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E-learning : vers des ressources pédagogiques réutilisables et adaptables

Bruno DEFUDEGroupe des Écoles des Télécommunications

Institut National des TélécommunicationsProjet SIMBAD

http://www-inf.int-evry.fr/~defude

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Plan de la présentation Introduction Elearning

Synchrone vs asynchrone Individuel vs collectif Vers m-learning et p-learning

Ressources réutilisables et adaptables Problématique et approche Standards et normes de méta-données Modélisation sémantique Modes d’apprentissage et adaptation des ressources

Conclusion et perspectives de recherche

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Introduction

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Elearning : définition

E-learning most often means an approach to facilitate and enhance learning through the use of devices based on computer and communications technology. Such devices would include personal computers, CDROMs, Digital Television, P.D.A.s and Mobile Phones. Communications technology enables the use of the Internet, email, discussion forums, and collaborative software. en.wikipedia.org/wiki/Elearning

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Elearning : ce que ce n’est pas Un document mis sous forme numérique et

accédé à distance (site web par exemple)

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EIAH

«Un Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain (EIAH) est un environnement informatique conçu dans le but de favoriser l’apprentissage humain, c’est-à-dire la construction de connaissances chez un apprenant. Ce type d’environnement mobilise des agents humains (élève, enseignant, tuteur) et artificiels (agents informatiques, qui peuvent eux aussi tenir différents rôles) et leur offre des situations d’interaction, localement ou à travers les réseaux informatiques, ainsi que des conditions d’accès à des ressources formatives (humaines et/oumédiatisées), ici encore locales ou distribuées »

Extrait de Platon-1: quelques dimensions pour l’analyse des travaux de recherche en conception d’EIAH, P.Tchounikine et al.

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Synchrone vs asynchrone Approche asynchrone

Mise en ligne de contenus (cours, exercices, quizz, …) éventuellement scénarisés (notion de parcours)

Emails, forum, blogs, … Approche synchrone

Classes virtuelles Vidéo-conférences chat

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Individuel vs collectif Individuel

Document numérique, site web, simulateurs Email Chat

Collectif Forums, wikis, blogs, … Vidéo-conférence multi-point Classes virtuelles

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Flashmeeting (www.flashmeeting.com)

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Thématiques de recherche

Bases de données Systèmes répartis

Applications

interopérabilité

documentSIG

e-learning

modélisation

Systèmes à base de connaissances

ontologie

environnement

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Environnements numériques de contenus pédagogiques

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Vision centralisée

apprenant Répertoire d’objetspédagogiques

enseignant

sélection

présentation (adaptation?)

collecte de traces

produit,assemble

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Exemples

INT : cours.int-evry.fr/index.php MIT : ocw.mit.edu La plupart des universités

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Vision décentralisée

Broker

apprenant

enseignant

produit,assemble

sélection

présentation (adaptation?)

collecte de traces

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Exemples de brokers

Educanext : www.educanext.org Ariadne knowledge pool : ariadne-eu.org Merlot : www.merlot.org MSDNAA : www.msdnaa.net/curriculum

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Educanext portal

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Problèmes des brokers

Juridiques Comment se répartissent les droits entre

l’enseignant-auteur et l’institution Simple intermédiaire

Pas de collecte de traces globales Passage d’un système d’authentification à un

autre Tout le problème du global vs local

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Plate-forme de contenus pédagogiques

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Les outils Éditeurs

Word, PowerPoint, Flash… Les outils d’assemblage

Mise au format SCORM par exemple Système de gestion de contenu : LCMS

Référentiel d’objets pédagogiques Assemblage, recherche…

Système de gestion de la formation : LMS Gestion administrative des acteurs (apprenant, formateurs) Accès aux cours Suivi, analyse des résultats… Moodle, ganesha, …

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CMS : les principes

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Gestion de contenu

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LMS : les principes

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Gestion du contenu de formation Combine les fonctionnalités de CMS et de LMS

Met en avant la notion de ressource pédagogique réutilisable Des méta-données permettent de les retrouver On peut les combiner On peut les adapter (à l’apprenant, etc)

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LCMS : les principes

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Besoin : indexer les ressources d’apprentissage

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Besoin : suivre l’activité d’un apprenant à distance

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Besoin : modéliser des situations d’apprentissage

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Réponses à ces besoins

Métadonnées et langages d'indexation Dublin Core, Learning Object Metadata

Protocoles de suivi d'activité AICC SCORM

Langage de description de parcours et de modélisation pédagogique IMS SS EML puis IMS LD

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Langages d’indexation : méta-données Définition : Données qui permettent de décrire

d'autres données (exemple : un document) Pour tout document : The Dublin Core Pour un objet d'apprentissage : LOM (Learning Object

Metadata) Faciliter la recherche, l'évaluation, l'acquisition et

l'utilisation de ressources pédagogiques Faciliter le partage et l'échange des ressources

pédagogiques entre différents environnements Créer des catalogues et inventaires prenant en

compte la diversité des cultures et des langues Assurer l'interopérabilité

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Dublin Core

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LOM (1)

9 catégories comprenant au total 45 éléments décrivant un objet Généralités (8) Cycle de vie (3) Méta-métadonnées (4) Informations techniques (7) Informations pédagogiques (11) Droits (3) Relations (2) Commentaires (3) Classification (4).

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LOM (2)

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Modèle structuration sous jacent de LOM

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SCORM

Proposé par le consortium ADL (initiative US Department of Defense), prolongement des travaux d'AICC (Avionique) Centrée (1) sur les contenus et (2) sur les technologies

web Complète le standard LOM en proposant un modèle

permettant: L'agrégation des ressources de bas niveau en entités de plus

haut niveau Les suivi de l'activité de l'apprenant depuis un Learning

Management System Deux recommandations :

Content Aggregation Model (modèle d'agrégation de contenu) Runtime Environment (environnement d'exécution)

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SCORM : vue d’ensemble

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SCORM Proposition : the Content Aggregation Model

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SCORM Proposition : the ContentAggregation Model and Metadata

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IMS-LD

Spécification d’IMS basée sur le langage de modélisation pédagogique EML (Educational Modelling Language) de l’OUNL.

Objectif = développer un environnement de modélisation d’unités d’apprentissage : Supportant la diversité, l’innovation et les différentes

approches pédagogiques Promouvant l’échange et l’interopérabilité des “matériels

pédagogiques” Permettant de décrire des situations mono ou multi

utilisateurs, individuelles ou collectives, en présentiel ou à distance

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Spécification IMS-LD

IMS LD décrit les composantes d’une unité d’apprentissage (cours, module, leçon, séquence) : éléments de contenu pédagogique manipulés ou produits acteurs de l’unité d’apprentissage : apprenants et

encadrants outils et services nécessaires scénarios pédagogiques planifiant le déroulement de la

situation d’apprentissage en se basant sur un méta langage de modélisation

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Processus de modélisation

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Structure XML décrivant une situation d’apprentissage

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Origine et articulation des normes

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Des objets pédagogiques aux connaissances avec le web sémantique

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Evolution du Web

Web ofKnowledge

HyperText Markup LanguageHyperText Transfer Protocol

Resource Description FrameworkeXtensible Markup Language Self-Describing Documents

Foundation of the Current Web

Proof, Logic andOntology Languages Shared terms/terminology

Machine-Machine communication

1990

2000

2010

Berners-Lee, Hendler; Nature, 2001

DOCUMENTS

DATA/PROGRAMS

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La pile du web sémantique

RDF

HTTP

RDFS (RDF Schema)

OWL

XML

WWW Protocol

Syntax Layer

Relating Statements

Defining Taxonomies

Ontology & Description Logic

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SIMBAD

Problématique et approche Modélisation sémantique

Modèle de domaine Modèle des apprenants Modèle des ressources pédagogiques

Modes d’apprentissage et adaptation des ressources aux apprenants

Bilan Évolution

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Problématique ressources pédagogiques

Apprenant Auteur Administrateur

Rechercher/NaviguerAdapter

Ajouter/Composer

Classifier/Vérifier

Ressources pédagogiques

Utilisateurs

Données

Fonctions

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Notre approche

Apprenant Auteur Administrateur

Rechercher/NaviguerAdapter

Ajouter/Composer

Classifier/Vérifier

Ressources pédagogiques

Utilisateurs

Données

Fonctions

Apprenant Modèle de Domaine

RessourceMéta-données

Règlesd’adaptation

Règles decomposition

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Modélisation sémantique

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Modèle de domaine

Apprenant Modèle de Modèle de DomaineDomaine

Ressource

Méta-données

contraste

étend

Informatique

Bases de Données

BD Relationnelle BD Relationnelle Objet

Algèbre Relationnelle

Calcul Relationnel

Programmation

P. Procédurale P. OO

Spécifique/GénériqueRhétorique

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Modèle Apprenant

ApprenantApprenant Modèle de Domaine

Composant

ConnaissanceMéta-données

<Concept, Rôle, Niveau>

- BD, introduction, élevé

- BDR, définition, faible

- POO, introduction, faible

. . .

Préférences Profil

<Thème : P1, P2, … >

- Média : Vidéo, PDF, Son

- Langage : Français, Anglais

- Police : Arial

. . .

+

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Ressource éducative

Apprenant Modèle de Domaine

RessourceRessource

Méta-données

Composition AcquisPré requis

CaractéristiquesÉducatives

LOM

Contenu

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C3

C2

C4

C1

C5

C10

altseqpar

seq

C10 = C1 SEQ ( C5 ALT (C2 SEQ (C3 PAR C4)))

Graphe de composition

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Propriétés sur les ressources et les apprenants

Adaptation

SatisfactionMaîtrise

SubstitutionEquivalence

Précédence faiblePrécédence forte

ClassificationCohérence

Composition

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Modes d’apprentissage et adaptation des ressourcesaux apprenants

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Modes d’apprentissage et adaptation Apprenant sélectionne une ressource (via

une recherche ou par navigation) :

Apprentissage dirigé par les cours Apprenant sélectionne un objectif

d’apprentissage (combinaison de concepts-rôles) :

Apprentissage dirigé par les objectifs

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Apprentissage dirigé par les cours

GénérationGraphes affichables

Filtrageprérequis

FiltragePréf.

Choixapprenant

Cj

S1={Cjk} S2S1 S3S2 Cj

1

Modèleapprenant

Affichageressource

réécriture

Processus d’adaptation

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Apprentissage dirigé par les objectifsmono-concept

Qj Rechercheressource

Processusadaptation

Choixapprenant

Affichageressource

Évaluationréponse

Réécriturerequête

ModèleapprenantRéécriture

requête

vide

non OK

{Cj} {Cj}{Cj} Cj

Processus de recherche

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Qj Rechercheressource

Processusadaptation

Choixapprenant

Affichageressource

Évaluationréponse

Décompositionrequête

Modèleapprenant

Réécriturerequête

vide

non OK

{Cj} {Cj}{Cj} Cj

Rechercheressource

Rechercheressource

Générationdynamiqueressource

Qj1 Qj

k

Apprentissage dirigé par les objectifsmulti-concept

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Conclusion et perspectives de recherche

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Conclusion

De nombreux projets donnant des compétences variées Modélisation (objet, méta-données, ontologie) Hétérogénéité (syntaxique, sémantique) Répartition (mobilité, médiation, P2P) Adaptation

Dans des contextes applicatifs variés Dans un cadre contractuel

Approche transversale

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Environnements d’apprentissage