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Graphe pour Python : Édition et navigation 21 Février 2012 Mahdi Miled – ENS Cachan – ENSIT (Tunis)

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1 Graphe pour Python : Édition et navigation 21 Février 2012 Mahdi Miled – ENS Cachan – ENSIT (Tunis)

2 2 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Introduction Multiplicité & développement des sources de contenus Web 2.0 : consommateurs -> contributeurs Abondance de ressources (num.) dapprentissage 2 questions : Quels mécanismes d'aide à l'accès et à la navigation devant cette abondance? Comment faciliter les opérations de mise à jour et d'édition des contributeurs ?

3 3 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Environnements d'accès aux ressources Où trouve-t-on les ressources et comment évoluent-elles ? Plateformes d'apprentissage en ligne (LMS) Exemples : Claroline, Blackboard, Moodle,… Un cours/module – Un prof – Un groupe dapprenants -> Une seule séquence objectif et public précis Entrepôts de ressources et environnements généralistes Exemples : Connexions (permet la co-édition des contenus), ARIADNE, MERLOT, LORNET, … Dans une moindre mesure : Khanacademy

4 4 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Environnements d'accès aux ressources Plateformes dédiées à un domaine spécifique Java Learning Machine (M. Quinson) & IOI : Séquences dexercices PythonLearn : environnement pour l'apprentissage du langage Python = Livre augmenté (chapitres + ressources)PythonLearn

5 5 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation De lexistant vers ce que lon veut construire Existant (à explorer encore…) : LOR : navigation (via un graphe) : Klerkx et al. (2004, 2005) = ressources hétérogènes enrichies de métadonnées LMS : 1 cours – Un public = Une séquence spécifique Livre : plus général, mais très (trop) dense Livre augmenté (ex: pythonlearn) : linéaire peu réutilisable JLM : Public & Objectif spécifique : exercices - PBL Javas Cool : à voir… Lenvironnement/ressource envisagé : Homogène – grain fin – cours & exercices – adaptable Spectre : Livre augmenté + activités + Manuel de référence Utilisation des traces pour influencer la navigation Public : débutant et avancés

6 6 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Visualisation et navigation dans les ressources En EIAH Le champ de la visualisation de linformation a déjà été introduit dans les EIAH : sur des questions de visualisation des relations entre les objets dapprentissage (Catteau et al. 2007) sur laide à laccès et la recherche de ressources à partir de dépôts d'objets d'apprentissage (Klerkx et al. 2004). Limites des approches existantes Certains travaux soulignent les limites de l'accès et la recherche des ressources par des formulaires (Klerxk et al. 2005) et proposent des stratégies basées sur une visualisation et une navigation interactive (exemples : treemaps, hypertree pour ARIADNE... ) Ce genre de visualisation interactive peut aider l'utilisateur à choisir la ressource et à mieux naviguer dans un graphe de ressources sans forcément avoir besoin de connaître leur intitulé pour les exploiter.

7 8 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Zoom sur la visualisation des graphes Grand graphe (Nb nœuds > 1000) : Unités épistémiques de petite taille (bien délimités) Relation = pré-requis Adapter la navigation au profil de lapprenant : Connaissances –> Objectif En prenant en compte les traces des précédents Etude des outils de visualisation des graphes

8 8 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Visualisation et navigation dans les graphes Les outils de visualisation interactive de graphes : Dans le but de mettre en œuvre nos éléments de réflexion, nous avons recensé et testé divers outils libres de représentation interactive des graphes. On peut citer :Image_Graphviz; JS Graph It, Flare, Canviz, NodeBox, Prefuse, Arbor, JIT Notre choix parmi les bibliothèques libres : JIT JIT = Javascript Infovis Toolkit Riches types de visualisations et Bonnes performances (technologie cliente légère : Javascript). Format JSON pour la représentation des données. Plusieurs types d'algorithmes de visualisation (ForceDirected, Rgraph, Treemap, HyperTree, …)

9 9 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Techniques de visualisation des graphes La visualisation interactive des graphes peut résoudre certains problèmes d'accès et de présentation (surtout si le graphe devient volumineux) Techniques de navigation et d'interaction (Hermann, 2000) : déplacement panoramique (pan) opérations dagrandissement/réduction(zoom), focalisation sur une zone de prédilection ( focus sur une région ou un sous- ensemble de nœuds) Types de visualisations : ForceDirected :les lois des forces : tous les nœuds sont en interaction selon la loi physique des forces. La visualisation peut être statique ou animée, le mouvement permettant de mieux appréhender les dépendances complexes, Rgraph : les graphes radiaux (Rgraph) HyperTree : les arbres hyperboliques Treemaps (les arbres à tiroirs)

10 10 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Utilisation de l'outil JIT et visualisations L'ensemble des unités d'apprentissage inter reliées peut se formaliser sous la forme d'un graphe connexe orienté acyclique DAG. Une fonctionnalité a été ajoutée au visualiseur ForceDirected initial pour pouvoir cacher/afficher des liens/nœuds ForceDirected

11 11 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Utilisation de l'outil JIT et visualisations L'intérêt de lHyperTree et de pouvoir donner une allure générale du graphe des unités tout en réduisant certaines régions. Il est ainsi possible de sélectionner des sous-régions pour avoir une vue plus détaillée. HyperTree

12 12 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Utilisation de l'outil JIT et visualisations La visualisation à l'aide des graphes radiaux (Rgraph) permet d'introduire une représentation à niveaux. La structure entière n'est pas visible puisqu'il est possible de sélectionner des sous-régions pour avoir plus de détails. Rgraph

13 13 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Test de performance Méthodologie et protocole : 1.Construction aléatoire de 10 graphes G (n, p) à l'aide de Gephi n = le nombre de sommets et p = la probabilité de connexion, 2.Production de fichiers de données contenant des listes d'adjacence, 3.Transformation des listes d'adjacence au format JSON, 4.Exécution de l'algorithme et mesure du temps dexécution 10 graphes testés (x 10 exécutions/graphe/Algorithme, soit 300 exécutions) et comparés sur : HyperTree, ForceDirected et RGraph : n =10 et p=0,5; n = {50,100} et p =0,05 n = {224, 500, 1000} et p = 0,01 n = {2000, 3000, 4000, 5000} et p = 0,001

14 14 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Test de performance Résultats : Comparaison des 3 types algorithmes pour n {2000, 3000, 4000, 5000} et p = 0,001

15 15 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Test de performance Passage à léchelle pour lalgorithme « Force Directed » ?

16 16 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Test de performance Passage à léchelle pour lalgorithme « Hypertree » ?

17 17 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Test de performance Passage à léchelle pour lalgorithme « Rgraph » ?

18 18 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Conclusion Pour la navigation (des apprenants) : Force Directed : Temps déxécution dépasse 30 minutes pour N=4000 ! Utilisable seulement pour N < 100. Pour un sous-graph (parcours guidé) ? Rgraph et Hypertree supportent mieux le passage à léchelle, Pour le graph complet (graphe des matières, navigation libre) ? Pour lédition et la mise à jour (des enseignants/concepteurs) : Edition intra graphe : Force Directed : Édition (fine) des dépendances Edition inter graphe : HyperTree/Rgraph : Fusionner des sous-graphes Scinder un graphe en plusieurs sous-graphes

19 19 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Perspectives Intégration de JIT dans notre prototype pour accès et édition des ressources Construction dun modèle apprenant : Connaissances, objectifs Parcours déjà effectués, unités acquises… Utilisation des traces des autres apprenants Parcours gagnants (encouragés) Parcours conduisant à un échec (à éviter) => pour une évolution dynamique du graphe => comme feedback au concepteur… Expérimentation Evaluer les parcours dapprenants Ajuster le comportement des modifications (visuelles) Quel public ? Quels moyens ? Quelles traces ?

20 20 / 2021/02/2012Mahdi Miled Graphe pour Python : Édition et navigation (présenté par Christophe Reffay) Journée apprentissage de la programmation Références (Catteau et al., 2007) Catteau, O., Vidal, P. & Broisin, J. (2007). A 3D Representation of Relationships between Learning Objects. In C. Montgomerie & J. Seale (Eds.), Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia and Telecommunications. (Herman, 2000) Herman, I., Melancon, G., & Marshall, M. S. (2000). Graph visualization and navigation in information visualization: A survey. IEEE Transaction on visualization and computer graphics, 6(1), 24–43. (Klerkx et al., 2004) Klerkx, J., Duval, E., & Meire, M. (2004). Using information visualization for accessing learning object repositories. Eighth International Conference on Information Visualisation. April (p. 465– 470). (Klerkx et al., 2005) Klerkx, J., Meire, M., Ternier, S., Verbert, K., & Duval, E. (2005). Information visualisation: towards an extensible framework for accessing learning object repositories. Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications (p. 4281– 4287).


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