Design and Implementation of an Intelligent MOOC Platform (Massive open online course

Abstract

Theexponential expansionofMassiveOpenOnlineCourses (MOOCs)hasunderscoredthe critical importanceofefficient searchmechanismswithindigital learningecosystems. This the sispresentsaninnovativeMOOC-specificsearchengine,capitalizingonrecentbreakthroughsin naturallanguageprocessing(NLP)anddeeplearning. Theprimaryobjectiveofthisresearchistodevelopacohesive,modularsearchplatformtailored explicitlytothediverserequirementsofMOOCenvironments. Themodularityinherent inthe systemarchitectureensuresadaptabilityandscalability, facilitatingtheindependentdevelopment, testing,andrefinementofindividualcomponents. Keycomponentsof thisadvancedsearchengineincludeSiamesenetworksemphasizingcon trastivelearning,LongShort-TermMemory(LSTM)networksforcontextual languagerepresen tation,andgraphneuralnetworks.Thesecomponentsbolstertextprocessingandcomprehension, therebyensuringthedeliveryofaccurateandrelevantsearchresults. RecentchallengesintherealmofadvancedsearchandretrievalsystemswithinMOOCsaresys tematicallyaddressed,withproposedsolutionsleveragingcutting-edgeNLPandmachinelearning technologies.Theresultingsystemsofferhighdegreesofcustomization,enablingtheprovisionof preciseandpertinentsearchoutcomes. Experimentalfindingsshowcasetheenhancedaccuracyofthemodularsearchengine, layinga robustgroundworkforfutureadvancementsinMOOCsearchtechnologies. Thesystemremains adaptableandversatile, poisedfor furtherexplorationaimedat enrichinguserengagement and optimizinglearningoutcomeswithindigitaleducationalplatforms L’expansion exponentielle des Massive Open Online Courses (MOOCs) a soulign´e l’impor tance critique des m´ecanismes de recherche efficaces au sein des ´ecosyst`emes d’apprentissage num´eriques. Cette th`ese pr´esente un moteur de recherche sp´ecifique aux MOOCs, capitalisant sur les avanc´ees r´ecentes en traitement automatique du langage naturel (TALN) et en apprentissage profond. L’objectif principal de cette recherche est de d´evelopper une plateforme de recherche coh´esive et modulaire, sp´ecifiquement adapt´ee aux besoins diversifi´es des environnements MOOC. La mo dularit´e inh´erente `a l’architecture du syst`eme garantit l’adaptabilit´e et la scalabilit´e, facilitant le d´eveloppement, le test et le raffinement ind´ependants des composants individuels. Les composants cl´es de ce moteur de recherche avanc´e comprennent des r´eseaux siamois met tant l’accent sur l’apprentissage contrastif, des r´eseaux `a m´emoire `a long terme et `a court terme (LSTM) pour la repr´esentation contextuelle du langage, et des r´eseaux neuronaux graphiques. Ces composants renforcent le traitement et la compr´ehension des textes, assurant ainsi la livraison de r´esultats de recherche pr´ecis et pertinents. Les d´efis r´ecents dans le domaine des syst`emes avanc´es de recherche et de r´ecup´eration au sein des MOOCs sont syst´ematiquement abord´es, avec des solutions propos´ees qui exploitent les technologies de pointe en TALN et en apprentissage automatique. Les syst`emes r´esultants offrent des degr´es ´elev´es de personnalisation, permettant la fourniture de r´esultats de recherche pr´ecis et pertinents. Les r´esultats exp´erimentaux mettent en avant l’am´elioration de la pr´ecision du moteur de re cherche modulaire, jetant des bases solides pour les avanc´ees futures dans les technologies de recherche des MOOCs. Lesyst`eme reste adaptable et polyvalent, prˆet pour une exploration plus ap profondie visant `a enrichir l’engagement des utilisateurs et `a optimiser les r´esultats d’apprentissage au sein des plateformes ´educatives num´eriques.