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Avis de Soutenance
Madame Wiem HACHICHA
Spécialité : Informatique et Applications
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés
« Apport de la fouille de processus pour recommander des parcours d’apprentissage dans une plateforme pédagogique. »
dirigés par Monsieur Ronan CHAMPAGNAT et Madame Corinne Amel ZAYANI
Cotutelle avec l’Université de Sfax" (TUNISIE)
le vendredi 20 décembre 2024 à 09h30
Lieu : La Rochelle Université
Pôle Communication, Multimédia et Réseaux
Amphithéâtre Michel Crépeau
44 Av. Albert Einstein 17000 LA ROCHELLE
Composition du jury :
M. Ronan CHAMPAGNAT, Université de La Rochelle -Directeur de thèse
Mme Leila BEN AYED, Université de La Manouba-ENSI - Rapporteure
Mme Florence SèDES IRIT, Université de Toulouse III - Rapporteure
M. Sébastien IKSAL LIUM, Université du Mans - Rapporteur
Mme Lilia CHENITI – BELCADHI, Université de Sousse - Examinatrice
Mme Ikram AMOUS BEN AMOR, Université de Sfax - Examinatrice
Mme Corinne Amel ZAYANI, Université de Sfax - Directrice de thèse
M. Yacine GHAMRI-DOUDANE, Université de La Rochelle - Examinateur
Mme Leila GHORBEL, Université de Monastir - Invitée
Résumé :
Le système de gestion d’apprentissage (Learning Management System - LMS) offre aux apprenants la flexibilité de gérer leurs études selon leur convenance. Il donne accès à une variété de ressources pédagogiques (texte, audio, vidéo). Les parcours d’apprentissage des apprenants dans le LMS génèrent des traces qui sont stockées dans un journal d’événements. Ce journal peut être analysé par l’Educational Process Mining (EPM) afin de découvrir des modèles de processus. Ces derniers sont essentiels, notamment pour personnaliser les parcours d’apprentissage et suivre les progrès des apprenants, ce qui améliore significativement la qualité et l’efficacité de l’apprentissage. Cette personnalisation répond aux défis rencontrés par les apprenants lors de leur apprentissage en ligne, tels que la grande quantité de ressources pédagogiques et la désorientation, pouvant entraîner un abandon des études. Cette thèse vise à extraire des connaissances des traces des utilisateurs d’une plateforme pédagogique en utilisant les techniques de fouille de processus. Grâce à ces connaissances, nous voulons recommander à l’apprenant des parcours d’apprentissage sous forme de modèles de processus. Pour cela, nous avons proposé deux approches principales : la première permet la découverte et l’amélioration des modèles de processus par le trace clustering, tandis que la seconde permet la recommandation des parcours d’apprentissage sous forme de modèles de processus basée sur les styles d’apprentissage des apprenants et des modèles de processus. Ces approches ont été évaluées sur les journaux d’événements du LMS Moodle de l’Université de La Rochelle, démontrant une amélioration significative tant dans la qualité des modèles découverts que dans l’efficacité des recommandations fournies.
https://www.univ-larochelle.fr/recherche/doctorat-et-hdr/soutenances-de-theses/soutenances-de-theses
