CAMLearn* : une architecture de système de recommandation sémantique sensible au contexte : application au domaine du m-learning

Résumé : Au vu de l'émergence rapide des nouvelles technologies mobiles et la croissance des offres et besoins d'une société en mouvement en formation, les travaux se multiplient pour identifier de nouvelles plateformes d'apprentissage pertinentes afin d'améliorer et faciliter le processus d'apprentissage à distance. La prochaine étape de l'apprentissage à distance est naturellement le port de l'apprentissage électronique vers les nouveaux systèmes mobiles. On parle alors de m-learning (apprentissage mobile). Jusqu'à présent l'environnement d'apprentissage était soit défini par un cadre pédagogique soit imposé par le contenu d'apprentissage. Maintenant, nous cherchons, à l'inverse, à adapter le cadre pédagogique et le contenu d'apprentissage au contexte de l'apprenant.Nos travaux de recherche portent sur le développement d'une nouvelle architecture pour le m-learning. Nous proposons une approche pour un système m-learning contextuel et adaptatif intégrant des stratégies de recommandation de scénarios de formations sans risque de rupture.
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Thèse
Informatique. Université de Bourgogne, 2015. Français. <NNT : 2015DIJOS032>
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Soumis le : vendredi 8 janvier 2016 - 17:23:12
Dernière modification le : vendredi 2 juin 2017 - 03:42:30
Document(s) archivé(s) le : vendredi 15 avril 2016 - 19:20:20

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Fayrouz Soualah Alila. CAMLearn* : une architecture de système de recommandation sémantique sensible au contexte : application au domaine du m-learning. Informatique. Université de Bourgogne, 2015. Français. <NNT : 2015DIJOS032>. <tel-01253163>

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