Visualisation d’espaces de connaissance permettant un accès
concurrent, intégré et adaptable au processus de coélaboration des
connaissancesChristopher Teplovs
Department of Curriculum, Teaching and Learning
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
• Coélaboration de connaissances
• Évaluation formative• Analyse des réseaux
sociaux (SNA)• Analyse sémantique
latente (LSA)
Coélaboration de connaissance• Six thèmes:– Avancement de la connaissance comme
réalisation de la communauté– Avancement de la connaissance comme
amélioration des idées– Connaissance de versus Connaissance à propos de– Discours comme résolution collaborative de
problèmes plutôt qu’argumentation– Usage constructif d’informations dignes de foi– Compréhension en tant qu’émergence
– Scardamalia & Bereiter (2003)
Évaluation Formative
• Évaluation conduite au cours de l’apprentissage
• Retours / résultats aux participants• => boucle de feedback• concurrente, intégrée et adaptable• Boîte à outils analytiques (Analytic ToolKit ou
ATK, Analyseurs du Vocabulaire, Applets d’évaluation
Évaluation Formative renforcée par la technologie
• L’évaluation manuelle est fine, précise, détaillée et chronophage
• L’évaluation automatique est rapide, mais sujette à erreurs
• Quels genres d’analyses automatiques sont possibles ?
Analyse des réseaux sociaux (SNA)
• Une application d’analyse des réseaux sociaux actuellement en vogue et qui cherche à identifier les schémas récurrents d’interaction sociale
• Diverses études ont déjà appliqué ces analyses (réseaux sociaux) pour étudier l’apprentissage collaboratif médié par les réseaux informatiques.
• Caractéristique majeure: les SNA requièrent au moins 2 acteurs et l’explicitation des relations entre eux
• Et si les acteurs étaient des idées ?
Analyse sémantique latente (LSA)
• Technique statistique qui examine les co-occurrences de termes pour déterminer les liens entre termes (mots) et documents
• La similarité entre 2 documents quelconque peut être exprimée comme le cosinus de l’angle que forment leurs vecteurs dans un espace n-dimensionnel => 0 = sans lien, 1 = identiques
• Problème : représentation des résultats de la LSA
Résumé de l’introduction
• Coélaboration de connaissance : construction sociale de nouvelle connaissance et travail créatif avec des idées
• Évaluation formative : Utilisée pour créer une boucle de feedback influençant le processus
• SNA : Réseaux d’acteurs• LSA : Réseaux de documents (notes)
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Knowledge Forum
• Environnement de coélaboration de connaissance
• Insiste sur l’approfondissement des idées, pas seulement de la gestion des connaissances
• Déployé sur le web• Multi-utilisateurs, extensible, capable de
passer à l’échelle (scalable)
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• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Les données
• 152 contributions (notes) « anonymisées » issues du Knowledge Forum generées sur 8 semaines par 22 élèves de CM1 (9-10 ans) étudiant l’optique
• Le corpus de la LSA (Latent Semantic Analysis) est basé sur 10 515 paragraphes contenant 20778 termes distincts
Sommaire
• background• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• Background• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
1. Visualisation des liens sémantiques
2. Représentations chronologiques
3. Évaluation Benchmark
Étude 1: Visualisations de réseaux de notes basées sur les liens sémantiques
• Établir la validité des mesures de similarité basées sur la LSA
• Évaluer l’utilité de divers représentations graphiques (diagrammes)
Étude n°2: Chronologie
• Au-delà des représentations statistiques :– Comment l’espace des connaissance évolue dans le
temps ?– Quelle est la nature des relations entre les notes
récemment lues et les notes nouvellement créées ?
Tout nouveau : Authorship vs. tempsexplicitant les liens de similarité
sémantique et de récentes lectures
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
• Conception d’environnements de construction de connaissance
• Conception d’outils d’évaluation au fil de l’eau
• Représentations à usage de la classe
• Représentations et construction de connaissance
• Réforme de l’éducation
Conclusions• La LSA peut soutenir la construction par une
évaluation : au fil de l’eau, intégrée, et adaptative– Pas plus infaillible que la LDA : Latent Dirichelet
Allocation
• Le recouvrement avec les connaissances établies peut fournir des artéfacts de considération dans l’espace discursif
• Le non-recouvrement avec les connaissances établies est tout aussi intéressant…
Conception d’environnements de coélaboration de connaissance
• Fournir des outils permettant aux utilisateurs de donner du sens à de grand volumes d’informations
• Échafauder la création représentations– utiliser l’ordinateur pour déplacer les notes
• permettre les élèves à se concentrer sur les idées
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Perspectives
• améliorer KSV de travailler avec d'autres corpus (e.g. MULCE)
• examiner la relation entre les réseaux sociaux et sémantique