DataShop & Tatiana: expériences communes de deux outils de partage de données et danalyses Gregory Dyke, John Stamper, Carolyn Rosé Carnegie Mellon University.

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1 DataShop & Tatiana: expériences communes de deux outils de partage de données et danalyses Gregory Dyke, John Stamper, Carolyn Rosé Carnegie Mellon University / PSLC

2 Plan 1.PSLC DataShop 2.Tatiana 3.Quelles similarités? Quelles leçons en tirer?

3 PSLC DataShop

4 DomainFilesPapersDatasets Student Actions Students Student Hours Language5110633,099,1494,7684,788 Math1404510336,994,75519,097109,513 Science9019506,274,8978,03622,699 Other1312294,840,7438,08718,053 Total2948624551,209,54439,988155,054 Utilisation

5 Concepts Problem –Composé de Step Step –Partie différentiable et évaluable dun problème Transaction –1 étudiant + 1 step –Indice / autre KC (knowledge component) –Compétence ou connaisance Knowledge Model –Mapping entre step et KC

6 Outils Manipulation de corpus –Import/Export –Selection de sous-corpus Analyses –Courbes dapprentissage –Rapport derreurs –Profil de performances

7 Courbe dapprentissage

8 Rapport derreurs

9 Profil de performance

10 Actualité / avenir Services web Autres types de données Intégration dinformations supplémentaires Compétitions (e.g. SIGKDD) http://pslcdatashop.org

11 Tatiana

12 Concepts Environnement de manipulation de rejouables –séquence dévènements (« lignes ») –chaque événement a des facettes (« colonnes ») –Date, UID Operations (= points dextension/API) –Visualisation (application dune feuille de style) –Transformation (créer nouveaux rejouables) –Synchronisation (coordination de visualisations) –Enrichissement (ajout de colonnes ou de relations sur rejouables existants)

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14 Utilisation Lyon, Paris, Denmark, Netherlands, England, Hong- Kong, USA, Corée Médiatisé par ordinateur, face à face, les deux Blogs, forums, chat, text editing, graphs, video, etc. Co-conception, argumentation, prise de notes, FLE, biologie, chimie, rédaction Workshops Multivocality @ CSCL/Alpine RDV/ICLS Extensible et disponible: –http://code.google.com/p/tatiana

15 Conclusions communes?

16 Pourquoi partager? Répondre à nos propres besoins danalyse –Partage entre chercheurs –Analyse collaborative Mise à disposition de données existantes –Quantité et puissance statistique –Coût de collecte –Educational data mining –Analyses à la croisée dépistémologies

17 Que partager ? Données qui rentrent dans un certain moule: DataShop –ITS = juste/faux, annoté KC (facultatif) –Petit grain, longue durée –Analyses « typiques » de ces données Tatiana –Processus interactifs (particulièrement CSCL) –Coordination de représentations et dannotations –Données peu structurées faisant sens pour le chercheur –Analyse manuelle/assistée

18 Comment partager ? Données + contexte pour réutilisation DataShop –Depôt de données –Application web Tatiana –Logiciel standalone (import+export corpus) Accepter des pré-réquis de base –Transactions, steps, KC, etc. –Rejouables, tranformations, visualisations, etc. Proposition doutils exploitant ces préréquis

19 Facteurs de réussite ? Facilité dimport/export –Avec minima pré-réquis –En gardant données supplémentaires Être lutilisateur primaire Fournir les fonctionnalités équivalentes aux outils ad- hoc existants Fournir des fonctionnalités supplémentaires « gratuites » Donner le moyen dexploiter ce qui va « au-delà » du minima Plateforme avec données mises à disposition Evènements et workshops Financements adéquats (et pérennes)