avis de soutenance

UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE BELFORT-MONTBELIARD
Ecole Doctorale Sciences Physiques pour l'Ingénieur et Microtechniques
Co-tutelle avec l'IBN TOFAIL (MAROC)
IRTES EA7274
AVIS DE SOUTENANCE
Monsieur Youness CHAABI
Candidat au DOCTORAT Informatique
à l'UNIVERSITE DE TECHNOLOGIE DE BELFORT-MONTBELIARD
Soutiendra sa thèse
Le lundi 11 juillet 2016 à 15h00
Ibn Tofail (Maroc) - Faculté des Sciences - Salle polyvalente
Sur le sujet suivant :
« Apport des Systémes Multi-Agent et de la logique floue pour l'assistance
au tuteur dans une communauté d'apprentisage en ligne. »
Le jury est composé de :
Monsieur Mohamed DAHCHOUR, Professeur Des Universites
Institut National Des Postes Et Telecommunications De Rabat - Maroc, Rapporteur
Madame Leila MERGHEM BOULAHIA, Maitre De Conferences Des Universites, HDR
Universite Technologie Troyes, Rapporteur
Monsieur Raja TOUAHNI, Professeur Des Universites
Faculte Des Sciences - Universite Ibn Tofail De Kenitra - Maroc
Monsieur Vincent HILAIRE, Professeur Des Universites
Univ Techn Belfort Montbeliard
Monsieur Rochdi MESSOUSSI, Professeur Des Universites
Faculte Des Sciences - Universite Ibn Tofail De Kenitra - Maroc
Madame Rachida AJHOUN, Professeur Des Universites
Ecole Nationale Superieure D'Informatique Et D'Analyse Des Systemes De Rabat Maroc
Monsieur Yassine RUICHEK, Professeur Des Universites
Univ Techn Belfort Montbeliard
Monsieur Belhassene MAZIGH, Maitre De Conferences Des Universites
Faculte De Sciences De Monastir - Tunisie
Résumé
La place importante du tutorat dans la réussite d'un dispositif de formation en ligne a ouvert un nouvel axe de
recherche dans le domaine des EIAH (Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain). Nos travaux se
situent plus particulièrement dans le champ de recherches des ACAO. Dans un contexte collaboratif, le tutorat et les
outils « d'awareness » constituent des solutions admises pour faire face à l'isolement qui très souvent, mène à
l'abandon de l'apprenant. Ainsi, du fait des difficultés rencontrées par le tuteur pour assurer un encadrement et un
suivi appropriés à partir des traces de communication (en quantités conséquentes) laissées par les apprenants,
nous proposons une approche multi-agents pour analyser les conversations textuelles asynchrones entre
apprenants. Ces interactions sont révélatrices de comportements sociaux-animateur, indépendant, etc... qu'il nous
paraît important de pouvoir repérer lors d'une pédagogie de projet pour permettre aux apprenants de situer leurs
travaux par rapport aux autres apprenants et situer leur groupe par rapport aux autres groupes d'une part, et d'autre
part permettre au tuteur d'accompagner les apprenants dans leur processus d'apprentissage, repérer et soutenir les
individus en difficulté pour leur éviter l'abandon. Ces indicateurs seront déduits à partir des grands volumes
d'échanges textuels entre apprenants.
L'approche a été ensuite testée sur une situation réelle, qui a montré une parfaite concordance entre les résultats
observés par des tuteurs humains et ceux déterminés automatiquement par notre système.
Mots-clés : Apprentissage collectif, Analyse de texte, acte langage, Système Multi-Agents, naïve bayésienne, profils
sociaux, logique floue, CSCL, Pédagogie de projet
Abstract
The growing importance of online training has put emphasis on the role of remote tutoring. A whole new area of
research, dedicated to environment for human learning (EHL), is emerging. We are concerned with this field. More
specifically, we will focus on the monitoring of learners.
The instrumentation and observation of learners activities by exploiting interaction traces in the EHL and the
development of indicators can help tutors to monitor activities of learners and support them in their collaborative
learning process. Indeed, in a learning situation, the teacher needs to observe the behavior of learners in order to
build an idea about their involvement, preferences and learning styles so that he can adapt the proposed activities.
As part of the automatic analysis of collaborative learner¿s activities, we describe a multi agent approach for
supporting learning activities in a Virtual Learning Environment context. In order to assist teachers who monitor
learning processes, viewed as a specific type of collaboration, the proposed system estimates a behavioral
(sociological) profile for each student. This estimation is based on automatic analysis of students¿ textual
asynchronous conversations. The determined profiles are proposed to the teacher and may provide assistance to
teacher during tutoring tasks. The system was experimented with students of the master ¿software quality¿ of the
Ibn Tofail University. The results obtained show that the proposed approach is effective and gives satisfactory
results.
Keywords: Collaborative Learning, Conversation Analysis, Fuzzy Logic, Multi-Agent System, Naïve Bayes, Social
Profiles