éléments pouvant aider à développer des systèmes de e-Learning mieux adaptés à leurs caractéristiques et leurs besoins. Seulement et bien qu'elles soient diversifiées, ces recherches ignorent trop souvent la capitalisation des expériences d'apprentissage qui peuvent être exploitées ultérieurement par d'autres apprenants. En effet, l'enjeu majeur de l'apprentissage à distance réside dans le fait d'intégrer une approche de réutilisation des...
Au cours des dernières années, plusieurs recherches ont été menées pour comprendre les caractéristiques des apprenants et dégager des éléments pouvant aider à développer des systèmes de e-Learning mieux adaptés à leurs caractéristiques et leurs besoins. Seulement et bien qu'elles soient diversifiées, ces recherches ignorent trop souvent la capitalisation des expériences d'apprentissage qui peuvent être exploitées ultérieurement par d'autres apprenants. En effet, l'enjeu majeur de l'apprentissage à distance réside dans le fait d'intégrer une approche de réutilisation des situations d'apprentissage au sein des systèmes de e- Learning. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la modélisation de différentes connaissances utilisées dans les systèmes de e-Learning (l'apprenant, le domaine, l'expérience d'apprentissage) et la façon dont ces connaissances seront exploitées pour générer automatiquement des cours adaptés et personnalisés.
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