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    Usages et appropriation du numériques par les collégiens Marocains dans et hors de l’école
    (Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la profession enseignante (CRIFPE), 2022-05-05) AMEZRHAR, Ghizlane; BERROUK, Said
    L’utilisation des TIC dans l’enseignement au Maroc est faible (Nafidi et al., 2018) malgré la grande volonté institutionnelle à les généraliser (Nejjari et Bakkali, 2017). Considérant le rapport spécifique des adolescents au numérique marqué par de très forts taux d’équipement et d’usage (Gire et al., 2008), cette recherche met en lumière la question de la rupture entre le quotidien et le scolaire en termes des usages du numérique chez les collégiens marocains. Les résultats montrent que le genre et l’âge affectent les usages quotidiens. Quant aux usages scolaires, ils sont rares et loin de réinvestir et valoriser les usages quotidiens.
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    La production scientifique nationale : Enjeux et urgence
    (CERIST, 2014-06-22) BERROUK, Said
    Tout le monde s’accorde sur l’importance de la réalisation d’une base de données nationale regroupant la production scientifique nationale. Deux objectifs principaux guident cette tendance. La visibilité et l’accès au marché de l’information.
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    Comment intégrer les TIC dans la formation des ingénieurs en Algérie : Représentations des enseignants de génie des procédés
    (2021-11-13) BOUSHABA, Rihab; BERROUK, Said
    Les TIC occupent un rôle central dans le nouveau paradigme pédagogique adopté par le MESRS, notamment dans le contexte actuel de la pandémie du Covid 19, la massification de l’enseignement supérieur et l’insuffisance des capacités d’encadrement actuelles. Aussi, l’intégration pédagogique des TIC dans l’enseignement des différentes disciplines académiques et en particulier l’ingénierie est devenue une nécessité pour réadapter les formations actuelles aux nouveaux défis et enjeux du développement durable. Or, la représentation dominante actuellement en Algérie est de considérer les TIC comme de simples outils technologiques au service de l’enseignement traditionnel. Ceci est confirmé par l’étude exploratoire que nous présentons ici et que nous avons réalisé auprès de 27 enseignants-chercheurs de la Faculté de Génie des procédés (Université de Constantine 3). Nos résultats indiquent que malgré une attitude globalement favorable envers le rôle potentiel des TIC pour l’amélioration de la qualité de l’apprentissage, le déploiement de ces technologies sur le terrain soulève aussi des incertitudes et des craintes justifiées. Dans cette contribution, nous argumentons l’importance pour l’Algérie d’accorder toute son importance a la pédagogie universitaire numérique en tant que domaine de recherche, à l’instar de pays comme les USA et certains pays européens. Ceci permettrait aux enseignants-chercheurs de la discipline d’entreprendre des recherches sur l’enseignement de leur propre discipline afin d’identifier scientifiquement les contextes optimaux pour l’intégration durable et consensuelle des TIC et éventuellement concevoir eux-mêmes les outils TIC et ressources numériques didactiques adaptés aux besoins de leurs étudiants – ressources qui pourraient par la suite être mutualisées entre plusieurs établissements.
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    Rapport sur la Maladie d’Alzheimer
    (CERIST, 2025-02) Atik, Ali
    La maladie d'Alzheimer est une affection neurodégénérative progressive qui constitue la principale cause de démence chez les personnes âgées. Elle se caractérise par une détérioration cognitive progressive affectant la mémoire, le langage, le raisonnement et les capacités fonctionnelles. Bien que les causes exactes restent incertaines, des facteurs génétiques, environnementaux et biologiques sont impliqués, notamment l'accumulation anormale des protéines bêta-amyloïde et tau dans le cerveau. À ce jour, aucun traitement curatif n'existe, mais des approches thérapeutiques visent à ralentir la progression des symptômes et à améliorer la qualité de vie des patients. La recherche actuelle explore de nouvelles pistes, notamment les biomarqueurs pour un diagnostic précoce et les thérapies ciblées contre les mécanismes pathologiques de la maladie.
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    Better Space-Time-Robustness Trade-Offs for Set Reconciliation
    (Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2024-07) Belazzougui , Djamal; Kucherov, Gregory; Walzer, Stefan
    We consider the problem of reconstructing the symmetric difference between similar sets from their representations (sketches) of size linear in the number of differences. Exact solutions to this problem are based on error-correcting coding techniques and suffer from a large decoding time. Existing probabilistic solutions based on Invertible Bloom Lookup Tables (IBLTs) are time-efficient but offer insufficient success guarantees for many applications. Here we propose a tunable trade-off between the two approaches combining the efficiency of IBLTs with exponentially decreasing failure probability. The proof relies on a refined analysis of IBLTs proposed in (Bæk Tejs Houen et al. SOSA 2023) which has an independent interest. We also propose a modification of our algorithm that enables telling apart the elements of each set in the symmetric difference.
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    Usage des ressources numériques à valeur pédagogique par des élèves des cycles moyen et secondaire
    (Institut National de Recherche en Education, 2024-10) Bebbouchi, Dalila
    L’avènement du Web 2.0 et la prolifération de la pandémie du Covid 19 ont facilité la production et l’accès aux ressources pédagogiques numériques pour les enseignants et les élèves. La présente communication concerne une étude exploratoire qui tente de comprendre à travers les résultats d’entretiens menés auprès d’élèves des cycles moyen et secondaire, les habitudes de recherche documentaire de ces élèves et d’examiner leurs usages qu’ils font des ressources pédagogiques numériques produites et diffusées sur Internet par des enseignants algériens. Nous présenterons également une évaluation non exhaustive effectuée sur les ressources proposées par le panel d’élèves interviewés sur le plan de la qualité et de la pertinence de la ressource.
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    L’entraide d’étudiants dans l’apprentissage en ligne : le rôle joué par le sentiment d’appartenance à un groupe et par l’autodétermination de la motivation
    (Université de Montréal, 2022) Bebbouchi, Dalila; Jézégou, Annie
    La recherche à l’origine de cet article visait à étudier les comportements d’entraide spontanée entre des étudiants inscrits dans un dispositif d’apprentissage en ligne. Il s’agissait en particulier d’examiner si le sentiment d’appartenance à un groupe exerçait une influence sur ces comportements d’entraide. Un autre objectif, lié au précédent, était de vérifier si de tels comportements avaient, à leur tour, une influence sur le degré d’autodétermination de la motivation de ces étudiants à l’égard de la formation. Les résultats de cette recherche révèlent que, pour ces étudiants, le sentiment d’appartenance à un groupe constitue un levier motivationnel pour développer des comportements d’entraide principalement basés sur l’altruisme et le réconfort. Ces comportements constituent, à leur tour, un soutien motivationnel pour poursuivre en formation.
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    The Future of BPM in the era of industry 4.0 : exploring new opportunities for innovation
    (CERIST, 2025-02) Khider, Hadjer; Meziane, Abdelkrim; Hammoudi, Slimane
    In today's digital age, the fourth industrial revolution has given rise to Industry 4.0. This new paradigm has brought new challenges for organizations, through a digital transformation. This digital transformation has profoundly impacted the way businesses operate, leading to a fundamental shift in the Business Process Management (BPM), affecting business models, processes, products, relationships and competencies. This transformation is based on the use of cyber-physical systems and information and communication technologies, in particular artificial intelligence and the Internet of Things. This paper aims to identify and define the main challenges, limitations, and opportunities of BPM in the era of Industry 4.0. Furthermore, it aims to identify potential future research directions. in addition to analyzing the impact of Industry 4.0 concepts and related technologies on the management of organizations and their business processes.
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    Two-tower neural network for personalizing service recommendation in cloud environment
    (CERIST, 2025-02) Lebib, Fatma Zohra; Meziane, Abdelkrim
    Effective cloud service recommendation necessitates a deep understanding of both user preferences and the diversity of cloud services. This paper proposes a novel two-tower neural network architecture to address this challenge. By leveraging the power of neural networks, we create concise representations of users and cloud services, enabling highly personalized recommendations. Our two-tower architecture is designed to efficiently scale to the massive scale of cloud environments. Each tower, dedicated to users and cloud services respectively, integrates relevant features and interaction data to generate dense embeddings. Cloud services are then ranked based on their similarity to the user’s embedding, ensuring accurate and tailored suggestions. The proposed two-tower model was evaluated on the WSdream dataset for both regression and classification tasks. Experimental results consistently demonstrated superior performance compared to state-of-the-art recommendation techniques, including k-nearest neighbors and matrix factorization.
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    Matrix Factorization for cloud service recommendation based on social trust
    (CERIST, 2024-04) Lebbib, Fatma Zohra; Djebrit, Ichrak; Mahmoudi, Khadidja
    Recommending trustworthy cloud services is essential to establishing credibility and ensuring better user decision-making based on their specific needs. Traditional recommendation approaches based on collaborative filtering face some challenges, including data sparsity issues. In this paper, a social trust-based recommendation approach using matrix factorization is proposed to improve recommendation accuracy and address the limitations imposed by data sparsity in recommender systems. First, the level of trustworthiness of users is inferred from their interactions on social networks. Then, the social trust model is integrated with the matrix factorization technique to generate reliable recommendations for users. The results of experiments conducted on the Epinions and WSdream datasets demonstrate that social trust significantly improves recommendation accuracy compared to state-of-the-art recommendation systems that do not take trust into account.