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

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

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

Hybrid Filtering Recommendation System in an Educational Context

In education, the needs of learners are different in the majority of the time, as each has specificities in terms of preferences, performance and goals. Recommendation systems have proven to be an effective way to ensure this learning personalization. Already used and tested in other areas such as e-commerce, their adaptation to the educational context has led to several research studies that have tried to find the best approaches with the best expected results. This article suggests that a hybridization of recommendation systems filtering methods can improve the quality of recommendations. An experiment was conducted to test an approach that combines content-based filtering and collaborative filtering. The results proved to be convincing