L’intégration D’un Système De Recommandation Au Sein D’un Eiah
Résumé: Les environnements d’apprentissage classiques offrent des informations statiques, c'est-à-dire ils proposent le même contenu pour tous les é2tudiants. Une fois un système d’apprentissage est développé, il sera difficile, voire impossible de l’adapter selon leurs besoins et préférences. De nouveaux systèmes doivent être mis en place pour assurer la personnalisation du contenu pédagogique. Ce travail de thèse a pour objectif de proposer une nouvelle approche de recommandation des documents aux étudiants selon leurs préférences, niveau et la capacité de leurs mémoires. La nouvelle approche de recommandation est basée sur le filtrage hybride et les taxonomies : NPR-eL (New multi-Personalized Recommender System for e-Learning). NPR-eL a été intégrée dans une autre approche de modélisation et création de cours afin de développer un nouvel système d’apprentissage personnalisé (NPLE : New Personal Learning Environment). Les expérimentations que nous avons réalisées prouvent la performance de l’approche proposée.
Mots-clès:
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