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Bruno DEFUDE Groupe des Écoles des Télécommunications

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Présentation au sujet: "Bruno DEFUDE Groupe des Écoles des Télécommunications"— Transcription de la présentation:

1 E-learning : vers des ressources pédagogiques réutilisables et adaptables
Bruno DEFUDE Groupe des Écoles des Télécommunications Institut National des Télécommunications Projet SIMBAD JTEA mai 2006

2 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 JTEA mai 2006

3 Introduction JTEA mai 2006

4 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, , discussion forums, and collaborative software. en.wikipedia.org/wiki/Elearning JTEA mai 2006

5 Elearning : ce que ce n’est pas
Un document mis sous forme numérique et accédé à distance (site web par exemple) JTEA mai 2006

6 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. JTEA mai 2006

7 Synchrone vs asynchrone
Approche asynchrone Mise en ligne de contenus (cours, exercices, quizz, …) éventuellement scénarisés (notion de parcours) s, forum, blogs, … Approche synchrone Classes virtuelles Vidéo-conférences chat JTEA mai 2006

8 Individuel vs collectif
Document numérique, site web, simulateurs Chat Collectif Forums, wikis, blogs, … Vidéo-conférence multi-point Classes virtuelles JTEA mai 2006

9 Flashmeeting (www.flashmeeting.com)
JTEA mai 2006

10 Thématiques de recherche
Systèmes à base de connaissances Systèmes répartis Bases de données ontologie interopérabilité modélisation SIG document e-learning environnement Applications JTEA mai 2006

11 Environnements numériques de contenus pédagogiques
JTEA mai 2006

12 Vision centralisée enseignant produit, assemble
présentation (adaptation?) sélection Répertoire d’objets pédagogiques apprenant collecte de traces JTEA mai 2006

13 Exemples INT : cours.int-evry.fr/index.php MIT : ocw.mit.edu
La plupart des universités JTEA mai 2006

14 Vision décentralisée enseignant produit, assemble sélection Broker
apprenant présentation (adaptation?) collecte de traces JTEA mai 2006

15 Exemples de brokers Educanext : www.educanext.org
Ariadne knowledge pool : ariadne-eu.org Merlot : MSDNAA : JTEA mai 2006

16 Educanext portal JTEA mai 2006

17 Problèmes des brokers Juridiques Simple intermédiaire
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 JTEA mai 2006

18 Plate-forme de contenus pédagogiques
JTEA mai 2006

19 Les outils Éditeurs Les outils d’assemblage
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, … JTEA mai 2006

20 CMS : les principes JTEA mai 2006

21 Gestion de contenu JTEA mai 2006

22 LMS : les principes JTEA mai 2006

23 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) JTEA mai 2006

24 LCMS : les principes JTEA mai 2006

25 Besoin : indexer les ressources d’apprentissage
JTEA mai 2006

26 Besoin : suivre l’activité d’un apprenant à distance
JTEA mai 2006

27 Besoin : modéliser des situations d’apprentissage
JTEA mai 2006

28 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 JTEA mai 2006

29 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 JTEA mai 2006

30 Dublin Core JTEA mai 2006

31 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). JTEA mai 2006

32 LOM (2) JTEA mai 2006

33 Modèle structuration sous jacent de LOM
JTEA mai 2006

34 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) JTEA mai 2006

35 SCORM : vue d’ensemble JTEA mai 2006

36 SCORM Proposition : the Content Aggregation Model
JTEA mai 2006

37 SCORM Proposition : the Content Aggregation Model and Metadata
JTEA mai 2006

38 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 JTEA mai 2006

39 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 JTEA mai 2006

40 Processus de modélisation
JTEA mai 2006

41 Structure XML décrivant une situation d’apprentissage
JTEA mai 2006

42 Origine et articulation des normes
JTEA mai 2006

43 Des objets pédagogiques aux connaissances avec le web sémantique
JTEA mai 2006

44 Evolution du Web DATA/PROGRAMS DOCUMENTS 2010 2000 1990 Web of
Knowledge HyperText Markup Language HyperText Transfer Protocol Resource Description Framework eXtensible Markup Language Self-Describing Documents Foundation of the Current Web Proof, Logic and Ontology Languages Shared terms/terminology Machine-Machine communication 1990 2000 2010 Berners-Lee, Hendler; Nature, 2001 DATA/PROGRAMS DOCUMENTS JTEA mai 2006

45 La pile du web sémantique
Ontology & Description Logic OWL Defining Taxonomies RDFS (RDF Schema) Relating Statements RDF Syntax Layer XML WWW Protocol HTTP JTEA mai 2006

46 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 JTEA mai 2006

47 Problématique ressources pédagogiques
Utilisateurs Apprenant Auteur Administrateur Rechercher/Naviguer Adapter Ajouter/ Composer Classifier/ Vérifier Fonctions Données Ressources pédagogiques JTEA mai 2006

48 Notre approche Ressources pédagogiques Utilisateurs Apprenant Auteur
Administrateur Rechercher/Naviguer Adapter Ajouter/ Composer Classifier/ Vérifier Fonctions Règles d’adaptation Modèle de Domaine Méta-données Apprenant Ressource Règles de composition Données Ressources pédagogiques JTEA mai 2006

49 Modélisation sémantique
JTEA mai 2006

50 BD Relationnelle Objet Algèbre Relationnelle
Modèle de domaine Modèle de Domaine Apprenant Ressource Méta-données Informatique Programmation Bases de Données étend P. Procédurale P. OO BD Relationnelle BD Relationnelle Objet Algèbre Relationnelle contraste Calcul Relationnel Spécifique/Générique Rhétorique JTEA mai 2006

51 <Concept, Rôle, Niveau>
Modèle Apprenant Modèle de Domaine Apprenant Composant Méta-données Connaissance Préférences Profil <Thème : P1, P2, … > - Média : Vidéo, PDF, Son - Langage : Français, Anglais - Police : Arial . <Concept, Rôle, Niveau> - BD, introduction, élevé - BDR, définition, faible - POO, introduction, faible . + JTEA mai 2006

52 Ressource éducative Composition Modèle de Domaine Apprenant Ressource
Méta-données Contenu Pré requis Acquis Composition Caractéristiques Éducatives LOM JTEA mai 2006

53 Graphe de composition C10 = C1 SEQ ( C5 ALT (C2 SEQ (C3 PAR C4))) alt
JTEA mai 2006

54 Propriétés sur les ressources et les apprenants
Adaptation Satisfaction Maîtrise Substitution Equivalence Précédence faible Précédence forte Classification Cohérence Composition JTEA mai 2006

55 Modes d’apprentissage et adaptation des ressources aux apprenants
JTEA mai 2006

56 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 JTEA mai 2006

57 Apprentissage dirigé par les cours
Cj Génération Graphes affichables Filtrage prérequis Filtrage Préf. Choix apprenant Affichage ressource S1={Cjk} S2S1 S3S2 Cj1 réécriture Modèle apprenant Processus d’adaptation JTEA mai 2006

58 Apprentissage dirigé par les objectifs mono-concept
Processus de recherche Qj {Cj} {Cj} {Cj} Cj Recherche ressource Processus adaptation Évaluation réponse Choix apprenant Affichage ressource vide Réécriture requête non OK Modèle apprenant Réécriture requête JTEA mai 2006

59 Apprentissage dirigé par les objectifs multi-concept
Réécriture requête non OK Qj {Cj} {Cj} {Cj} Cj Recherche ressource Processus adaptation Évaluation réponse Choix apprenant Affichage ressource vide Décomposition requête Modèle apprenant Qj1 Qjk Recherche ressource Recherche ressource Génération dynamique ressource JTEA mai 2006

60 Conclusion et perspectives de recherche
JTEA mai 2006

61 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 JTEA mai 2006

62 Environnements d’apprentissage
JTEA mai 2006


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