Representing and Mining Association Rules from Multisource Heterogeneous Simulation Traces

Nous presentons dans cet article le framework PeTra concu pour faciliter la representation et le traitement de traces d’activites heterogenes multi-sources enregistrees a partir d’environnements d’apprentissage intelligents. Nous avons teste les performances de PeTra sur des traces enregistrees a partir d’un Systeme Tutoriel Intelligent (STI) dedie a la chirurgie orthopedique percutanee. Pour couvrir les activites d’apprentissage, ce STI utilise trois peripheriques qui enregistrent de maniere independante differentes interactions des apprenants. Les experimentations realisees ont demontre que notre framework a permis de generer des sequences a partir desquelles il a ete possible, d’une part, de produire des analyses didactiques sur les liens entre le comportement des apprenants et leurs performances ; d’autre part, d’extraire des regles d’association pertinentes potentiellement reutilisables a des fins d’amelioration des services tutoriels de TELEOS.