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TRACER POUR INTERPRETER
Application à l’apprentissage avec les TICEChristophe Courtin(SysCom Chambéry)Alain Mille(LIRIS, Villeurbanne)
2
Plan de l’exposé Traces ? Traces et TICE ? Théorisation
Architecture de collecteModélisation de l’utilisation / approche Musette
IllustrationsStation d’observation Projets d’intégrations de l’Expérience pour
l’Enseignement à DistanceDémonstration d’un atelier Musette
Perspectives de recherche
3
Traces ?
Séquences d’observésSynchronisation temporelle des observésAu-delà des observés, le processus
Exemples de traces « brutes »Fichiers logsEnregistrements vidéoEnregistrements audioRelevés d’observation temporellement situées
4
Tracer les situations d’apprentissage avec les TICE Environnement TICE
Acteurs TICE (inter-agissant avec les TICE) Apprenants Enseignants (avec différents rôles) Gestionnaires des dispositifs d’apprentissage
Environnement informatique (support des inter-actions TICE)
Environnement matériel Ressources accessibles / Environnement matériel
(+ l’environnement non-TICE ?)
5
Traces interprétées par qui ?
L’apprenant comme acteur et observateur et interprétateur des traces d’utilisation de l’environnement qu’il « agit » = usage réflexif direct
L’enseignant/le gestionnaire (avec différents rôles) comme observateur et interprétateur des traces d’utilisation du dispositif dont il est le « concepteur » = usage réflexif indirect
Le chercheur comme observateur et interprétateur de traces d’inter-actions en situation d’apprentissage = usage « objectif » / comprendre, expliquer.
6
Boucle de retour d’expérience (immédiate)
Facilitateurs d’appropriation / apprentissage
7
Boucle de retour d’expérience(court terme)
Facilitateurs de conception TICE
8
Boucle de retour d’expérience(moyen terme)
Facilitateurs de gestion TICE
9
Boucle de retour d’expérience(long terme)
Facilitateurs de compréhension TICE
10
Théoriser sur le traçage
Problématiques de collecte
Modèles de traces Musette
11
Pourquoi collecter ?
Déboguage Rétro-conception Amélioration de scénarios pédagogiques Renforcement du contrôle social Compréhension de l’activité de groupe Exécution de scénarios Aide à l’utilisateur ... collecter pour observer
12
Qu’est-ce qui est observé ?
Collecte au sein des outils :plus ou moins bien réalisée ;souvent incomplète ;difficilement extensible ; incompatible avec ce qui est fait dans les
autres outils.
13
Que souhaite-t-on observer ?
Ca dépend où on se place : l’apprenant souhaitera observer sa propre activité d’apprentissage
(feedback) et celle du groupe (awareness) l’apprenant souhaitera observer ses progrès et sa propre méthode
de travail (pour apprendre à apprendre) ; un enseignant souhaitera observer l’avancement de sa classe, et
notamment les difficultés rencontrées pour agir en conséquence (régulation) ;
un enseignant-auteur souhaitera savoir si le scénario pédagogique est adapté à la SACI ;
un concepteur souhaitera mesurer l’utilisabilité d’un outil ; un chercheur souhaitera expliciter les problématiques
associées.
14
Quels sont les observés ?
Selon le niveau d’abstraction : des réactions de l’interface ou de l’analyseur, la liste des
apprenants, leur localisation, etc. ; des résultats, des messages interprétant une situation ; la validation d’un exercice et son degré de réussite ; les progrès occasionnés par la SACI par rapport à un
apprentissage traditionnel ; le taux d’utilisation d’un outil ; l’expressivité d’un modèle et son implantation in vivo.
traces brutes traces évoluées
15
Qu’est-ce qu’une trace brute ?
C’est la représentation d’une (ré)action au sein d’un système informatique : source outil date description évènement utilisateur ...
16
Modèle de trace
Signal
source : chaîne de carac
date : date
source : outil : chaîne de carac
description : chaîne de c évènement : chaîne de c
Paramètre
valeur : chaîne de paramètres
1 *
*
* Séquence
date de début : date date de fin : date
* *
source : chaîne de carac
description : chaîne de c
17
Modèle d’observation
18
Quelles sont les problématiques ?
interprétation (analyse) visualisation (aide à la compréhension) structuration (normalisation) granularité (intra/inter outils)
19
Théoriser sur le traçage
Problématiques de collecte
Modèles de traces Musette
20
MUSETTE : les grandes étapes
AgentObservateur
AgentObservateur
Modèle d’UtilisationModèle d’Utilisation
Observation
Générationde Trace
Utilisateur
Interaction
SystèmeObservéSystèmeObservé
AgentsAssistants
Réutilisation d’épisodes
Modèle d’ObservationModèle d’Observation
AgentsFacilitateurs
AgentsFacilitateurs
Réutilisation d’épisodes
Extraction d’épisodes
Analyseur Générique de TraceAnalyseur Générique de Trace
Signature de Tâche 1
Signature de Tâche 1
Signature de Tâche 2
Signature de Tâche 2
ÉpisodesÉpisodes ÉpisodesÉpisodes
Trace PrimitiveTrace Primitive
AgentObservateur
AgentObservateur
Observation
Générationde Trace
Modèle d’ObservationModèle d’Observation
Modèle d’UtilisationModèle d’Utilisation
Trace PrimitiveTrace Primitive
Extraction d’épisodesSignature de
Tâche 1
Signature de Tâche 1
Signature de Tâche 2
Signature de Tâche 2
ÉpisodesÉpisodes ÉpisodesÉpisodes
Analyseur Générique de TraceAnalyseur Générique de Trace
21
MUSETTE-Base
« top level ontology » = ensemble de classes à spécialiser en un modèle d’utilisation
Observable
Objet d’intérêtObservation
TransitionÉtat
Relation1
Événement Entité Contraintes
Ordre séquence état/transition Etat contient entités Transition contient Evénements Relations entre objets d’intérêt
Relation2
22
Modèle d’utilisation
Ensemble de types d’entités, de types d’événements et de types de relations
Dans la mesure où le langage d’expression le permet contraintes sur les types (spécialisation, exclusion
mutuelle...) contraintes sur les relations (domaine et co-domaine,
transitivité, relations inverses, ...) contraintes sur la disposition des objets d’intérêt dans
les observations
23
Modèle d’utilisationexemple Web
trait
pagelien
image
click
lang
bm
sauv
contraintes
click
Observable
Objet d’intérêt
Événement Entité
bm lang
sauv
trait
image
lienpage
24
Traces : séquence états-transitions
état 5 transition 5 état 6 état 7transition 6
page 1
fr
lien1
lien2
click1page 2
fr
bm1page 3
enlang1persistance
Observable
Observation
TransitionÉtat
25
Signatures de tâches expliquéeset épisodes
Le modèle d’utilisation permet d’inscrire l’utilisation dans une trace primitive
La trace contient potentiellement des épisodes d’utilisation re-traçant une expérience utilisable pour l’assistance en contexte
Les épisodes sont repérés dans la trace grâce à des signatures de tâches « expliquées »
26
Signature de tâches expliquées
Composition motif d’objets d’intérêt (OI)
dans la trace contraintes sur la position
relative des OI dans l’épisode
contraintes sur les attributs des OI
Annotations
Explained task signature (EXTASI)
Observable
Objet d’intérêt
Événement Entité
bm lang
sauv
trait
imagelien page
click
27
Signatures : exemple
Signature de tâche : Changer la langue
Page Page
Trait Traitlang
Cette page est préférée dans cette langue
Signature de tâche : Relever un site intéressant
Page lien Click Page bm
Page intérieur
e
Page de garde
Même site
Permet d’atteindre la page intérieure
28
Episodes : illustration 1
page 1
fr
lien1
lien2
click1
page 2
fr
bm1page 3
enlang1
page 1 lien1 click1
page 2
bm1
page intérieure
page de garde
même sitePermet d’atteindre la page intérieure
Permet d’atteindre la page intérieure
Relever un siteintéressant :
persistance
trait
pagelien
image
click
lang
bm
sauv
contraintes
29
page 1
fr
lien1
lien2
click1page 2
fr
bm1page 3
enlang1
Changer la langue :
Cette page estpréférée dans cette langue
page 2
fr
page 3
enlang1
Cette page est préférée dans cette langue
persistance
trait
pagelien
image
click
lang
bm
sauv
contraintes
Episodes : illustration 2
30
Illustrations
Collecte.. Utilisation réflexive (PIXED) Atelier Musette (Démonstration)
31
Notre modèle d’observation
traces brutes
séquences Modèle d’utilisationintra/inter outils
en accord avec
environnement numérique de travail
appareillage
collecteur
sources du collecteur
32
Expérimentation avec une SACI
Appareillage de deux outils (coffee-room et wiki) :1. discussion par binôme (x1,y1) et (x2,y2) sur deux
sujets ;2. écriture sur chaque sujet par un seul membre (x1) et
(y1) ;3. au même moment, discussion sur chaque sujet
successivement un par un (x2) et (y2) ;4. synthèse de chaque sujet par les binômes initiaux
(x1,y1) et (x2,y2) ;5. intervertion des rédacteurs au sein de chaque
binôme, donc (x2) et (y2) finissent la rédaction.
33
Architecture de la station d’observation
Base de données
pour les traces
Visualiseur “scout”
filtres Modèle d’utilisation
Analyseur
collecteur
Coffee-room (Java)
appareillage appareillage
Wiki (Zope Python)
Coffee-room (Java)
appareillage appareillage
Wiki (Zope Python )
34
Logs vs. appareillage
Coffee-room use
Communication tool
Wiki use
Production tool
Laure (x1) Antony (x2)
Catherine (y1)
Pierre (y2)
time
Wiki use
Production tool
a
b
c
d
e e e
e e e
e e
e e
h
i
i
l
l
l
n
n
n
n
c
d
e
e
e
h
time Laure (x1)
Antony (x2)
Catherine (y1)
Pierre (y2) c
d
d e
e
e
e
e
e
e
c
e
e
e
e
e
e
Coffee-room use
Communication tool
Wiki use
Production tool
Wiki use
Production tool
35
Structuration de la trace (intra)
signal = [source, outil, date, description, event, param...]
[wiki, wiki, ?t0, description, edit-page, ?x1, ?page1][wiki, wiki, ?t1, description, save-page, ?x1, ?page1]et[wiki, wiki, ?t2, description, edit-page, ?y1, ?page1][wiki, wiki, ?t3, description, save-page, ?y1, ?page1]
[coffee-room, coffee-room, ?t0+t, description, send-msg, ?x1, ?table1][coffee-room, coffee-room, ?t0+t’, description, send-msg, ?y1, ?
table1]
36
Structuration de la trace (inter)
sequence = [source, begin_date, end_date, description, sequence(s)/signal(s)]
[analyser, ?t0, ?t3, description,[wiki, wiki, ?t0, description, edit-page, ?x1, ?page1][wiki, wiki, ?t1, description, save-page, ?x1, ?page1][wiki, wiki, ?t2, description, edit-page, ?y1, ?page1][wiki, wiki, ?t3, description, save-page, ?y1, ?page1][coffee-room, coffee-room, ?t0+t, description, send-msg, ?x1, ?table1][coffee-room, coffee-room, ?t0+t’, description, send-msg, ?y1, ?table1]]
37
Visualisation
source tool date Event param_1 param_2 param_3
Wiki wiki 12005-06-15 15:07:12
load-page Laure page-subject1
Coffee-Room
coffee-room 12005-06-15 15:07:25
join-table Pierre subject1
Wiki wiki 12005-06-15 15:07:35
load-page Catherine page-subject2
Coffee-Room
coffee-room 12005-06-15 15:07:56
send-mesg Antony subject1 Aren't you supposed to work with Cathy ?
Coffee-Room
coffee-room 12005-06-15 15:08:20
send-mesg Pierre subject1 Hi Antony, join us for 5' at the other table…
Wiki wiki 12005-06-15 15:08:36
edit-page Catherine page-subject2
Wiki wiki 12005-06-15 15:08:41
edit-page Laure page-subject1
Coffee-Room
coffee-room 12005-06-15 15:10:33
send-mesg Antony subject1 OK, give me just 1'
Coffee-Room
coffee-room 12005-06-15 15:11:02
send-mesg Pierre subject1 OK, I'm going back
38
Action en cours...
Généralisation de l’appareillage (API). Interopérabilité avec diverses sources
(logs, keyloggers, agents, appareillage, etc.).
39
Illustrations
Collecte.. Utilisation réflexive (PIXED) Atelier Musette (Démonstration)
42
Amorçage de la base d’épisodes
43
idpreobjqcmMod. Appr.Mod. Dom. Chemin not.n.c.a.e.annot.qcm.obj.qcm.Mod. Appr.
Contexte général Essai(s) Résultat id : identifiant pré : liste d’Activités d’Apprentissages précédant la navigation obj : l’objectif d’apprentissage qcm : questionnaire à choix multiples mod. appr. : modèle d’apprentissage de l’apprenant (réseau notionnel acquis) mod. dom. : connaissances du domaine (réseau notionnel décrit dans le domaine) chemin not. : chemin notionnel proposé n.c. : notion cible a.a. : activité apprentissage annot. : annotation
Traçage des activités…
44
Cycle de réutilisation de l’expérience tracée
Distance entre notionsDistance simple entre essaisPotentiel d’un essaiDistance entre tracesPotentiel de traceDistance entre épisodesPotentiel d’un épisodePotentiel d’une activité éducative
45
goa mcq L. ANN D. ANN cn1 ea annot. mcq cn2 ea1 annot mcqid pre
help cn2 ea2 annot mcqcn2 ea annot mcqL. ANN D. ANN cngoapre
help
Similarité
id goa mcq L. ANN D. ANNpre
eax
annot
mcq
cnx : current notion is x
: educational activity x played
: current notion is x
: annotation
: mcq successful / mcq failed
46
48
DEMONSTRATION ATELIER MUSETTE