Vers une utilisation des TIC dans la formation des ressources humaines travaillant dans le domaine de l'éducation et la formation

L'usage des nouvelles technologies de l'information a pour intérêt d'accompagner tout responsable de toute organisation dans ses décisions, et lui permettre une visibilité aussi bien rapide que pertinente sur tous les indicateurs importants de son systême. Les responsables des ressources humaines utilisent de plus en plus d'outils informatiques, pour mieux suivre les formations continues ouvertes pour le corps enseignant. Le nombre de ces formations et l'effectif élevé des enseignants participants, peuvent poser beaucoup  de problêmes de suivi et de traçabilité. D'o๠l'idée de proposer un modêle basé sur des solutions e-learning pour aider à  l'adaptabilité de l'enseignement à  l'apprenant, et pour assurer une traçabilité lors du passage d'une formation à  une autre

An Analysis and New Methodology for Reverse Engineering of UML Behavioral

The emergence of Unified Modeling Language (UML) as a standard for modeling systems has encouraged the use of automated software tools that facilitate the development process from analysis through coding. Reverse Engineering has become a viable method to measure an existing system and reconstruct the necessary model from its original. The Reverse Engineering of behavioral models consists in extracting high-level models that help understand the behavior of existing software systems. In this paper we present an ongoing work on extracting UML diagrams from object-oriented programming languages. we propose an approach for the reverse engineering of UML behavior from the analysis of execution traces produced dynamically by an object-oriented application using formal and semi-formal techniques for modeling the dynamic behavior of a system. Our methods show that this approach can produce UML behavioral diagrams in reasonable time and suggest that these diagrams are helpful in understanding the behavior of the underlying application

Machine learning for real-time prediction of complications induced by flexible uretero-renoscopy with laser lithotripsy

It is not always easy to predict the outcome of a surgery. Peculiarly, when talking about the risks associated to a given intervention or the possible complications that it may bring about. Thus, predicting those potential complications that may arise during or after a surgery will help minimize risks and prevent failures to the greatest extent possible. Therefore, the objectif of this article is to propose an intelligent system based on machine learning, allowing predicting the complications related to a flexible uretero-renoscopy with laser lithotripsy for the treatment of kidney stones. The proposed method achieved accuracy with 100% for training and, 94.33% for testing in hard voting, 100% for testing and 95.38% for training in soft voting, with only ten optimal features. Additionally, we were able to evaluted the machine learning model by examining the most significant features using the shpley additive explanations (SHAP) feature importance plot, dependency plot, summary plot, and partial dependency plots

Prise en charge du syndrome alport au cours de la grossesse: à propos d’un cas et revue de la litterature

La survenue d'une grossesse chez une patiente porteuse d'un syndrome d'alport est une situation rare vu les répercussions de cette néphropathie sur la fertilité. Nous rapportons un cas de syndrome d'alport associé à la grossesse chez une parturiente âgée de 28 ans. La survenue d'une menace d'accouchement prématuré avec une élévation des chiffres tensionnels a nécessité l'hospitalisation de cette femme pour une éventuelle prise en charge. Une revue de la littérature discutant les différentes complications materno-fœtales et s'intéressant á la prise en charge au cours de la grossesse est également présentée

Sarcome uterin a propos d’un cas et revue de la littérature

Les sarcomes utérins sont des tumeurs rares qui se révèlent le plus souvent par des métrorragies ou des douleurs pelviennes caractérisées par une diversité histopathologique et clinique importante et un pronostic médiocre. Nous avons analysé les difficultés diagnostiques, pronostiques et thérapeutiques posés par ces tumeurs en insistant sur la nécessité d’un diagnostic précoce

Personalization of learning in an online environment by recommending learning resources using a hybrid filtering approach in a higher education context in Morocco

L’évolution des technologies de l’information a impacté le domaine de l’éducation par l’introduction de l’usage du numérique dans les processus pédagogiques qui permet d’assister et, en particulier, de personnaliser l’apprentissage. De nombreuses recherches ont été menées sur la personnalisation et l’utilisation des systèmes de recommandation en reprenant certaines approches appliquées dans le commerce en ligne. Notre travail de recherche s’inscrit dans ce contexte et vise à tester l’impact de l’hybridation des approches de recommandation en combinant le filtrage à base de contenu et de filtrage collaboratif. Ces deux méthodes s’appuient respectivement sur des caractéristiques individuelles et sociales de l’apprenant. Les résultats globalement probants de notre étude et des deux expériences qui l’ont accompagnées, ont permis de proposer plusieurs recommandations et un scénario d’application sous forme d’une démarche basée sur un mode d’apprentissage mixte associant le mode présentiel et distanciel. Cette démarche assure une personnalisation de l’apprentissage grâce à la mise en place d’une architecture en couches : services, recommandations et données. Les différentes recommandations ont été contextualisées dans le domaine de l’enseignement supérieur en général, et particulièrement dans le système d’enseignement marocain privé et public. L’expérimentation portant sur l’intérêt des systèmes hybrides de recommandation dans l’enseignement en ligne s’est déroulée dans le contexte sanitaire de la COVID-19.The evolution of information technologies has impacted the field of education through the introduction of the use of digital technology in educational processes which makes it possible to assist and, in particular, to personalize learning. Much research has been carried out on the personalization and use of recommendation systems by taking up certain approaches applied in online commerce. Our research work falls within this context and aims to test the impact of hybridizing recommendation approaches by combining content-based filtering and collaborative filtering. These two methods are based respectively on the individual and social characteristics of the learner. The globally convincing results of our study and of the two experiments that accompanied it, allowed us to propose several recommendations and an application scenario in the form of an approach based on a blended learning mode combining face-to-face and distance learning. This approach ensures personalization of learning through the implementation of a layered architecture: services, recommendations and data. The various recommendations have been contextualized in the field of higher education in general, and particularly in the Moroccan private and public education system. The experiment on the interest of hybrid recommendation systems in online education took place in the health context of COVID-19

Personnalisation de l'apprentissage dans un environnement en ligne par recommandation de ressources pédagogiques à l'aide d'une approche de filtrage hybride dans un contexte d'enseignement supérieur au Maroc

The evolution of information technologies has impacted the field of education through the introduction of the use of digital technology in educational processes which makes it possible to assist and, in particular, to personalize learning. Much research has been carried out on the personalization and use of recommendation systems by taking up certain approaches applied in online commerce. Our research work falls within this context and aims to test the impact of hybridizing recommendation approaches by combining content-based filtering and collaborative filtering. These two methods are based respectively on the individual and social characteristics of the learner. The globally convincing results of our study and of the two experiments that accompanied it, allowed us to propose several recommendations and an application scenario in the form of an approach based on a blended learning mode combining face-to-face and distance learning. This approach ensures personalization of learning through the implementation of a layered architecture: services, recommendations and data. The various recommendations have been contextualized in the field of higher education in general, and particularly in the Moroccan private and public education system. The experiment on the interest of hybrid recommendation systems in online education took place in the health context of COVID-19.L’évolution des technologies de l’information a impacté le domaine de l’éducation par l’introduction de l’usage du numérique dans les processus pédagogiques qui permet d’assister et, en particulier, de personnaliser l’apprentissage. De nombreuses recherches ont été menées sur la personnalisation et l’utilisation des systèmes de recommandation en reprenant certaines approches appliquées dans le commerce en ligne. Notre travail de recherche s’inscrit dans ce contexte et vise à tester l’impact de l’hybridation des approches de recommandation en combinant le filtrage à base de contenu et de filtrage collaboratif. Ces deux méthodes s’appuient respectivement sur des caractéristiques individuelles et sociales de l’apprenant. Les résultats globalement probants de notre étude et des deux expériences qui l’ont accompagnées, ont permis de proposer plusieurs recommandations et un scénario d’application sous forme d’une démarche basée sur un mode d’apprentissage mixte associant le mode présentiel et distanciel. Cette démarche assure une personnalisation de l’apprentissage grâce à la mise en place d’une architecture en couches : services, recommandations et données. Les différentes recommandations ont été contextualisées dans le domaine de l’enseignement supérieur en général, et particulièrement dans le système d’enseignement marocain privé et public. L’expérimentation portant sur l’intérêt des systèmes hybrides de recommandation dans l’enseignement en ligne s’est déroulée dans le contexte sanitaire de la COVID-19

Vers un modèle de recommandation se basant sur les préférences personnelles d'un apprenant et sur les liens sociaux dans un cadre collectif

National audienceLes environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH) ont permis, grâce aux automatismes qu’ils intègrent, de proposer une aide précieuse aux tuteurs dans leurs missions pédagogiques. La personnalisation des contenus et la recommandation des ressources constituent des aspects qui ont fait l’objet de beaucoup d’intérêt. Pour assurer une recommandation réussie, il faut exploiter avec pertinence les traces des interactions des apprenants avec le système. Certains travaux de recherche ont considéré les préférences individuelles de l’apprenant, et d’autres travaux ont plutôt considéré les préférences de groupes reliés à l’apprenant dans un cadre de lien social.Notre contribution consiste à proposer un modèle contenant un système de recommandation de contenu, qui prend en considération les préférences personnelles d’un apprenant et les préférences de ses amis dans un cadre collectif de groupe

Corpus-e/ɛ

Ce corpus se compose d'un enregistrement de quatre listes de mots contenant /e/ et /ɛ/ dans des positions différentes, produites par des locuteurs méridionaux. Le but de ce corpus est de montrer la difficulté de discrimination de contraste /e/-/ɛ/ en situation de production par des sujets méridionaux