Application d’une approche inspirée des colonies de fourmis pour la recommandation des chemins d’apprentissage dans un cours en ligne : modèle et expérience

Résumé

Dans cet article, nous présentons la mise en œuvre, l’expérimentation et l’évaluation d’une approche pour la recommandation des chemins d’apprentissage dans un cours en ligne. Le processus de recommandation est inspiré de l’intelligence en essaim et plus particulièrement de l’optimisation par colonies de fourmis (OCF) (ant colony optimization [ACO]). Dans ce contexte, nous avons considéré une différenciation des chemins d’apprentissage en fonction de l’activité explorée pour l’apprentissage d’un cours. Dans l’objectif de recommander des chemins d’apprentissage considérés optimaux et d’évaluer ainsi leur impact sur l’apprentissage d’un cours en ligne, l’approche proposée est basée à la fois sur la recommandation de chemins pertinents par l’enseignant et sur les résultats stockés au fur et à mesure par les apprenants sur les chemins empruntés. Notre approche a été validée expérimentalement et les résultats obtenus ont montré l’émergence d’un chemin d’apprentissage favorisant la réussite d’un nombre d’apprenants relativement considérable.