L'apprentissage automatique comme base du suivi d'élèves et de l'amélioration de formations

Angela Bovo (1) , Stephane Sanchez (1) , Olivier Héguy (2) , Yves Duthen (3, 4)

1 IRIT-VORTEX - Visual Objects from Reality To Expression
2 Andil
3 IRIT-TCI - Traitement et Compréhension d’Images
4 UT Capitole - Université Toulouse Capitole

Cet article vise à présenter un projet de recherche dont le but est d'utiliser des méthodes d'intelligence artificielle et de fouille de données pour l'e-learning. Nous proposons des solutions techniques au problème du suivi des élèves en formation et de l'amélioration des formations proposées. Notre solution prend la forme d'une application qui centralisera des données issues de LMS et permettra de les examiner et de les analyser en utilisant des méthodes de l'intelligence artificielle. Cette application pourra dans un deuxième temps servir de base à la création d'un tuteur virtuel intelligent. Nous détaillons nos propositions concernant les méthodes à employer, l'architecture de l'application et les éléments choisis pour servir d'indicateurs et d'attributs d'apprentissage automatique, et analysons les résultats préliminaires d'un partitionnement de données.

Domaines: Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain; Education; Intelligence artificielle [cs.AI]

Angela Bovo, Stephane Sanchez, Olivier Héguy, Yves Duthen. L'apprentissage automatique comme base du suivi d'élèves et de l'amélioration de formations. Journée EIAH&IA 2013, May 2013, Toulouse, France. pp.1. ⟨hal-00824278⟩