Soutenance de thèse de Fatima-Zahra Berriche

Fatima-Zahra Berriche a soutenu avec succès, le vendredi 29 juin 2018, sa thèse intitulée : " L'évaluation des connaissances acquises des apprenants lors de l'apprentissage de l'ingénierie dans un environnement E-learning collaboratif ". Une thèse dirigée par M. Alain Riviere (Supméca Paris) et encadrée par Mme Besma Zeddini (EISTI Cergy).

 

Composition du jury :

Mme. Nada Matta, Rapportrice,  Université de technologie de Troyes, France

M. Mourad Bouneffa, Rapporteur, Université du Littoral – Côte d’Opale, France

M. Marc Zolghadri, Examinateur, Supméca Paris, France

Mme Maria Malek, Examinatrice, EISTI Cergy, France 

 

Résumé:

Pour rester concurrentiel et faire face à la complexité du développement des systèmes complexes, il est nécessaire d’avoir de bons ingénieurs système expérimentés sur le marché . De ce fait, Les ingénieurs système ainsi que les enseignants-chercheurs doivent mettre en place des stratégies et des méthodologies didactiques pour préparer les futurs ingénieurs systèmes. L’idée est d’assurer aux étudiants ingénieurs une préparation approfondie à l’ingénierie système (IS) et un savoir-faire quasi-professionnel fondés sur des expériences pratiques.

Cette thèse répond à la nécessité de l’évaluation des étudiants, dans l’optique de vérifier leur maîtrise des processus du développement d’un système complexe tout le long de son cycle de vie. Nous nous intéressons particulièrement au problème de l’évaluation des connaissances acquises des apprenants lors de l’apprentissage actif de l’IS dans un environnement E-learning collaboratif en se fondant sur l’approche d’acquisition de connaissances. Pour cela, nous avons élaboré et mis en œuvre nos travaux de recherche dans le cadre d’une démarche d’E-apprentissage par projet, approche pédagogique qui facilite l’apprentissage en ligne de l’IS basé sur des projets. Dans ce contexte, nous avons décidé de piloter notre environnement E-apprentissage par des projets initiés à partir des processus normalisés en IS. Nous avons également guidé la formalisation de ces processus standardisés par l’intégration des modèles de compétences d’IS afin de soutenir le développement professionnel d’un système.

Lors de la phase d’apprentissage, différents étudiants collaborent à distance. Ce partage d’information est fondé généralement sur des échanges formels ou informels. L’intérêt de l’acquisition de ces connaissances, issues des compte-rendus écrits, des retours d’expérience et des erreurs rectifiées, est d'aider à étudier et évaluer les expériences et les activités des étudiants pour favoriser l'apprentissage actif et collaboratif de l’IS.

Notre proposition est une solution permettant l’évaluation des connaissances acquises fondée sur des outils sémantiques. La solution s’adresse aux étudiants et aux enseignants de la plateforme. D’une part, elle permet le suivi et l’évaluation des étudiants d’une manière intelligente et d’autre part, elle permet l’accompagnement de l’enseignant lors de la définition de son projet. 

Tout d’abord, nous présentons une méthode d'évaluation mixte qui combine le raisonnement à partir de cas et le process-mining afin de fournir des représentations visuelles qui aident l’enseignant dans son processus d’évaluation ainsi que la définition de son scénario d’apprentissage. Nous exploitons des techniques d'analyse de réseaux sociaux pour étudier les interactions des apprenants. Ensuite, nous proposons un processus d’annotation sémantique des travaux des étudiants. Le processus a pour but de guider l’enseignant dans son processus d’évaluation. De plus, afin d’enrichir la mise en œuvre de l’évaluation des connaissances, nous introduisons le concept d’évaluation par les pairs afin de promouvoir la réflexivité et la confiance en soi de l’apprenant. Enfin, les différentes contributions sont illustrées au moyen d'une étude de cas. A la lumière de cette étude de cas, nous avons montré que les hypothèses de recherche sont valides. 
 

 
Mots-clés :  Apprentissage de l’Ingénierie Système; Évaluation des connaissances; E-apprentissage par projet; ontologies, modèle de compétences; fouille des données éducatives.