Les élèves qui utilisent des outils technologiques éducatifs parascolaires recherchent un complément à la formation qu’ils reçoivent en classe. Certains d’entre eux téléchargent donc l’application mobile Nomad Education afin de retravailler certains sujets de leur programme scolaire avec une approche pédagogique différente. L’utilisation de l’application est volontaire, parascolaire et non-encadrée. L’objectif de mes travaux est d’intégrer à l’application mobile existante un système de recommandation de contenus pédagogiques, pour accompagner l’apprenant de manière personnalisée dans son utilisation de l’application. L’enjeu est de permettre à l’élève de s’abstraire de son niveau scolaire en travaillant des ressources en fonction de ses besoins et acquis et de faire des liens entre les différents chapitres qu’il pourra rencontrer au cours de son apprentissage. On souhaite pour cela un système qui soit à la fois adaptatif et intelligent.

Les contributions proposées s’attachent à apporter des réponses à la problématique suivante:

Comment proposer un système de recommandations pédagogiques adapté à une utilisation en contexte parascolaire non encadré en exploitant exclusivement le contenu d’une application mobile et l’activité des apprenants au sein de cette application ?

En combinant l’utilisation de la Théorie de Réponse aux Items (IRT) afin de sélectionner des stratégies de personnalisation et la constitution d’un score de recommandation s’appuyant sur 3 composantes (pédagogique, historique et nouveauté), je propose dans une première contribution un modèle de recommandation associé à son processus d’implémentation dans le cadre de l’application mobile Nomad Education. Cette première contribution est évaluée avec des enseignants et à partir de l’analyse des traces d’apprentissage des utilisateurs du système. 

Dans ma deuxième contribution, j’utilise une approche par cycles itératifs à partir de l’analyse des traces d’usage des apprenants pour proposer des alternatives au premier modèle de recommandation, que je confronte à nouveau aux utilisateurs en contexte écologique.

Dans une troisième contribution, je propose un processus de découverte des connaissances, permettant d'extraire des traces d'utilisation des informations pertinentes pouvant enrichir la base de connaissances sur laquelle le modèle de recommandation proposé s'appuie.