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Traces de navigation des apprenants dans un environnement de formation sur le Web Nabila Bousbia Laboratoire de Méthodes de Conception de Systèmes (LMCS),

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1 Traces de navigation des apprenants dans un environnement de formation sur le Web Nabila Bousbia Laboratoire de Méthodes de Conception de Systèmes (LMCS), Ecole nationale Supérieure dInformatique, (ESI), Alger, Algérie Laboratoire de Paris 6 (LIP6), Paris, France

2 Apprenants Enseignant Collecte dinformations Suivi, Assistance, Adaptation,.. nombre de connexions, durée de la session, dernière partie visitée, etc. 2 Environnement de formation sur le Web (ex. Plateforme de formation) Résultats, Pré-requis, Progression, Objectifs, Caractéristiques individuelles Introduction Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

3 3 Idée de base Détection automatique des Styles dApprentissage en se basant sur lanalyse des comportements Style Comportement Trace dApprentissage Objectifs Informer lenseignant sur les préférences dapprentissage de lapprenant et percevoir son comportement Aider lapprenant à avoir un regard réflexif sur ses méthodes dapprentissage Introduction Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

4 4 Trace « Un indice de lactivité des acteurs dune situation dapprentissage quelle soit ou non instrumentée..» [PERNIN 05] « Tout objet informatique dans lequel saccumulent des données à propos des interactions entre un système informatique et son utilisateur » [CRAM et al. 07] « Un objet pédagogique au même titre que les ressources ou les scénarios pédagogiques »[CHOQUET & IKSAL 07] « La trace est définie comme une séquence temporelle dobservés » [SETTOUTI et al. 06] Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

5 Apprenant Enseignant Tuteur Plateforme de formation sur le Web Collecte de traces de navigation Suivi, Assistance, Adaptation,.. Indicateurs Comportements Styles dApprentissage Chercheur Concepteur Trace & Contexte Plate-forme de formation à distance Cours avec un contenu hypermédia Trace numériques de navigation des activités individuelles 5Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

6 Traces &Indicateurs Distinguer les trace des indicateurs Traces brutes, primaires ou primitives, généralement enregistrées dans des fichiers, communément appelés des fichiers de traces ou des logs Les indicateurs sont des caractéristiques calculées à partir des traces élémentaires. Classification des indicateurs Niveau dinterprétation : Bas, Intermédiaire, Haut Niveau dinteraction : Page, Cours, Plate-forme, Local, Web Tracer toutes les interactions : Approche centrée utilisateur 6Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

7 Plusieurs modèles en EIAH Musette Représente la trace par une ontologie RDF-S décrivant des évènements ainsi que des états et des transitions observés lors dune activité UTL Permet dorienter létape de collecte à travers la définition en terme de besoin des traces nécessaires pour la production des indicateurs Mais Absence dun modèle standard de traces Peu dinformations sur le déroulement de la phase danalyse Difficile de transposer ces modèles dans notre contexte Sinspirer des modèles existants pour proposer un modèle générique 7 Modèle de Traces Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

8 Parcours de lapprenant : séquence temporelle Nœuds : Pages URI des pages Web visitées, Fichier, chemins des programmes… Transitions : Actions action clavier/souris Temps dexécution 8 Modèle de Traces Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

9 Collecte centrée utilisateur Enregistrer les traces pour chaque apprenant (user) du début et jusquà la fin (time_start, time_end)de la session dapprentissage, avec son accord Comment? Programme installé sur la machine de lapprenant Minikey pour les tests 9 Collecte de Traces Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

10 Traitement des Traces Nettoyage : Éliminer le bruit (pages non trouvées : erreur 403, 404, programmes à écarter, pages intermédiaires de la plateforme, etc.) Filtrage : Vérifier la validité du format des URI avec des expressions régulières Transformation : Transformer le fichier de traces selon notre modèle Traitement des Traces 10Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

11 Enseignant/ Chercheur Configuration Apprenant Interaction Environnement dapprentissage Environnement dapprentissage Etape2 : Déroulement de lobservation Local Web PF Données Additionnelles Etape1 : Préparation de lobservation Log.xml Base des indicateurs Graphe de dépendances Dictionnaire des données additionnelles Préférences Processus dapprentissage Habilités Style dapprentissage Niveau épistémique Visualisation Etape3 : IDLS, Analyse et interprétation Niveau Comportemental Identification des parcours Calcul des indicateurs 11 Démarche Globale Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

12 12 IDLS (Indicators for the Detection of the Learning Styles) Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

13 13 Contexte Cours sous format SCORM Plate-forme eFAD Keylogger installé sur tous les postes : Minikey Observateur Humain : Enseignant Population 1 ère Expérimentation : 8 étudiants en Post-Graduation 2 ème Expérimentation : 33 étudiants en Graduation 3 ème Expérimentation : 136 étudiants des différentes années, 116 considérés Nombre de fichiers de traces (observations) collectés 1 ère Expérimentation : 32 observations 2 ème Expérimentation : 97 observations 3 ème Expérimentation : observations Expérimentations

14 14 Taille des échantillons Appliquer des méthodes statistiques et de fouille de données nécessite des corpus de très grande taille pour affirmer les hypothèses Comparaison des résultats Indisponibilité des corpus des travaux antérieurs Nécessité de partager les corpus Ne permet quévaluer les indicateurs dans de nouveaux contextes Tous les paramètres sont différents: Contexte & Déroulement Échantillon de test : participants, taille Nécessité dun corpus de référence Problèmes Rencontrés

15 15 Comment peut-on réutiliser les traces et produire des corpus de référence (benchmarks) pour pouvoir comparer les résultats de différents travaux ? Nécessité dun consensus commun sur la définition de la notion de trace: distinguer entre traces et indicateurs Définir un modèle de traces riches à partir duquel chacun pourrait produire les analyses (indicateurs) souhaitées Accompagner les fichiers de traces à partager de : Leurs modèle de traces, Environnement (y compris les contenus) Contexte, objectif, et déroulement de lobservation Situations dapprentissage (individuelle, collective, etc.) Sources de traçage (centrée utilisateur, serveur, etc.). Prévoir des transformations entre les modèles de traces Préparer (nettoyer et filtrer ) le fichier de traces avant de le partager Synthèse

16 16 Le partage des données peut se situer à deux niveaux Partage des fichiers de traces Partage des méthodes de calcul des indicateurs Plusieurs projets et travaux de recherche Modélisation des traces KTBS [SETTOUTI et al. 09] UTL [PHAM THI NGOC et al. 09] Plateforme de partage de Corpus de traces dapprentissage MULCE [REFFAY & BETBEDER 09]: environnements dapprentissage collaboratifs PSLC datashop : interactions de type « action/réaction » Synthèse


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