Analyse de l’utilisation de plateformes d’apprentissage en ligne sur la performance académique dans l’enseignement supérieur

Abstract

Cette recherche examine de manière exhaustive plusieurs aspects de l'apprentissage en ligne et des cours en ligne ouverts massivement (MOOC), en mettant en évidence leur développement, leurs technologies et leurs défis, ainsi que les applications d'apprentissage automatique dans ce domaine. La recherche commence par les définitions et concepts de base de l'apprentissage en ligne, retraçant son histoire, son importance et son impact sur l'éducation contemporaine. Il aborde également les fondements théoriques de l'apprentissage en ligne, notamment les théories pédagogiques et les modèles pédagogiques utilisés dans la conception de cours en ligne. La recherche passe ensuite à une analyse architecturale et fonctionnelle des plateformes de cours ouverts, présentant une étude comparative entre différentes plateformes, mettant en évidence leurs avantages et leurs défis. En outre, la recherche aborde la manière d'intégrer l'apprentissage automatique dans les plateformes d'apprentissage en ligne pour améliorer la personnalisation de l'apprentissage, l'évaluation automatisée et l'analyse des données éducatives, et comprend des études de cas pour illustrer l'utilisation d'algorithmes tels que KNN dans ce contexte. L'article se termine par une description de la conception et de la mise en œuvre de l'application « système évaluation », expliquant la structure du projet, les objectifs et l'intégration de l'algorithme KNN pour améliorer les performances. Cette recherche fournit un aperçu approfondi des développements et des innovations dans le domaine de l'apprentissage en ligne et des cours en ligne ouverts, en soulignant leur impact significatif sur l'éducation moderne et les perspectives d'amélioration de l'expérience d'apprentissage grâce à l'intégration des technologies d'apprentissage automatique.