Modélisation probabiliste du style d'apprentissage et application à l'adaptation de contenus pédagogiques indexés par une ontologie - Université Toulouse 1 Capitole Access content directly
Theses Year : 2007

Probabilistic modelinf of learning style and application to the adaptation of learning content indexed by an ontology

Modélisation probabiliste du style d'apprentissage et application à l'adaptation de contenus pédagogiques indexés par une ontologie

Abstract

This thesis deals with adaptive teaching systems. The research question is how to adapt pedagogical activities to the preferred learning mode of a student. The scientific objectives are the modelisation of student’s learning preferences and adaptive learning contents of a given domain first and next establishing an adaptation strategy. An empirical study to derive a dependency model between the style, the pedagogy, and the student behaviour has been conducted. Results led to creating a probabilistic preference model. Two implementations are proposed: a bayesian network and an SVM classifier. The content is represented using an ontology that combines the domain, the pedagogy, and the physical resources. An adaptation strategy based on an original semantic similarity measure is established. This work significantly impacted two European research projects UP2UML and KPLAB.
Cette thèse s'inscrit dans le cadre général des systèmes d'enseignement adaptatifs. La problématique traitée est l'adaptation de l'activité pédagogique au mode d'apprentissage préféré de l'élève. Les travaux réalisés ont eu pour objectifs de : modéliser les préférences d'apprentissage de l'élève ; modéliser les contenus pédagogiques du domaine à enseigner ; proposer une stratégie d'adaptation qui rapproche les préférences des contenus afin de proposer une méthode pédagogique appropriée. Pour atteindre le premier objectif, la thèse étudie le style d'apprentissage de Felder. Une étude empirique pour établir un modèle de dépendance entre style, pédagogie, et comportement de l'élève a été réalisée. Les résultats ont permis d'établir un modèle de préférences probabiliste. Une méthode en deux étapes pour apprendre ce odèle puis le renforcer est développée. Deux implantations sont proposées : un réseau bayésien et une machine à vecteurs de support. Le contenu quant à lui est modélisé en utilisant une ontologie combinant le domaine, la pédagogie, ainsi que les ressources physiques. Une stratégie d'adaptation structurée sur quatre dimensions est présentée. Celle-ci consiste à rechercher dans le contenu la séquence pédagogique sémantiquement pertinente pour les préférences de l'élève. La recherche s'appuie sur une mesure de similarité sémantique qui est établie. Ce travail a eu un impact sur deux projets européens. En effet, la méthode de production et structuration des contenus, basée sur SCORM, qui est proposée a servi pour le projet UP2UML. L'approche de modélisation de l'élève sert aux recherches sur le profilage dans le projet KPLAB.
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  • HAL Id : tel-04567696 , version 1
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Cite

Christophe Piombo. Modélisation probabiliste du style d'apprentissage et application à l'adaptation de contenus pédagogiques indexés par une ontologie. Informatique [cs]. Institut National Polytechnique (Toulouse), 2007. Français. ⟨NNT : 2007INPT041H⟩. ⟨tel-04567696⟩
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