Laboratoire de Paris 6 (LIP6), Paris , France

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1 Laboratoire de Paris 6 (LIP6), Paris , France
Traces de navigation des apprenants dans un environnement de formation sur le Web Nabila Bousbia Laboratoire de Méthodes de Conception de Systèmes (LMCS), Ecole nationale Supérieure d’Informatique, (ESI), Alger, Algérie Laboratoire de Paris 6 (LIP6), Paris , France

2 Introduction Suivi, Assistance, Adaptation,.. Environnement de formation sur le Web (ex. Plateforme de formation) Enseignant Résultats, Pré-requis, Progression, Objectifs, Caractéristiques individuelles Apprenants Collecte d’informations nombre de connexions, durée de la session, dernière partie visitée, etc. Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

3 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Introduction Idée de base Détection automatique des Styles d’Apprentissage en se basant sur l’analyse des comportements Style Comportement Trace d’Apprentissage Objectifs Informer l’enseignant sur les préférences d’apprentissage de l’apprenant et percevoir son comportement Aider l’apprenant à avoir un regard réflexif sur ses méthodes d’apprentissage Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

4 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
« Un indice de l’activité des acteurs d’une situation d’apprentissage qu’elle soit ou non instrumentée ..» [PERNIN 05] « Tout objet informatique dans lequel s’accumulent des données à propos des interactions entre un système informatique et son utilisateur » [CRAM et al. 07] « Un objet pédagogique au même titre que les ressources ou les scénarios pédagogiques »[CHOQUET & IKSAL 07] « La trace est définie comme une séquence temporelle d’observés » [SETTOUTI et al. 06] Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

5 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Trace & Contexte Suivi, Assistance, Adaptation,.. Enseignant Tuteur Concepteur Plateforme de formation sur le Web Chercheur Apprenant Collecte de traces de navigation Comportements Styles d’Apprentissage Indicateurs Plate-forme de formation à distance Cours avec un contenu hypermédia Trace numériques de navigation des activités individuelles Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

6 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Traces &Indicateurs Distinguer les trace des indicateurs Traces brutes, primaires ou primitives, généralement enregistrées dans des fichiers, communément appelés des fichiers de traces ou des logs Les indicateurs sont des caractéristiques calculées à partir des traces élémentaires. Classification des indicateurs Niveau d’interprétation : Bas, Intermédiaire, Haut Niveau d’interaction : Page, Cours, Plate-forme, Local, Web Tracer toutes les interactions : Approche centrée utilisateur Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

7 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Modèle de Traces Plusieurs modèles en EIAH Musette Représente la trace par une ontologie RDF-S décrivant des évènements ainsi que des états et des transitions observés lors d’une activité UTL Permet d’orienter l’étape de collecte à travers la définition en terme de besoin des traces nécessaires pour la production des indicateurs Mais Absence d’un modèle standard de traces Peu d’informations sur le déroulement de la phase d’analyse Difficile de transposer ces modèles dans notre contexte S’inspirer des modèles existants pour proposer un modèle générique Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

8 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Modèle de Traces Parcours de l’apprenant : séquence temporelle Nœuds : Pages URI des pages Web visitées, Fichier, chemins des programmes… Transitions : Actions action clavier/souris Temps d’exécution Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

9 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Collecte de Traces Collecte centrée utilisateur Enregistrer les traces pour chaque apprenant (user) du début et jusqu’à la fin (time_start, time_end)de la session d’apprentissage, avec son accord Comment? Programme installé sur la machine de l’apprenant Minikey pour les tests Atelier Partage de Traces - EIAH 2011 9 9

10 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
Traitement des Traces Traitement des Traces Nettoyage : Éliminer le bruit (pages non trouvées : erreur 403, 404, programmes à écarter, pages intermédiaires de la plateforme, etc.) Filtrage : Vérifier la validité du format des URI avec des expressions régulières Transformation : Transformer le fichier de traces selon notre modèle Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

11 Identification des parcours
Démarche Globale Local Web PF Etape1 : Préparation de l’observation Environnement d’apprentissage Interaction Données Additionnelles Configuration Apprenant Enseignant/ Chercheur Etape2 : Déroulement de l’observation Base des indicateurs Dictionnaire des données additionnelles Graphe de dépendances Log.xml Etape3 : IDLS, Analyse et interprétation Préférences Identification des parcours Processus d’apprentissage Style d’apprentissage Visualisation Habilités Calcul des indicateurs Niveau épistémique Atelier Partage de Traces - EIAH 2011 Niveau Comportemental

12 Atelier Partage de Traces - EIAH 2011
IDLS (Indicators for the Detection of the Learning Styles) Atelier Partage de Traces - EIAH 2011

13 Nombre de fichiers de traces (observations) collectés
Expérimentations Contexte Cours sous format SCORM Plate-forme eFAD Keylogger installé sur tous les postes : Minikey Observateur Humain : Enseignant Population 1ère Expérimentation : 8 étudiants en Post-Graduation 2ème Expérimentation : 33 étudiants en Graduation 3ème Expérimentation : 136 étudiants des différentes années, 116 considérés Nombre de fichiers de traces (observations) collectés 1ère Expérimentation : 32 observations 2ème Expérimentation : 97 observations 3ème Expérimentation : observations 13

14 Taille des échantillons
Problèmes Rencontrés Taille des échantillons Appliquer des méthodes statistiques et de fouille de données nécessite des corpus de très grande taille pour affirmer les hypothèses Comparaison des résultats Indisponibilité des corpus des travaux antérieurs Nécessité de partager les corpus Ne permet qu’évaluer les indicateurs dans de nouveaux contextes Tous les paramètres sont différents: Contexte & Déroulement Échantillon de test : participants, taille Nécessité d’un corpus de référence 14

15 Synthèse Comment peut-on réutiliser les traces et produire des corpus de référence (benchmarks) pour pouvoir comparer les résultats de différents travaux ? Nécessité d’un consensus commun sur la définition de la notion de trace: distinguer entre traces et indicateurs Définir un modèle de traces riches à partir duquel chacun pourrait produire les analyses (indicateurs) souhaitées Accompagner les fichiers de traces à partager de : Leurs modèle de traces, Environnement (y compris les contenus) Contexte, objectif, et déroulement de l’observation Situations d’apprentissage (individuelle, collective, etc.) Sources de traçage (centrée utilisateur, serveur, etc.). Prévoir des transformations entre les modèles de traces Préparer (nettoyer et filtrer ) le fichier de traces avant de le partager 15

16 Le partage des données peut se situer à deux niveaux
Synthèse Le partage des données peut se situer à deux niveaux Partage des fichiers de traces Partage des méthodes de calcul des indicateurs Plusieurs projets et travaux de recherche Modélisation des traces KTBS [SETTOUTI et al. 09] UTL [PHAM THI NGOC et al. 09] Plateforme de partage de Corpus de traces d’apprentissage MULCE [REFFAY & BETBEDER 09]: environnements d’apprentissage collaboratifs PSLC datashop : interactions de type « action/réaction » 16