De nombreux Environnements Informatiques d''Apprentissage Humain (EIAH) se sont appuyés principalement sur la détection de caractéristiques individuelles des apprenants pour le suivi et l''adaptation des contenus. L''identification de ces caractéristiques est un problème difficile. Les recherches se sont orientées vers l''analyse des traces (informations recueillies pendant la session d''apprentissage). Ces traces fournissent des connaissances sur l''activité grâce à des variables calculées appelées indicateurs. L''objectif de cette recherche est de proposer des indicateurs, aussi indépendants que possible de la conception de l''environnement de formation, permettant de ... Lire la suite
De nombreux Environnements Informatiques d''Apprentissage Humain (EIAH) se sont appuyés principalement sur la détection de caractéristiques individuelles des apprenants pour le suivi et l''adaptation des contenus. L''identification de ces caractéristiques est un problème difficile. Les recherches se sont orientées vers l''analyse des traces (informations recueillies pendant la session d''apprentissage). Ces traces fournissent des connaissances sur l''activité grâce à des variables calculées appelées indicateurs. L''objectif de cette recherche est de proposer des indicateurs, aussi indépendants que possible de la conception de l''environnement de formation, permettant de fournir aux enseignants une perception du comportement de leurs apprenants et d''identifier leurs styles d''apprentissage. Pour valider cette approche, nous avons proposé un système à base de traces, baptisé IDLS, et des indicateurs décrivant les comportements de navigation des apprenants. Les expérimentations menées ont permis de valider ces indicateurs et de confirmer la possibilité d''identifier automatiquement les styles d''apprentissage à partir des comportements de navigation.
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