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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
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