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

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

2 JTEA mai 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 dapprentissage et adaptation des ressources Conclusion et perspectives de recherche

3 JTEA mai Introduction

4 JTEA mai 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 en.wikipedia.org/wiki/Elearning

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

6 JTEA mai EIAH «Un Environnement Informatique pour lApprentissage Humain (EIAH) est un environnement informatique conçu dans le but de favoriser lapprentissage humain, cest-à-dire la construction de connaissances chez un apprenant. Ce type denvironnement mobilise des agents humains (élève, enseignant, tuteur) et artificiels (agents informatiques, qui peuvent eux aussi tenir différents rôles) et leur offre des situations dinteraction, localement ou à travers les réseaux informatiques, ainsi que des conditions daccès à des ressources formatives (humaines et/oumédiatisées), ici encore locales ou distribuées » Extrait de Platon-1: quelques dimensions pour lanalyse des travaux de recherche en conception dEIAH, P.Tchounikine et al.

7 JTEA mai 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

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

9 JTEA mai Flashmeeting (www.flashmeeting.com)

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

11 JTEA mai Environnements numériques de contenus pédagogiques

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

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

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

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

16 JTEA mai Educanext portal

17 JTEA mai Problèmes des brokers Juridiques Comment se répartissent les droits entre lenseignant-auteur et linstitution Simple intermédiaire Pas de collecte de traces globales Passage dun système dauthentification à un autre Tout le problème du global vs local

18 JTEA mai Plate-forme de contenus pédagogiques

19 JTEA mai Les outils Éditeurs Word, PowerPoint, Flash… Les outils dassemblage Mise au format SCORM par exemple Système de gestion de contenu : LCMS Référentiel dobjets 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, …

20 JTEA mai CMS : les principes

21 JTEA mai Gestion de contenu

22 JTEA mai LMS : les principes

23 JTEA mai 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 lapprenant, etc)

24 JTEA mai LCMS : les principes

25 JTEA mai Besoin : indexer les ressources dapprentissage

26 JTEA mai Besoin : suivre lactivité dun apprenant à distance

27 JTEA mai Besoin : modéliser des situations dapprentissage

28 JTEA mai 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

29 JTEA mai Langages dindexation : 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

30 JTEA mai Dublin Core

31 JTEA mai 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).

32 JTEA mai LOM (2)

33 JTEA mai Modèle structuration sous jacent de LOM

34 JTEA mai 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)

35 JTEA mai SCORM : vue densemble

36 JTEA mai SCORM Proposition : the Content Aggregation Model

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

38 JTEA mai IMS-LD Spécification dIMS basée sur le langage de modélisation pédagogique EML (Educational Modelling Language) de lOUNL. Objectif = développer un environnement de modélisation dunités dapprentissage : Supportant la diversité, linnovation et les différentes approches pédagogiques Promouvant léchange et linteropérabilité des matériels pédagogiques Permettant de décrire des situations mono ou multi utilisateurs, individuelles ou collectives, en présentiel ou à distance

39 JTEA mai Spécification IMS-LD IMS LD décrit les composantes dune unité dapprentissage (cours, module, leçon, séquence) : éléments de contenu pédagogique manipulés ou produits acteurs de lunité dapprentissage : apprenants et encadrants outils et services nécessaires scénarios pédagogiques planifiant le déroulement de la situation dapprentissage en se basant sur un méta langage de modélisation

40 JTEA mai Processus de modélisation

41 JTEA mai Structure XML décrivant une situation dapprentissage

42 JTEA mai Origine et articulation des normes

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

44 JTEA mai Evolution du Web 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 Berners-Lee, Hendler; Nature, 2001 DOCUMENTS DATA/PROGRAMS

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

46 JTEA mai SIMBAD Problématique et approche Modélisation sémantique Modèle de domaine Modèle des apprenants Modèle des ressources pédagogiques Modes dapprentissage et adaptation des ressources aux apprenants Bilan Évolution

47 JTEA mai Problématique ressources pédagogiques ApprenantAuteurAdministrateur Rechercher/Naviguer Adapter Ajouter/ Composer Classifier/ Vérifier Ressources pédagogiques Utilisateurs Données Fonctions

48 JTEA mai Notre approche ApprenantAuteurAdministrateur Rechercher/Naviguer Adapter Ajouter/ Composer Classifier/ Vérifier Ressources pédagogiques Utilisateurs Données Fonctions Apprenant Modèle de Domaine Ressource Méta-données Règles dadaptation Règles de composition

49 JTEA mai Modélisation sémantique

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

51 JTEA mai Modèle Apprenant Apprenant Modèle de Domaine Composant Connaissance Méta-données - BD, introduction, élevé - BDR, définition, faible - POO, introduction, faible. Préférences Profil - Média : Vidéo, PDF, Son - Langage : Français, Anglais - Police : Arial. +

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

53 JTEA mai C3C3 C2C2 C4C4 C1C1 C5C5 C 10 alt seq par seq C 10 = C 1 SEQ ( C 5 ALT (C 2 SEQ (C 3 PAR C 4 ))) Graphe de composition

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

55 JTEA mai Modes dapprentissage et adaptation des ressources aux apprenants

56 JTEA mai Modes dapprentissage et adaptation Apprenant sélectionne une ressource (via une recherche ou par navigation) : Apprentissage dirigé par les cours Apprenant sélectionne un objectif dapprentissage (combinaison de concepts- rôles) : Apprentissage dirigé par les objectifs

57 JTEA mai Apprentissage dirigé par les cours Génération Graphes affichables Filtrage prérequis Filtrage Préf. Choix apprenant CjCj S1={C j k } S2 S1S3 S2 Cj1Cj1 Modèle apprenant Affichage ressource réécriture Processus dadaptation

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

59 JTEA mai QjQj Recherche ressource Processus adaptation Choix apprenant Affichage ressource Évaluation réponse Décomposition requête Modèle apprenant Réécriture requête vide non OK {C j } CjCj Recherche ressource Recherche ressource Génération dynamique ressource Qj1Qj1 QjkQjk Apprentissage dirigé par les objectifs multi-concept

60 JTEA mai Conclusion et perspectives de recherche

61 JTEA mai 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

62 JTEA mai Environnements dapprentissage


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