Vers une personnalisation de la navigation par l'apprentissage de profils utilisateurs.

International audienceL'exploitation des interaction utilisateurs-sites Web peut jouer un rôle important pour l'amélioration de la navigation dans le futur Web. Dans une mesure plus particulière, dégager et reconnaître les profils des internautes à partir de ces données peut aider les navigateurs et les sites Web à personnaliser les sessions utilisateurs tout en recommandant des ressources spécifiques. Nous présentons à travers ce papier une solution de reconnaissance de profils basée sur les technologies du Web sémantique. Cette approche tire ses avantages de l'utilisation des ontologies, des annotations sémantiques sur les ressources Web et d'un moteur d'inférence et d'un moteur de recherche sémantique

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

Ressources et parcours pour l'apprentissage du langage Python : aide à la navigation individualisée dans un hypermédia épistémique à partir de traces

This research work mainly concerns means of assistance in individualized navigation through an epistemic hypermedia. We have a number of resources that can be formalized by a directed acyclic graph (DAG) called the graph of epistemes. After identifying resources and pathways environments, methods of visualization and navigation, tracking, adaptation and data mining, we presented an approach correlating activities of design or editing with those dedicated to resources‘ use and navigation. This provides ways of navigation‘s individualization in an environment which aims to be evolutive. Then, we built prototypes to test the graph of epistemes. One of these prototypes was integrated into an existing platform. This epistemic hypermedia called HiPPY provides resources and pathways on Python language. It is based on a graph of epistemes, a dynamic navigation and a personalized knowledge diagnosis. This prototype, which was experimented, gave us the opportunity to evaluate the introduced principles and analyze certain uses.Les travaux de recherche de cette thèse concernent principalement l‘aide à la navigation individualisée dans un hypermédia épistémique. Nous disposons d‘un certain nombre de ressources qui peut se formaliser à l‘aide d‘un graphe acyclique orienté (DAG) : le graphe des épistèmes. Après avoir cerné les environnements de ressources et de parcours, les modalités de visualisation et de navigation, de traçage, d‘adaptation et de fouille de données, nous avons présenté une approche consistant à corréler les activités de conception ou d‘édition à celles dédiées à l‘utilisation et la navigation dans les ressources. Cette approche a pour objectif de fournir des mécanismes d‘individualisation de la navigation dans un environnement qui se veut évolutif. Nous avons alors construit des prototypes appropriés pour mettre à l‘épreuve le graphe des épistèmes. L‘un de ces prototypes a été intégré à une plateforme existante. Cet hypermédia épistémique baptisé HiPPY propose des ressources et des parcours portant sur l‘apprentissage du langage Python. Il s‘appuie sur un graphe des épistèmes, une navigation dynamique et un bilan de connaissances personnalisé. Ce prototype a fait l‘objet d‘une expérimentation qui nous a donné la possibilité d‘évaluer les principes introduits et d‘analyser certains usages

Modélisation et mise en œuvre d'environnements informatiques pour la régulation de l'apprentissage, le cas de l'algèbre avec le projet LINGOT

200 pagesCe projet a pour objectif de mettre à la disposition des enseignants des outils performants pour un travail plus individualisé avec des élèves dans le domaine de l'algèbre élémentaire. Le travail s'appuie sur des recherches théoriques en Didactique des Mathématiques et en Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain. Le projet a produit un logiciel, appelé Pépite, qui construit automatiquement le profil cognitif en algèbre d'un élève du secondaire à partir de ses réponses à un test spécialement élaboré à cet effet

Expérience utilisateur et services publics numériques : Améliorer l'interaction citoyen-administration dans l'ère de la transformation digitale

Cet article explore le rôle central de l'expérience utilisateur dans l'interaction entre les citoyens et l'administration publique à l'ère de la transformation digitale. Il met en avant l'importance de l'expérience utilisateur pour établir la confiance et la satisfaction des citoyens en proposant des services numériques adaptés à leurs besoins et préférences. L'étude analyse également l'impact positif de l'expérience utilisateur sur l'efficacité des processus administratifs en simplifiant les procédures et en réduisant les obstacles bureaucratiques. Des exemples concrets de bonnes pratiques d'interaction citoyen-administration, basées sur l'expérience utilisateur, sont présentés pour illustrer comment une approche centrée sur les utilisateurs peut améliorer la qualité des services publics et renforcer l'engagement des citoyens. Malgré les défis et les contraintes liés à la mise en œuvre de ces principes, tels que les contraintes budgétaires et les réglementations, l'article souligne l'importance cruciale de mettre en place une approche centrée sur les utilisateurs, en s'appuyant sur l'innovation technologique, l'évaluation continue et une réflexion éthique, afin de créer des services publics numériques efficaces, accessibles et axés sur les besoins des citoyens. &nbsp

Principes de conception et d’utilisation des e-portfolios de présentation en milieu universitaire

Cette recherche se propose d’étudier, d’un point de vue de la problématique et de la méthodologie relative à l’ergonomie humain-machine, la manière dont les e-portfolios de présentation peuvent s’insérer dans le milieu universitaire. Un e-portfolio est généralement défini comme étant une collection d’informations qui illustre la scolarité, l’apprentissage ou la vie professionnelle d’une personne à travers une sélection de résultats marquants au cours de formations ou d’études, mais aussi qui regroupe les réflexions personnelles de l’apprenant sur son apprentissage, son parcours, la planification d’une carrière ou la construction d’un CV. Tout au long de cette étude nous avons chercher à comprendre à travers une analyse ciblée des besoins comment l’apprenant peut mettre en avant une démarche réflexive tout au long de son parcours. Il s’agit aussi de comprendre comment les e-portfolios de présentation pourraient se démarquer et offrir un véritable outil de placement aux étudiants comme aux recruteurs. Pour tenter de répondre à ces questions, nous avons procédé à des entretiens avec les recruteurs et les étudiants en vue de comprendre leurs attentes. L’ensemble des informations recueillies on permis de créer une maquette fonctionnelle sur laquelle ils ont pu interagir. Les éléments d’analyse issus de ces rencontres et des tests d’utilisabilité de l’outil nous ont permis de mettre sur pied une maquette finale.Based on the human-machine ergonomics methodology, this study deals with how e-portfolios of presentation could be implemented in the University. An e-portfolio can be defined as a structured amount of information displaying the education, learning and working experience of a person in relation to a selection of outstanding results. It also includes personal reflections on the learner on those accomplishments, on his career plan, on his working experience or simply on his resume. With a focused needs’ analysis, we try to understand how learners could put forward a reflexive thinking throughout their career. Also, we try to figure out how e-portfolios could become an effective investment tool for students as well as for employers. To answer these questions, we have made many interviews with employers and students in order to assess and understand their expectations. The sum of collected information has helped us to design a primary model on which they will be able to interact each other. After that phase, and according to all the usability tests conducted on that model, we developed the final model for an e-portfolio

Le neuromarketing via le web : Une performance commerciale face aux exigences de l’éthique

In recent years, the world has seen a strong use of social networks in different fields such as politics, economy, sports, etc. This use has extended to marketing, the purpose of which is to make products visible. For his part, the consumer participates in the construction of the commercial image of the company on the basis of his experience with the products consumed. There are many marketing tools. Each company adopts its digital strategy according to its means. The objective of this contribution is to clarify some dimensions as well as the consequences of neuromarketing on consumer behavior based on research conducted by marketing and neuroscience experts while presenting suggestions to deal with opportunistic behaviors of companies. In principle, the integration of neuroscience in marketing has been the subject of fierce debate among marketing theorists. In previous work, researchers try to mobilize neurological tools to understand and influence consumer behavior. Neuromarketing as a discipline has been criticized by public opinion because of its ability to use psychological and nervous mechanisms to manipulate consumption habits, hence the need to think about framing neuromarketing practices and filling the legal void while taking into account the human dimension in the product marketing process.Durant les dernières années, le monde a connu une forte utilisation des réseaux sociaux dans les différents domaines tels que la politique, l’économie, le sport, etc. Cette utilisation s’est étendue au marketing dont le but est de rendre les produits visibles. De sa part, le consommateur participe à la construction de l’mage commerciale de l’entreprise sur la base de son expérience avec les produits consommés. Les outils du marketing sont multiples. Chaque entreprise adopte sa stratégie digitale en fonction de ses moyens. L’objectif de la présente contribution est de clarifier quelques dimensions ainsi que les conséquences du neuromarketing sur le comportement du consommateur sur la base des recherches menées par des experts en marketing et en neurosciences tout en présentant des suggestions pour faire face aux comportements opportunistes des entreprises. En principe, l’intégration des neurosciences en marketing a fait l’objet des débats acharnés entre les théoriciens du marketing. Dans les travaux antérieurs, les chercheurs essayent de mobiliser les outils neurologiques pour comprendre et influencer le comportement du consommateur. Le neuromarketing comme discipline a été critiquée par l’opinion publique à cause de sa capacité à utiliser les mécanismes psychologiques et nerveux pour manipuler les habitudes de consommation, d’où la nécessité de penser à encadrer les pratiques neuromarketing et de remplir le vide juridique tout en tenant compte la dimension humaine dans le processus de commercialisation des produits

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc