Vers un système auto-adaptatif pour le E-learning

Abstract

L'auto adaptation est devenue une nécessité dans les systèmes modernes, qui permettent au système de s'adapter à chaque utilisateur en fonction d’une ou plusieurs critères. Dans ce projet, nous nous sommes intéressés sur l'application de l'auto adaptation dans le domaine de l'apprentissage en ligne (E-learning), en raison de son importance et son avantage surtout après l'émergence de COVID-19. Nous avons proposé une approche basée sur les méta heuristiques (algorithme génétique) qui permet d'adapter le comportement de la plateforme Elearning en variant les fonctionnalités de cette dernière (cours, design, notification, etc.) selon

la

vitesse de connexion de l’utilisateur et en tenant compte le temps de réponse ainsi que la consommation de données de connexion de la plateforme. Différents tests ont été effectués sur une plateforme E-learning que nous avons développé afin de tester l’efficacité de l’approche proposée. Mots clés : Auto adaptation, E-learning, Apprentissage en ligne, Algorithme génétique.