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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.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01253163
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Friday, January 8, 2016 - 5:23:12 PM
Last modification on : Monday, March 30, 2020 - 8:40:30 AM
Document(s) archivé(s) le : Friday, April 15, 2016 - 7:20:20 PM

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  • HAL Id : tel-01253163, version 1

Citation

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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