Système de recommandation de ressources pédagogiques fondé sur les liens sociaux : Formalisation et évaluation

Avec la quantité croissante du contenu pédagogique produit chaque jour par les utilisateurs, il devient très difficile pour les apprenants de trouver les ressources les plus adaptées à leurs besoins. Les systèmes de recommandation sont utilisés dans les plateformes éducatives pour résoudre le problème de surcharge d'information. Ils sont conçus pour fournir des ressources pertinentes à un apprenant en utilisant certaines informations sur les utilisateurs et les ressources. Le présent travail s'inscrit dans le contexte des systèmes de recommandation des ressources pédagogiques, en particulier les systèmes qui utilisent des informations sociales. Nous avons défini une approche de recommandation de ressources éducatives en se basant sur les résultats de recherche dans le domaine des systèmes de recommandation, des réseaux sociaux et des environnements informatiques pour l’apprentissage humain. Nous nous appuyons sur les relations sociales entre apprenants pour améliorer la précision des recommandations. Notre proposition est basée sur des modèles formels qui calculent la similarité entre les utilisateurs d'un environnement d'apprentissage pour générer trois types de recommandation, à savoir la recommandation des 1) ressources populaires, 2) ressources utiles et 3) ressources récemment consultées. Nous avons développé une plateforme d'apprentissage, appelée Icraa, qui intègre nos modèles de recommandation. La plateforme Icraa est un environnement d’apprentissage social qui permet aux apprenants de télécharger, de visualiser et d’évaluer les ressources éducatives. Dans cette thèse, nous présentons les résultats d'une expérimentation menée pendant deux ans qui a impliqué un groupe de 372 apprenants d'Icraa dans un contexte éducatif réel. L'objectif de cette expérimentation est de mesurer la pertinence, la qualité et l'utilité des ressources recommandées. Cette étude nous a permis d'analyser les retours des utilisateurs concernant les trois types de recommandations. Cette analyse a été basée sur les traces des utilisateurs enregistrées avec Icraa et sur un questionnaire. Nous avons également effectué une analyse hors ligne en utilisant un jeu de données afin de comparer notre approche avec quatre algorithmes de référence.