MUSETTE Pierre Antoine Champin Alain Mille Yannick Prié 2002-2003.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
MOT Éditeur de modèles de connaissances par objets typés
Advertisements

Rosa María Gómez de Regil Educatice, 25 novembre 2010
Génie Logiciel 2 Julie Dugdale
Treuil IRD Abdelwahed FSSM-Marrakech
WEBCLASSEUR ORIENTATION Formation des équipes éducatives de lacadémie de Lyon.
DE NOUVELLES RESSOURCES POUR LENSEIGNEMENT ET LA FORMATION : ENSEIGNER ET FORMER AUTREMENT André Paradis Vice-recteur aux services académiques et aux technologies.
Urbanisation de Systèmes d'Information
M-Traces et Système à Base de M-Traces
Assister lutilisateur dans sa tâche ? Vers une gestion des connaissances et de l'expérience pour leur réutilisation « en situation » Alain Mille LISI Université
Diagram-Based Techniques
Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information LIRIS FRE 2672 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université Lumière Lyon.
Entre construction théorique et mise en œuvre opérationnelle
Une théorie de la trace informatique pour faciliter l'adaptation dans la confrontation logique d'utilisation/logique de conception Alain Mille - Yannick.
Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information LIRIS FRE 2672 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université Lumière Lyon.
Assister lutilisateur dans sa tâche ? Vers une gestion des connaissances et de l'expérience pour leur réutilisation « en situation » Alain Mille LIRIS.
1 DISIC Option Systèmes Intelligents / Données, Documents et Connaissances DISIC Option Systèmes Intelligents / Données, Documents et Connaissances.
Understanding, building and using ontologies. Understanding Ontologie : la définition des concepts utilisés dans un langage donné Première approche (Gruber)
Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information LIRIS FRE 2672 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université Lumière Lyon.
Navigation Interactive dans les documents
Analyse Sémantique de Requêtes en Langue Naturelle pour un Agent Assistant d’Interface. Un modèle de réécriture procédurale conduite par relaxation de.
"Recherche de scénarios redoutés à partir d'un modèle réseau de Petri"
- TUTORIAL MCIE - Méthode de Conception d’Interfaces Ergonomiques
Usage du TBI en classe. Scénarios pédagogiques ouverts à la classe Espace décriture ouvert écriture préparée / construite en direct par interaction avec.
L’apprentissage Coopératif et la Conception de Collecticiels
L ’enseignement de la construction en BEP industriel
PARTIE 3 : Le SYSTEME D’INFORMATION FUTUR
1 Lyon juin 2008 Articuler l'enseignement et la formation... ou comment aider à la formation dans l'action. L'exemple du site PEGASE.
Cartes Conceptuelles Daniel Peraya
Discussion sur la plate-forme CORMAS/BIOSMART II
Démarche Analyse des OGL et des Méthodes Objectifs : Activités :
Le TBI / TNI Carré blanc sur fond blanc, Kasimir Malevitch
Classe de 4e, domaine d’application : Confort et Domotique
B2i Lycée Circulaire BO n°31 du 29/08/2013.
Introduction à la conception de Bases de Données Relationnelles
Modélisation des bases de données avec UML
Discussion sur la plate-forme MIMOSA Jean-Pierre Müller, CIRAD-TERA Équipe "Dynamique et usage des ressources et modélisation des systèmes complexes"
RDF(S)
Développement d’un réseau social professionnel
Pratiques de l'oral en LV - Rôle des TICE- Paris 2009 Séminaire de Paris, novembre 2009 Le dispositif
MOT Éditeur de modèles de connaissances par objets typés
Ergonomie des Interactions personne-machine Lancement des projets 2 novembre 2005 Mireille Bétrancourt - TECFA TECFA Technologies pour la Formation et.
Méthode d’analyse de l’activité
Ergonomie des Interactions personne-machine Présentation et première séance 16 septembre 2009 Enseignante : Mireille Bétrancourt Assistante : Laurence.
Conception des Réalisé par : Nassim TIGUENITINE.
Introduction Evolution technologique –Puissance des machines –Réseau rapides (ADSL : 30 euros/mois) –Manipulation digitale de l'audio et de la vidéo Applications.
Portée, arrimages et intervenants Évolution des méthodes
Sensibilisation a la modelisation
TRACER POUR INTERPRETER Application à l’apprentissage avec les TICE Christophe Courtin(SysCom Chambéry) Alain Mille(LIRIS, Villeurbanne)
1 Registration Physique Séminaire du Master Davide Bazzi Université de Fribourg
Réutiliser et partager des expériences d'apprentissage dans le cadre de l'apprentissage à distance ? Une approche fondée sur les traces d'apprentissage.
Nexeto.  Entreprise ◦ ADINFO ◦ Nexeto  Besoins ◦ Objectifs ◦ Outils/Moyens ◦ ATS ◦ Planning  Projet de stage ◦ Conception ◦ Réalisation  Bilan  Résultats.
L’ergonomie des IHM : pourquoi, comment ?
Quelques notions pédagogiques
RAISONNEMENT À PARTIR DE CAS R à PC. PLAN DU TRAVAIL Introduction Introduction Raisonnement analogique Raisonnement analogique Principe et étapes de R.
Power AMC-Rational Rational Rose, Étude comparative
Ergonomie des Interactions personne-machine Lancement des projets 23 septembre 2009 TECFA Technologies pour la Formation et l’Apprentissage Enseignante:
Le club de lecture à l’écran
M1 Miage Jour UE Veille Technologique
APPLICATION : Un diagnostic précoce et automatique des pathologies végétales LA VISION COGNITIVE De la science de la reconstruction visuelle à la science.
Apéro Techno Romain Maragou - Aliou Sow Web sémantique.
Introduction aux Interfaces Homme-Machine
Je suis petit et je Code Concours des Enseignants Innovants PIL - Local Forum 2015 TUNISIA République Tunisienne Ministère de l’Education.
IFT 703 Informatique cognitive ACT-R Modèle symbolique et perceptuel
PRESENTATION DU SITE Version Contexte Objectifs du site L’univers Kids pour les élèves L’univers Teachers pour les enseignants Evolutions du site.
Padlet, un mur collaboratif Mode d’emploi
Les bases de données Séance 3 Construction du Modèle Conceptuel de Données.
Schéma de base de données Présentation. Conception du schéma logique  Transformation du schéma conceptuel en structures de données supportées par les.
1 Master Data Management au SANDRE. ADD 27/11/ Une philosophie de diffusion des référentiels 3 grands blocs dans les systèmes d’information environnementaux:
Élaboration d’un référentiel de compétences
Transcription de la présentation:

MUSETTE Pierre Antoine Champin Alain Mille Yannick Prié

Évaluation 4 binômes / 4 espaces de connaissances Le modèle MUSETTE Un rapport de 4-5 pages avec un modèle d'utilisation une dizaine dobjets, une dizaine dévénements des relations 2 signatures de tâches expliquées et la description (avec des exemples) dassistants utilisant les épisodes générés. Deadline : dernier cours (5 février)

Approche MUSETTE Un système informatique Des traces dutilisations Pour construire des assistants utilisant lexpérience Modéliser les UsageS et les Tâches pour Tracer lExpérience

Approche MUSETTE Utilisateur Système observé Agent Observateur TRACE Episodes MU MT Assistant

Une approche MUSETTE WEB Utilisateur Navigateur Observateur de Navigation Utilisateur Trace de navigation Episodes MU MT LangueMT Site intéressant Assistant WEB

Modèle dobservation Règles de passage dun système à observer en une trace MUSETTE Peut être « en dur » ou fondé sur un moteur de production de traces Si explicité (cas du moteur) Règles de construction de la trace : pilotage de lobservateur Possibilités daction (indirecte) pour lutilisateur

MUSETTE-Base « top level ontology » = ensemble de classes à spécialiser en un MU Observable Objet dintérêt Observation TransitionÉtat Relation ÉvénementEntité Contraintes Ordre séquence état/transition Etat contient entités Transition contient Evénements Relations entre objets dintérêt

Modèle dutilisation Ensemble de types dentités, de types dévénements et de types de relations Dans la mesure où le langage le permet contraintes sur les types (spécialisation, exclusion mutuelle...) contraintes sur les relations (domaine et co- domaine, transitivité, relations inverses,...) contraintes sur la disposition des objets dintérêt dans les observations.

Modèle dutilisation : exemple Web trait page lien image click lang bm sauv contraintes Observable Objet dintérêt ÉvénementEntité click bm lang sauv trait image lien page

Traces : séquence états- transitions état 5transition 5état 6état 7transition 6 page 1 fr lien1 lien2 click1 page 2 fr bm1 page 3 en lang1 persistance Observable Observation TransitionÉtat

Signatures de tâches expliquées (EXplained TAsk SIgnatures : EXTASI) Deux parties Signature Morceau de trace générique (motif) sous-graphe potentiel dobjets dintérêt contraintes sur leurs attributs, relations, etc. sur leur distance dans la trace (écart dobservations) Sinstancie dans la trace pour rendre des OI, Observations, relations Explications Informations complémentaires explicitées, déductions dans le contexte de la tâche identifiée par la signature

Signatures de tâches expliquées : exemple Signature de tâche : Relever un site intéressant page lien click page bm page intérieure page de garde même site Permet datteindre la page intérieure Signature de tâche : Changer la langue page trait lang Cette page est préférée dans cette langue

Épisode Une extraction de la trace dutilisation satisfaisant une EXTASI =>Intervalle minimal de la trace contenant une instance de signature

page 1 fr lien1 lien2 click1 page 2 fr bm1 page 3 en lang1 page 1 lien1 click1 page 2 bm1 page intérieure page de garde même site Permet datteindre la page intérieure Relever un site intéressant : persistance Episodes : illustration 1 trait page lien image click lang bm sauv contraintes

page 1 fr lien1 lien2 click1 page 2 fr bm1 page 3 en lang1 Changer la langue : Cette page estpréférée dans cette langue page 2 fr page 3 en lang1 Cette page est préférée dans cette langue persistance trait page lien image click lang bm sauv contraintes Episodes : illustration 2

Assistants Principe de réutilisation dépisodes « similaires » à une signature de tâche expliquée pour suggérer des suites possibles à la trace en cours Répondre à une requête de lutilisateur pour une suite cohérente à lépisode en cours (assistance non invasive) Proposer des éléments en contexte cohérent aux épisodes « reconnus » en cours (assistance invasive)

Exemple 1 : PIXED Projet dintégration de lexpérience pour lenseignement à distance Modèles dobservation et dutilisation « en dur » Système spécialisé pour quelques signatures de tâches expliquées limitées Présentation diapos

Exemple2 : ARDECO Assistance à la Réutilisation dEpisodes de Conception Modèle dobservation en dur Modèle dutilisation de type Musette Modèle de signature de tâche inspiré par des travaux en ergonomie cognitive Présentation diapos

Travaux futurs : MAZETTE Multi-Agent MUSETTE Deux cadres Oscar : espace de connaissances pour la conception collaborative Web : espace de connaissance général

elem en MU TRACE ST KK A Espace de K A eiej ek MU TRACE ST EXP O3 O2 O1 O3 O2 O1 EI (Experience par interaction) EAI (Experience Ajouté par Interaction) MAZETTE

Évaluation 4 binômes / 4 espaces de connaissances Le modèle MUSETTE Un rapport de 4-5 pages avec un modèle d'utilisation une dizaine dobjets, une dizaine dévénements des relations 2 signatures de tâches expliquées et la description (avec des exemples) dassistants utilisant les épisodes générés. Deadline : dernier cours (5 février)