Enhancement and personalization of the learning experience based on learner modeling, taking into account self-regulation, collaboration (recommendation, contribution) and evaluation
Amélioration et personnalisation de l’expérience d’apprentissage sur la base d’une modélisation de l’apprenant prenant en compte l’autorégulation, la collaboration (recommandation, contribution) et l’évaluation.
Résumé
The rapid growth of e-learning platforms has created numerous opportunities for learners around the world. However, these platforms often lack personalized support and interactive elements, leading to sub-optimal learning experiences. This thesis aims to address this problem by proposing a model for enhancing the learning experience in online courses. Through the integration of personalized support, self-regulation tools and interactive learning activities, the model aims to create an engaging and learner-centered environment. Initially, the research focused on developing a model for improving the learning experience. An extensive literature review and empirical studies have revealed the key factors contributing to effective e-learning, including learner engagement, self-regulation, personalized support and interactive activities. Based on these findings, a model was proposed to address these critical aspects. As the research progressed, it became clear that integrating a chatbot could significantly improve the effectiveness of the proposed model. Leveraging artificial intelligence, the chatbot provides personalized recommendations, timely feedback and interactive quizzes, promoting self-regulation and learner engagement. This thesis aims to explore the effectiveness of the proposed model, with the integration of a chatbot, to enhance the learning experience in online courses. The proposed model offers a learner-centered approach, personalizing the learning experience according to each learner's specific skills and needs. The chatbot acts as a virtual companion, promoting self-regulated learning and providing personalized learning object recommendations and interactive quizzes with timely feedback. The research conducted in this thesis includes three experiments examining the effectiveness of the proposed model and the integration of the chatbot. The results demonstrate the positive impact of the chatbot on learner engagement, self-regulation and learning outcomes. The results also highlight the importance of personalized recommendations, interactive assessments and timely feedback in enhancing the learning experience.
La croissance rapide des plateformes d'apprentissage en ligne a créé de nombreuses opportunités pour les apprenants du monde entier. Cependant, ces plateformes manquent souvent de support personnalisé et d'éléments interactifs, ce qui conduit à des expériences d'apprentissage sous-optimales. Cette thèse vise à résoudre ce problème en proposant un modèle pour améliorer l'expérience d'apprentissage dans les cours en ligne. Grâce à l'intégration d'un soutien personnalisé, d'outils d'autorégulation et d'activités d'apprentissage interactives, le modèle vise à créer un environnement engageant et centré sur l'apprenant. Initialement, la recherche s'est concentrée sur le développement d'un modèle pour améliorer l'expérience d'apprentissage. Une analyse documentaire approfondie et des études empiriques ont révélé des facteurs clés contribuant à un apprentissage en ligne efficace, notamment l'engagement de l'apprenant, l'autorégulation, le soutien personnalisé et les activités interactives. Sur la base de ces résultats, un modèle a été proposé pour traiter ces aspects critiques. Au fur et à mesure que la recherche progressait, il est devenu évident que l'intégration d'un chatbot pourrait améliorer considérablement l'efficacité du modèle proposé. En tirant parti de l'intelligence artificielle, le chatbot fournit des recommandations personnalisées, des feedbacks opportuns et des quiz interactifs, favorisant l'autorégulation et l'engagement des apprenants. Cette thèse vise à explorer l'efficacité du modèle proposé, avec l'intégration d'un chatbot, pour améliorer l'expérience d'apprentissage dans les cours en ligne. Le modèle proposé offre une approche centrée sur l'apprenant, personnalisant le processus d'apprentissage en fonction des compétences et des besoins spécifiques de chaque apprenant. Le chatbot agit comme un compagnon virtuel, promouvoir un apprentissage autorégulé et fournit des recommandations personnalisées d'objets d'apprentissage et des quiz interactifs avec des feedbacks en temps opportun. La recherche menée dans cette thèse comprend trois expériences qui examinent l'efficacité du modèle proposé et l'intégration du chatbot. Les résultats démontrent l'impact positif du chatbot sur l'engagement, l'autorégulation et les résultats d'apprentissage des apprenants. Les résultats soulignent aussi l'importance des recommandations personnalisées, des évaluations interactives et des feedbacks en temps opportun pour améliorer l'expérience d'apprentissage.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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