MAGAM : un modèle générique pour l'adaptation multi-aspects dans les EIAH - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

MAGAM : Un modèle générique pour l’adaptation multi-aspects dans les EIAH

MAGAM : un modèle générique pour l'adaptation multi-aspects dans les EIAH

Résumé

Adaptation in learning environments can follow various aspects, such as didactics, pedagogy, game mechanics or context. While most current approaches propose to adapt according to a single aspect, this paper proposes a Multi-Aspect Generic Adaptation Model (MAGAM). This model is based on the Q-matrix. It aims at taking into account heterogeneous data to select adapted activities. It has been implemented and used into an experiment which allowed the adaptation of learning activities for 97 students based on both knowledge and gaming profiles. This experiment has shown the usefulness of MAGAM to combine various aspects of adaptation in ecological conditions
Dans les EIAH, l’adaptation peut se faire suivant plusieurs aspects, notamment didactique, pédagogique, ludique, ou encore en fonction du contexte. Alors que les approches actuelles proposent d’adapter suivant un seul aspect, cet article propose le modèle d’adaptation générique MAGAM ayant la capacité à prendre en compte de multiples aspects dans le choix d’une activité. Ce modèle est basé sur l’approche de la Q-matrice. Il a été implémenté et utilisé expérimentalement. L’adaptation expérimentale visait à sélectionner des activités suivant leur aspect ludique et didactique pour 97 étudiants. Cette expérimentation a démontré l’utilité de MAGAM pour associer plusieurs aspects d’adaptation en conditions écologiques
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Dates et versions

hal-01517137 , version 1 (20-03-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01517137 , version 1

Citer

Baptiste Monterrat, Amel Yessad, François Bouchet, Elise Lavoué, Vanda Luengo. MAGAM : un modèle générique pour l'adaptation multi-aspects dans les EIAH. Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain, Jun 2017, Strasbourg, France. pp.29-40. ⟨hal-01517137⟩
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