Techniques de recommandation dans le domaine E-Learning

Abstract

AujourdŠhui, lŠE-learning joue un rôle essentiel dans le domaine de lŠéducation en permettant aux apprenants dŠaccéder à du contenu pédagogique à distance. Cependant, face à la surabondance dŠinformations disponibles, la recommandation de contenu devient cruciale pour aider les apprenants à trouver des ressources pertinentes. Dans ce contexte, cette étude se concentre sur lŠexploration des techniques de recommandation dans le E-learning, en mettant lŠaccent sur les approches basées sur lŠapprentissage automatique et lŠapprentissage profond. LŠobjectif de cette recherche est de passer en revue les différentes méthodes de recommandation utilisées dans le domaine de lŠapprentissage en ligne. Nous examinons les approches basées sur le contenu, le Ąltrage collaboratif, les connaissances et les méthodes hybrides, en les analysant en détail pour comprendre leurs avantages et leurs limitations spéciĄques dans le contexte de lŠE-learning. De plus, nous explorons les avancées récentes en matière dŠintelligence artiĄcielle, notamment le deep learning, et leur application à la recommandation dans le E-learning. En analysant ces techniques avancées, nous identiĄons les opportunités quŠelles offrent pour améliorer la précision et la pertinence des recommandations de contenu pédagogique.***

Nowadays, E-learning plays an essential role in the Ąeld of education by enabling learners to access educational content remotely. However, in the face of information overload, content recommendation becomes crucial to help learners Ąnd relevant resources. In this context, this study focuses on exploring recommendation techniques in E-learning, with an emphasis on machine learning and deep learning approaches. The objective of this research is to review different recommendation methods used in the Ąeld of online learning. We examine content-based approaches, collaborative Ąltering, knowledgebased methods, and hybrid methods, analyzing them in detail to understand their speciĄc advantages and limitations in the context of E-learning. Furthermore, we explore recent advancements in artiĄcial intelligence, including deep learning , and their application to recommendation in E-learning. By analyzing these advanced techniques, we identify opportunities they offer to improve the accuracy and relevance of educational content recommendations.