Découverte de connaissances pour améliorer la personnalisation des MOOCs


Type : Stage M2

Année : 2017-18

Encadrants : Nathalie Guin, Marie Lefevre, Jean-Charles Marty, Christine Michel

Sujet :

Dans le domaine du e-learning, les MOOCs (Massively Open Online Courses) se développent de plus en plus. Le terme de MOOC regroupe à la fois les plateformes offrant des supports de cours que les supports eux-mêmes. Ces MOOCs sont destinés à être utilisés par de nombreux apprenants, avec un niveau d’encadrement variable selon les choix des enseignants proposant ces MOOCs (apprenant complètement en autonomie ou suivi par un tuteur). Ces nouveaux environnements posent de multiples questions de recherche, notamment sur leur acceptation par les différents utilisateurs, ce qui pose la question d’une démarche de type Intelligence Artificielle pour assister « avec intelligence » l’appropriation du dispositif et le partage lors du processus d’apprentissage au sein du dispositif.

Pour permettre l’appropriation d’un MOOC par les différents utilisateurs, plusieurs pistes de recherche sont envisagées. Nous pouvons adapter les contenus des QCM en fonction des caractéristiques observées des apprenants. Nous pouvons également assister les tuteurs ou les concepteurs en les guidant lors de la conception et lors du suivi des apprenants. Nous pouvons aussi fournir des indications permettant une réingénierie des plateformes et des supports pour que ceux-ci soient plus adaptés et acceptés par leurs différents utilisateurs.

Les équipes TWEAK et SICAL du laboratoire LIRIS ont proposé un modèle, PERSUA2-mooc [1] permettant à une équipe pédagogique d’un MOOC donné de définir ses propres stratégies de personnalisation afin de proposer à chaque apprenant un MOOC adapté à ses connaissances, ses habitudes et son environnement de travail. Ce modèle a été mis en œuvre dans un prototype (application web) permettant aux enseignants de définir leur stratégie de personnalisation. Ces stratégies sont ensuite exploitées par un moteur permettant de concevoir automatiquement une liste de recommandations de ressources adaptées à chaque apprenant. Ces ressources sont des ressources existantes et disponibles au sein du MOOC (exercice, vidéo, etc.), quelque soit la plateforme d’hébergement de celui-ci.

L'objectif de ce stage est de mettre en place un processus d'amélioration continue permettant aux équipes pédagogiques d’avoir des retours du système sur la qualité des règles constituant les stratégies pédagogiques de personnalisation définies. Ces conseils pourront s’appuyer sur l’analyse des traces d’activité d’apprentissage, mais aussi de manière plus collaborative sur les avis et retours des utilisateurs, apprenants ou enseignants, du MOOC concernant le rythme de l’activité, le sentiment d’accompagnement ou de confiance envers le MOOC. Ce nouveau processus devrait pouvoir permettre au système d’identifier les règles de personnalisation qui débouchent sur une personnalisation pertinente et celles qui ne semblent pas fonctionner.

La conception de ce nouveau module nécessite d’identifier comment d’interpréter les traces d’interactions des élèves au sein de la plateforme et les feedbacks fournis pour découvrir des connaissances permettant de proposer des améliorations aux stratégies pédagogiques définies par l’équipe pédagogique. Cela sous-entend d’identifier quels feedbacks pourront être fournis par les apprenants et selon quel objectif d’interprétation. Mais également de définir les éléments que nous devons tracer pour réussir à découvrir des connaissances sur l’efficacité des stratégies pédagogiques des enseignants, et comment découvrir ces connaissances. Il faudra enfin identifier quel tableau de bord peut être proposé aux équipes pédagogiques pour leur présenter les connaissances découvertes sur les stratégies et les modifications des règles de personnalisation suggérées.



[1] Florian CLERC, Marie LEFEVRE, Nathalie GUIN, Jean-Charles MARTY. Mise en place de la personnalisation dans le cadre des MOOCs. Conférence EIAH 2015, Agadir, Maroc, 2-5 juin 2015. (article)



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