Les manuels scolaires numériques viennent de plus en plus remplacer leurs homologues en papier et peuvent fortement modifier les habitudes et les pratiques d’apprentissage des élèves. Dans ce contexte, les apprenants intéragissent avec des ressources éducatives (leçons, exercices, évaluations) et la recommandation de ces dernières devient nécessaire à des fins de personnalisation. Chaque élève maximise ainsi ses chances de progresser. De plus, d’autres acteurs évoluent aux côtés des apprenants, comme les enseignants, ils ont des objectifs propres et partagés qui peuvent aussi entrer en considération dans la démarche de recommandation.

Traditionnellement, la recommandation de ressources éducatives est assurée par les enseignants qui utilisent leurs compétences dans leurs domaines respectifs, leurs connaissances

concernant les niveaux d’apprentissage des apprenants ainsi que les directives de leur hiérarchie au regard des programmes imposés, afin de trouver des compromis les menant à utiliser et

à faire utiliser des ressources éducatives spécifiques. Il est entendu que cette démarche est longue et biaisée car elle repose sur des appréciations humaines incomplètes en raison de l’incapacité du cerveau humain à traiter d’énormes quantités de données. L’arrivée de l’informatique et du traitement des données à permis la mise en place de processus d’automatisation de cette démarche. Ces processus touchent à la transformation des données, à l’optimisation, à l’apprentissage automatique, aux mécanismes décisionnels ainsi qu’à la recommandation.

Ces domaines sont très généraux, ils dépassent ainsi de loin le cadre applicatif des manuels scolaires numériques.

L’approche de nos travaux est le fruit d’un état de l’art touchant à de nombreux domaines. Nous avons convergé vers des contributions touchant à la réduction de données, à l’influence de l’Exploration et de l’Exploitation (E\&E) de l’espace de recherche ainsi qu’à l’explicabilité de l’E\&E  dans le domaine des métaheuristiques et pouvant servir une démarche d’optimisation et de recommandation.