Un des objectifs du projet ANR xCALE est d'être capable d'estimer l'évolution des compétences d'un apprenant au fur et à mesure de son apprentissage, pour ensuite l'aider dans son auto-régulation de cet apprentissage.
Dans cet article, nous nous concentrons sur ce suivi des compétences au cours du temps, souvent appelé Knowledge Tracing, dans un contexte où le référentiel de compétences peut être structuré, et où plusieurs facteurs externes peuvent aussi influer sur l'apprentissage.
Pour cela, nous proposons un modèle générique étendant les modèles de Bayesian Knowledge Tracing, dont nous illustrons l'intérêt sur un jeu de données simulé inspiré de l'enseignement de Mathématiques au collège, puis sur des données réelles issues d'une plate-forme d'apprentissage de la programmation.