AbstractsBiology & Animal Science

Un intérêt accru a été élevé sur les systèmes d'apprentissage mobiles contextualisé. Ces systèmes visent à fournir les supports d'apprentissage via des appareils mobiles et de les adapter aux besoins spécifiques de l'éducation, les caractéristiques personnelles et les circonstances particulières d'un apprenant ou un groupe d'apprenants interconnectés. L'apprentissage en milieu de travail est une approche essentielle pour promouvoir l'efficacité de travail et d'apprentissage des professionnels. Il est besoin ciblé, personnalisé, juste-à-temps et basé sur la localisation. Ces caractéristiques prédisent que le système d'apprentissage mobile contextualisé peut jouer un rôle dans la promotion de l'efficacité de l'apprentissage en milieu de travail. Cependant, il y a relativement peu de systèmes d'apprentissage mobiles contextualisé proposées pour le développement de l'apprentissage et de la compétence en situation de travail. Cet article propose la conception, la mise en œuvre et l'évaluation d’un système d'apprentissage mobile contextualisé pour le milieu professionnel, nommé WoBaLearn. Plus précisément, dans la thèse, nous avons travailler sur: (1) les théories de l'apprentissage mobile contextualisé et l'apprentissage en milieu de travail; (2) les approches pour la conception d'un système d'apprentissage mobile contextualisé pour le milieu professionnel; et (3) les technologies et les méthodologies de mettre en œuvre et de tester le système d'apprentissage conçu. Les principales contributions de cette thèse sont: 1) Construction d’un modèle de contexte hiérarchique et basé sur une ontologie pour l'apprentissage en milieu de travail Nous avons défini un modèle de contexte initial pour décrire l'information contextuelle de l'apprentissage mobile en milieu de travail, nommé WbML. Ce modèle adopte l'approche hiérarchique, et est construit par l'ontologie. 2) Proposition d’un ensemble de stratégies d'adaptation pour l'apprentissage en milieu de travail et un moteur d'apprentissage pour exécuter ces stratégies Nous avons proposé un ensemble de stratégies d'adaptation. Ces stratégies adapter les supports d'apprentissage en fonction du contexte d’apprentissage actuel. Nous avons proposé également un moteur d'adaptation qui exécute ces stratégies pour mettre en œuvre les adaptations d'apprentissage. 3) Conception de l’architecture d’un système d'apprentissage mobile contextualisé pour le milieu professionnel Combinant avec les bases conceptuelles sur le modèle de contexte, des contenus d'apprentissage, les stratégies d'adaptation et le moteur d'adaptation, nous avons proposé l'architecture de WoBaLearn système qui permet à WoBaLearn de réaliser des services d'apprentissage adaptatif. 4) Mise en œuvre du système et son évaluation avec une étude de cas Nous avons implémenté le système avec les technologies modernes, et mis une étude de cas pour évaluer ce système. Les résultats d'évaluation nous ont fourni la preuve que ce système peut offrir aux professionnels une expérience d'apprentissage satisfaisant et faciliter leurs…