Thesis of Lemya Settouti


Subject:
Trace-based Learner Modelling

Defense date: 01/10/2011

Advisor: Alain Mille
Coadvisor: Nathalie Guin

Summary:

One  of  the  most  active  research  problems  in  Technology‐Enhanced  Learning  (TEL) 
Systems is Learner Modelling (LM). The main motivation in LM‐field concerns the elaboration 
of  the  model  of  the  learner  which  consists  to  deduce,  from  the  learner's  activities 
observation,  a  description  of  his  knowledge  and  skills.    Obtaining  and  instantiating  such  a 
model  constitutes  a  classical  and  complex  objective  for  any  TEL  aiming  to  personalize  and  to 
individualize  learner’s  activities.  In  this  thesis,  we  are  interested  in  the  knowledge  allowing 
the interpretation of the learning activity traces to elaborate the learner model. For that, we 
are  working  to  define  a  conceptual  and  computational  generic  framework,  integrating 
mechanisms  of  inferences  allowing  the  traces  analysis  and  learner  model  elaboration.  An 
implementation  of  such  framework  will  support  TEL‐designer  in  the  task  of  LM.  So,  a  TEL‐
designer,  within  this  framework,  can  describes  the  activity  traces  model,  the  Learner  Model 
to  establish  (knowledge  and  skills  of  the  learner,  and  how  they  are  represented),  and 
describes  also  (in  a  formal  language  to  be  defined)  the  learner  model  elements  will  be 
inferred and/or calculated from trace elements.