L’Éducation Basée sur le Web EBW (Web Based Education) est actuellement un secteur de recherches et de développement très animé. Les avantages de l’EBW sont : l’indépendance de salle de classe et l’indépendance de plateforme. Le support pédagogique de Web installé et soutenu peut être employé par des milliers d’étudiants partout dans le monde qui sont équipés de n’importe quel genre d’ordinateur Internet- connecté. Des milliers de cours basés sur le Web et d’autres applications éducatives ont été rendus disponibles sur le Web dans les dernières années. Le problème est que la plupart d’entre eux n’est rien davantage qu’un réseau des pages statiques d’hypertexte.
Un objectif stimulant de recherches est le développement des applications éducatives avancées basées sur le Web qui peuvent offrir une certaine quantité d’adaptativité et d’intelligence. Ces dispositifs sont importants pour des applications d’EBW puisque les étudiants à distance travaillent habituellement à leurs propres (souvent de la maison).
II.2.1
Adaptation et systèmes e-learning
Le mot adaptation est apparu avec le développement des plateformes et applications éducationnelle. Cette caractéristique s’avère plus importante pour une formation en ligne évoluée. Il n’est pas facile d’obtenir une aide intelligente et personnalisée qu’un professeur ou un étudiant de pair (peer student) peut fournir dans une situation normale de salle de classe. En outre, il est important que le support pédagogique Web-based soit adaptatif puisqu’il va être employé par une variété beaucoup plus grande d’étudiants que n’importe quelle application éducative "autonome". Un support pédagogique de Web qui est conçu avec une classe particulière des utilisateurs peut ne pas convenir à d’autres utilisateurs.
En fait, un système adaptatif doit être capable de :
– gérer les parcours d’apprentissage adapté à chaque utilisateur, – contrôler les activités de l’utilisateur,
– interpréter ces activités en utilisant des modèles spécifiques, – en déduire les besoins de l’utilisateur et ses préférences,
pour faciliter dynamiquement le processus d’apprentissage [Boticario et al, 2005].
FIGURE II.2 – Différents types de processus d’adaptation : de l’adaptabilité à l’adaptativité
Dans la figure II.2[Villanova02], on distingue quatre types du processus d’adaptation :
Type A : Contrôle total de l’utilisateur.
Type B : Propositions d’adaptations initiées par le système, mais sélectionnées et mises en œuvre par l’utilisateur.
Type C : Adaptations initiées (demandées) par l’utilisateur puis choisies et réalisées par le système.
Type D : Aucun contrôle de l’utilisateur (Adaptation automatique réalisée par le système).
II.2.2
Quelques Approches adaptatives utilisées
Dans ce qui suit, nous étudierons quelques approches adaptatives pour les comparer avec notre solution proposée. Parmi ces approches, nous distinguons l’utilisation des formats prédéfinis pour la création des cours, des hypermedias adaptatifs ou l’utilisation des algorithmes évolutionnaires.
II.2.2.1 Approche par conception de cours
Quand un auteur dépose un cours dans le serveur, il met en place le graphe de connaissances associé en indiquant pour chaque sommet, la partie du cours qui lui est liée. Le graphe des connaissances est matérialisé par une table UC (Unité Connaissance) où chaque "tuple" représente une unité de connaissance et la table Liens représentant les deux types de liens entre unités de connaissances (lien hiérarchique et lien de précédence) [Balla et al, 2004].
FIGUREII.3 –Processus d’adaptation d’un cours
II.2.2.2 Approche GAITS
GAITS était un des premiers systèmes éducatifs utilisant les algorithmes génétiques. Les techniques d’éducation supervisé sont employées, l’enseignant assigne un objectif pédagogique pour chaque apprenant avant que la formation commence[Quafafou, 1993].
Dans le but d’accomplir cet objectif, le tuteur interagit avec l’apprenant en utilisant des dialogues prédéfinis. Ces dialogues sont composés d’un entête et d’un corps. L’entête contient les connaissances préliminaires requis pour considérer ce dialogue comme un candidat de la leçon actuelle, un niveau d’apprentissage et une stratégie d’apprentissage pour présenter la leçon. Le corps représente le matériel pédagogique qui définit les interactions ( exposition, question/réponse, jeux, . . .)[Mock, 1996].
Le modèle de l’apprenant contient une population d’individus, où un individu est un tableau contenant des connaissances acquises, un niveau
d’apprentissage, une stratégie d’apprentissage, et le nombre de fois où l’étudiant a accepté et a rejeté cette connaissance. Compte tenu d’une population de tableaux de ces tuples, Shadow [Mock, 1996] emploie un algorithme génétique sur la population afin de maximiser les individus dont les caractéristiques ont reçu des commentaires positifs.
II.2.2.3 Approche par colonie de fourmi
Plusieurs travaux de recherche ont utilisé les algorithmes de colonies de fourmis (une classe des algorithmes évolutionnaires récemment proposée pour des problèmes difficiles). Le but était d’effectuer le suivi de l’apprenant pendant la navigation dans les liens des cours et étudier ses traces.
Avec une simple décomposition de cours en sections et unités, l’algorithme de colonies de fourmis pourrait résoudre le problème de guider les apprenants dans leur apprentissage. Les principaux mécanismes utilisés dans cet algorithme est la propagation de l’information (l’efficacité de la didactique des unités d’apprentissage, la pertinence des arcs et la tendance des apprenants) accumulés par le système grâce à la navigation des apprenants entre les unités d’apprentissage du cours. Ce mécanisme de communication de l’information décrit le mode de fonctionnement de la colonie de fourmis. L’objectif de ce dispositif de commutation est de guider l’apprenant à la plus conforme unité.[Haddi et al, 2008].
Une autre approche consiste à assimiler l’apprenant à une fourmi [Crescenzo et al, 2005]. La modélisation d’un cours sous forme d’un graphe orienté permet d’appliquer cet algorithme au e-learning. chaque nœud du graphe représente une leçon, chaque arc orienté, la possibilité de passer de cette leçon à une autre. L’apprenant peut alors être assimilé à une fourmi qui recherche le meilleur chemin pour parvenir au but, réussir les tests liés à la dernière leçon de ce cours. Le meilleur chemin à suivre se construit peu à peu grâce aux phéromones laissées par l’apprenant au fil de son apprentissage , de ses échecs et de ses succès.
De telles approches sont utilisées pour des groupes d’apprenants en enregistrant la trace des apprenants au cours de la navigation dans l’ensemble des cours.