Boudjehem Rochdi

CV: PDF icon SHORT_CV_ROCHDI_BOUDJEHEM_EN.pdf
Specialty: 
Computer Science
Department: 
Faculty: 
Campus: Ancien Campus
  • boudjehem.rochdi@univ-guelma.dz
  • rochdiboudjehem@gmail.com
Doctoral advisor: 
Google Scholar Link: 
Rersearchgate Link: 
ORCID: 
Linkedin Link: 

Thesis title

Doctoral thesis title: 
Agent Based Approach For Predicting The Behaviour Of Learners In Distress In Human Learning Environments

Thesis title (Ar)

Doctoral thesis title (Ar): 
مقاربة قائمة على الوكلاء للتنبؤ بسلوكيات المتعلمين الذين يعانون من صعوبات التعلم في بيئات التعلم البشرية

Thesis title (Fr)

Doctoral thesis title (Fr): 
Approche à base d’agents pour la prédiction des comportements des apprenants en difficulté dans les environnements d’apprentissage humain

keywords

Keywords: 
e-learning, distance education, distributed arti- ficial intelligence, Agent, Multi-agent system, Learning difficulties, user modeling, contextual model

keywords (Ar)

Key words (Ar): 
التعيلم عن بعد، التعيلم الإلكتروني، الذكاء الإلكتروني الموزع، الوكيل، الأنظمة متعددة الوكلاء، صعوبات التعلم، نمذجة المستخدم، نماذج السياق

keywords (Fr)

Key words (Fr): 
e-learning, éducation à distance , intelligence artificielle distribué, Agent, systèmes Multi-agents , difficultés d'apprentissage, modélisation de l'utilisateur, modèle contextuel

Abstract

Abstract: 
  • In distance learning environments, the learner may encounter difficulties in carrying out his pedagogical tasks.
  • So, how do we identify these difficulties?
  • meanwhile, it will be very interesting to predict a learner's failure in the right time.
  • Moreover, how to use learners' traces to predict their behaviour based on similar traces made by their peers.
  • Such a prediction saves "at risk" learners  from getting lost or dropping out of the learning process.

Abstract (Ar)

Abstract (Ar): 

في بيئات التعليم عن بعد، قد يواجه المتعلم بعض الصعوبات في الوصول إلى غايته المرجوة، وعليه، كيف يمكننا التعرف على هذه الصعوبات؟ وفي نفس الوقت، كيف يمكننا الاستفادة من توقع فشل المتعلم في الوقت المناسب.

ضف إلى ذلك، كيف يمكننا استعمال الآثار التي يخلفها المتعلم من أجل توقع سلوكه المستقبلي استنادا إلى الآثار المخلفة من طرف أقرانه، إن هذا النوع من التوقع قد ينقذ المتعلمين الذين يواجهون خطر الفشل، من الضياع أو حتى من التخلي عن الدراسة.

Abstract (Fr)

Abstract (Fr): 
  1. Dans les environnements d’apprentissage humain, l’apprenant est le principal acteur vu que son objectif primordial est son succès durant son cursus d’apprentissage à distance.
  2. Mais, cet apprenant peut rencontrer des difficultés lors de la réalisation de ses tâches pédagogiques. Donc, comment identifier ces difficultés?
  3. En outre, il sera très intéressant de prédire l’échec d’un apprenant dans le temps opportun.
  4. En plus, comment à partir des traces des apprenants prédire leur comportement en se basant sur des traces similaires effectuées par leurs homologues.
  5. Cette prédiction permet de sauver les apprenants « à risque » de se perdre ou d’abandonner le processus d’apprentissage

Scientific publications

Scientific publications : 
  1. Boudjehem, R., Lafifi, Y. (2021). A new approach to identify dropout learners based on their performance-based behavior. JUCS - Journal of Universal Computer Science, 27(10), 1001–1025. https://doi.org/10.3897/jucs.74280

Scientific conferences

Scientific conferences: 
  1. Benyounes, A., Boudjehem, R., Lafifi, Y. (2020). Study of the impact of collaboration among learners during the learning of “Object-Oriented Programming.” In S. Gülseçen, M. Gezer, F. Bayraktutan (Eds.), FL2020, 8th International Conference on Future Learning and Informatics: “Data Revolution” (pp. 55-56). Istanbul University Press Istanbul, Turkey.
  2. Yacine, L., Boudjehem, R., Benoughiden, R., Mehnaoui, Z. (2019). LISP(P): A new pedagogical approach for learning mathematics in Colleges. CITCS’2019, 1st Internation Conference on Innovative Trends in Computer Science.
  3. Boudjehem, R., Lafifi, Y. (2019). A decision support system to assist course design teachers. IAM’19, 2nd Conference On Informatics And Applied Mathematics.
  4. Boudjehem, R., Lafifi, Y. (2018). Agent-based solutions in distance education. IAM’18 Doctoral Days on Informatics and Applied Mathematics.