Fouille de données éducatives: analyse des évaluations de connaissances
Joint Authors
Ndiaye, Ndeye Massata
Shabi, Yunus
Lekdioui, Khadijah
Source
Revue Marocaine de l’Évaluation et de la Recherche Educative
Issue
Vol. 2020, Issue 4 (31 Dec. 2020), pp.99-110, 12 p.
Publisher
Centre D'orientation Et De Planification De L'éducation
Publication Date
2020-12-31
Country of Publication
Morocco
No. of Pages
12
Main Subjects
Educational Sciences
Learning Technology
Topics
Abstract EN
In this article, we propose an online course recommendation system in a distance learning platform.
(LMS), which assists and supports learners during knowledge tests.
most commercial LMSs or open-source software do not include a tool to send recommendations to guide learners in their learning.
current e-learning devices, for example MOOCs, enroll thousands of learners, so tutors often feel helpless to build a synthetic representation of the learners' activity, to send recommendations, remarks to each learner and to intervene at good times.
to try to meet these needs, we propose an approach that aims to automatically analyze the learners' responses that determine their level of knowledge.
on the basis of these responses our system automatically proposes personalized recommendations for the learners.
we will then present the results of the implementation of the system developed in an experiment we conducted with 10,000 students registered on our distance learning platform.
the article presents the results obtained and the research prospects.
Abstract FRE
Dans cet article, nous proposons un système de recommandation de cours en ligne dans une plateforme de formation à distance (LMS), qui assiste et aide les apprenants lors des tests de connaissance.
La plupart des LMS commerciaux ou logiciels libres et à code source ouvert n'intègre pas d’outil permettant d’envoyer des recommandations afin de guider les apprenants dans leur apprentissage.
Les dispositifs de formation en ligne actuels, par exemple les MOOC, enrôlent des milliers d’apprenants, ainsi les tuteurs se sentent souvent démunis pour construire une représentation synthétique de l’activité des apprenants, d’envoyer des recommandations, des remarques à chaque apprenant et intervenir dans de bons moments.
Pour tenter de répondre à ces besoins, nous proposons une approche qui vise à analyser automatiquement les réponses des apprenants qui déterminent lors niveau de connaissance.
Sur la base de ces réponses, notre système propose automatiquement des recommandations personnalisées pour les apprenants.
Nous exposerons ensuite les résultats de la mise en application du système développé dans le cadre d’une expérimentation que nous avons mené avec 10 000 étudiants inscrits sur notre plateforme d’apprentissage à distance.
L’article présente les résultats obtenus et les perspectives de recherche.
American Psychological Association (APA)
Ndiaye, Ndeye Massata& Shabi, Yunus& Lekdioui, Khadijah. 2020. Fouille de données éducatives: analyse des évaluations de connaissances. Revue Marocaine de l’Évaluation et de la Recherche Educative،Vol. 2020, no. 4, pp.99-110.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1466287
Modern Language Association (MLA)
Ndiaye, Ndeye Massata…[et al.]. Fouille de données éducatives: analyse des évaluations de connaissances. Revue Marocaine de l’Évaluation et de la Recherche Educative No. 4 (Dec. 2020), pp.99-110.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1466287
American Medical Association (AMA)
Ndiaye, Ndeye Massata& Shabi, Yunus& Lekdioui, Khadijah. Fouille de données éducatives: analyse des évaluations de connaissances. Revue Marocaine de l’Évaluation et de la Recherche Educative. 2020. Vol. 2020, no. 4, pp.99-110.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1466287
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes bibliographical references: p. 109-110
Record ID
BIM-1466287
