Research Communication | Open Access
Volume 2019 | Communication ID 217
Volume 2019 | Communication ID 217
| Optimisation du processus de recommandation pour un nouveau apprenant de MOOC "Cold start Learner" |
Rajae Zriaa, Said Amali
Received |
Accepted |
Published |
Jan 31, 2019 |
Feb 26, 2019 |
Mar 01, 2019 |
Abstract: Le dropout [1] est l’un des problèmes récurrents qui marquent les MOOCs ; cela est dû en grande partie aux recommandations statiques proposées aux apprenants. A cet effet, la mise en place d’un système one-size-fits-all [2] n’est plus adaptée à ce type d’environnement qui regroupe des milliers d’apprenants ayant des profils et styles d’apprentissage différents [3]. Le recours à certaines approches de personnalisation demeure une solution efficace pour palier à ce genre de problèmes. Ce travail est une tentative d'intégration d'un système de recommandation ...