Institut de la Francophonie pour l’Informatique Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne MÉMOIRE DE FIN D’ÉTUDES MASTER D’INFORMATIQUE Scénario didactique en sciences : le modèle de tâches hiérarchiques BUI Kim Uyen Responsables de stage : Serge GARLATTI Ce stage a été réalisé au sein du Département informatique de l’Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne GET - ENST Bretagne Brest, 30 août 2007 Remerciements Je tiens particulièrement remercier M.Serge GARLATTI, mon responsable de stage, pour l’encadrement,l’aide, les utiles conseils et l’environnement de travail très chaleureuse qu’il m’a donné pendant toute la durée du stage Je tiens également remercier M.Jean Louis Tetchueng, pour son explication très clairement des concepts didactiques, ses aides, ses commentaires et ses discussion qui ont fait progresser mon travail J’adresse mes sincères remerciements tous les professeurs de l’IFI, qui sont quelquefois très sévères, pour m’avoir enseigné et me donné les cours intéressants pendant mes études au niveau master Je n’oublie pas de remercier tous le personnels de l’IFI qui m’ont apporté de l’aide Je voudrais aussi remercier Jean-Louis, mes collègues, mes camarades de la promotion XI que j’ai pu apprendre beaucoup de choses en discutant avec eux Finalement, je voudrais remercier ma famille, mes parents et mes amis qui sont toujours près de moi et m’ont apporté le courage dans les moments difficiles i Résumé Les scénarios didactiques sont de plus en plus utilisés dans un système de E-learning ou un Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain (EIAH) Notre projet MODALES a pour but de créer un environnement contenant des scénarios didactiques qui permet des enseignants d’apprendre leur métier en réalisant des séquences de formation Autrement dit, son objectif est de mettre l’apprenant dans un contexte d’apprentissage actif lors de la résolution de problème dans le cadre d’une formation en ligne En plus concret, il mettra l’apprenant en situation d’éprouver sa capacité analyser un problème, bâtir une stratégie de résolution, opérer des choix par rapport au problème résoudre (choisir la problématique, sélectionner des ressources, des documents, ) En effet, il existe plusieurs façons pour modéliser ou représenter des scénarios didactiques dans un système EIAH Dans le cadre de notre projet, nous nous intéressons d’utiliser le modèle de tâches hiérarchiques pour représenter des scénarios didactiques Le principe de ce modèle est de décomposer une tâche au niveau d’abstraction plus générale en des sous tâches plus détails jusqu’à des tâches élémentaire, c’est-à-dire, des tâches peuvent être réalisées par une simple procédure L’apprenant doit suivre et achever tous les sous tâches selon une expression de contrôle Avec ce modèle, l’apprenant peut avoir une vue d’ensemble (overview en anglais) sur où il commencera, il lui reste combien de tâches accomplir Mots-clés : Scénario didactique, modèle de tâches hiérarchiques, ontologies, moteur de composition, document virtuel adaptatif ii Abstract The didactic scenarios are more and more used in the E-learning system or the EIAH (Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain) The purpose of our project MODALES is to create an environment containing the didactic scenarios which enable the probationary teachers to learn their profession by accomplish a sequence of task in a course online In other words, its objective is to put learner in an active learning context at the time of the resolution of problem within the scope of Elearning In more concrete, it will put learner in the situations to test its capacity to analyze a problem, to build a resolution strategy, to make the choices in relation to problem to be solved (to choose the problems, to select resources, documents ) Indeed, there is several ways to model or represent the didactic scenarios in an E-learning system With in our project’s scope, we are interested to use the task hierarchical model to represent the didactic scenarios The principle of this model is to break up a task with a high general abstraction level into the subtask with a lower abstraction level until we obtain a list of elementary tasks, i.e., tasks can be carried out by a simple procedure Learning must follow and complete all of the subtasks according to an expression of control With this model, learner will have an overview on where he will start, it remains how much tasks for him to achieve Key words : Didactic scenario, task hierarchical model, ontology, composition engine, adaptive virtual document iii Table des matières Résumé ii Abstract iii Introduction 1.1 Problématique 1.2 Objectif 1.3 Contribution du stage 1.4 Environnement de travail 1.5 Plan du rapport 1 2 2 Scénarios didactiques et Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain 2.1 Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain 2.2 Scénarios didactiques 2.3 Rôle des scénarios didactiques dans le système EIAH 2.4 Conclusion 4 Modélisation des scénarios didactiques 3.1 Modèles de tâches hiérarchiques 3.1.1 Introduction 3.1.2 Élément de base 3.1.3 Modèle de tâches hiérarchiques 3.2 Modélisation des scénarios didactiques 3.2.1 Analyser des scénarios didactiques 3.2.2 Transposition informatique des scénarios l’aide d’un modèle hiérarchique de tâches 13 Moteur de composition de SCARCE 4.1 Architecture de SCARCE 4.2 Implémentation du SCARCE 4.2.1 Document Virtuel Adaptatif 4.2.2 Méthode d’adaptation 4.2.3 Ontologies dans SCARCE 16 16 18 18 20 22 iv 8 8 10 12 12 Implémentation 5.1 Architecture générale 5.2 Conception 5.2.1 Modèle de tâche hiérarchique 5.2.2 Modèle d’utilisateur 5.3 Moteur d’inférence 5.4 Ontologies 5.5 Résultats obtenus 24 24 25 25 27 36 37 43 Conclusion et Perspective 6.1 Conclusion 6.2 Perspective 47 47 47 Bibliographie 47 v Table des figures 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 Paradigme Tâche/Méthode Élément de base du modèle : tâches, méthodes et entités Architecture hiérarchique des tâches Plan de scénario de formation commun aux PE, PLC SVT, PLC Physique-Chimie Un scénario pour un cours dans MODALES 9 11 13 15 4.1 4.2 4.3 4.4 Architecture de SCARCE Architecture du Web sémantique Processus de composition d’un document virtuel Cartographie des techniques adaptation 17 17 20 21 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 5.10 5.11 5.12 5.13 5.14 5.15 5.16 5.17 5.18 5.19 5.20 5.21 5.22 5.23 5.24 5.25 Architecture du modèle de couches Diagram de class du modèle de tâche hiérarchique Description de la classe Task Description de la classe ModalesTask Description de la classe Method Diagramme de classe du modèle de l’utilisateur Description de la classe User Description de la classe Learner Description de la classe Teacher Description de la classe CurrentClass Description de la classe Origin Description de la classe SessionData Description de la classe HistoricData Description de la classe LearnerCategorie Application du modèle de couches dans la conception Architecture de l’Ontobroker Ontologie de tâches Ontologie d’utilisateur Ontologie de domaine Ontologie de contexte Page d’entrée du MODALES Message d’erreur Page principale de l’application Composant Navigation globale Composant Navigation locale 24 26 27 28 29 30 31 31 31 32 32 33 33 34 34 37 38 39 40 42 43 43 44 44 45 vi 5.26 Composant Communication 5.27 Composant Structure de contrôle 5.28 Composant Contenu vii 45 46 46 Chapitre Introduction 1.1 Problématique Depuis quelques années, l’informatique est de plus en plus utilisée dans les activités de formation au sein des établissements d’enseignement L’application de l’informatique dans la formation ou en particulier, dans la formation distance ou " e-learning ", a apporté de nouveaux outils et techniques dont le but était d’améliorer le confort du cadre d’apprentissage Aujourd’hui, le terme EIAH (Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain) dénote une évolution vers la recherche d’association ou d’interaction entre l’homme et la machine, notamment travers les technologies de l’information et de la communication Mais une des difficultés la plus abordée est le besoin de réutiliser des ressources (documents, composants) décrites par les métadonnées et les ontologies pour concevoir des nouveaux systèmes d’information en faisant l’adaptation avec les différents type d’utilisateur Pour surmonter ces difficultés, les auteurs [GIT03] ont proposé un environnement flexible d’hypermédia adaptatif basé sur l’approche de document virtuel et l’évolution du Web sémantique, qui est baptisé SCARCE (SemantiC and Adaptative Retrival and Composition Environment) Cet environnement permet de gérer et spécifier la sélection, le filtrage et l’organisation au niveau sémantique SCARCE se base sur deux différents recherches : projet ICCARS (Integrated and Collaborative Computer Assisted Reporting System) et projet CANDLE (Collaborative And Network Distributed Learning Environment) D’ailleurs, il est réutilisé dans le projet KMP (Knowledge Management Portal) [GIT03] Dans SCARCE, l’auteur est responsable de choisir le contenu du document et son organisation Il crée un document générique constitué des spécifications des processus de sélection et d’organisation de l’information La sélection correspond une spécification sémantique du contenu du document qui sert la recherche d’informations L’organisation est fait l’aide de la structure narrative qui est en effet un graphe orienté dans lequel chaque noeud contient une spécification de son contenu et les arcs correspondent aux relations sémantiques [IKS02] Dans le cadre de notre stage, nous nous focalisons sur le scénario didactique en sciences En effet, un scénario didactique ou un cours est représenté par une chaîne des tâches accomplir, qui ont pour but d’obtenir des connaissances sur un domaine précis chez l’apprenant Alors, pour accomplir une tâche, il faut terminer ses sous tâches de bout de séquence jusqu’à la fin En cohérence avec cette problématique, l’objectif de notre stage est d’étudier des scénarios didactiques dans un EIAH et d’implémenter de scénario didactique représenté par le modèle de tâches hiérarchiques dans le moteur de composition SCARCE 1.2 Objectif Mon travail de stage se situe dans le cadre du projet MODALES (MOdelling Didactic-based ActiveLearning Environment in Sciences) Donc, au début nous voudrions présenter en quelques mots des principe du projet MODALES MODALES est un projet où collaborent des chercheurs en didactique des sciences et sciences de l’éducation (CREAD, Université de Rennes2-IUFM de Bretagne ; Université de Bretagne Occidentale (UBO-Brest), en psychologie cognitive (CRPCC, Université de Rennes2), en informatique (LUSSI, ENSTB) L’objectif de ce projet est de mettre en place des scénarios didactiques qui permettent de futurs enseignants(ici, ce sont les PE et PLC2, appelés apprenants) "d’apprendre leur métier" Il s’agit de mettre l’apprenant dans un contexte d’apprentissage actif (pédagogie active ou apprentissage par problèmes ou problem-based learning) lors de la résolution de problèmes dans le cadre d’une formation en ligne Grâce ces problèmes, les apprenants peuvent éprouver sa capacité analyser un problème, bâtir une stratégie de résolution, opérer des choix par rapport au problème résoudre : choix de la problématique, sélection des sources documentaires, modalité de sélection de ces sources Dans le cadre du projet MODALES, ce stage a pour but de : – Étudier les approches de composition existantes, implémentés dans le projet SCARCE – Étudier le scénario didactique en sciences et le modèle de tâches hiérarchiques – Implémenter des scénarios didactiques en sciences représentées par les modèle de tâches hiérarchiques dans le moteur de composition SCARCE 1.3 Contribution du stage Les principaux contributions de ce travail sont les suivantes : – L’implémentation des scénarios didactiques en sciences en utilisant le modèles de tâches hiérarchiques – L’intégration du modèle de tâches hiérarchique dans le moteur de composition de SCARCE 1.4 Environnement de travail Les travaux de recherche présentés dans ce rapport ont été réalisé au sein du département informatique (LIT - Laboratoire Informatique des Télécommunications) de l’ENST-Bretagne dans le cadre du projet MODALES (MOdeling Didactic-based Active Learning Environment in Sciences) L’objectif principal de ce projet est de développer un pôle de compétence pluridisciplinaire régional dans le domaine des EIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain) s’appuyant sur les compétences en didactique et en histoire des sciences ainsi qu’en sciences de l’éducation au sein du CREAD de l’université de Rennes, en psychologie cognitive du CRPCC2 et en conception d’EIAH vue comme des documents virtuels adaptatifs fondés sur l’architecture du Web Sémantique par l’LUSSI de l’ENST Bretagne 1.5 Plan du rapport Ce rapport est composé de chapitres regroupé en parties particulier est convenable pour une tâche donnée Nom de la propriété hasCategoryName hasDescription hasBelongCriteria Type de données String String String Description Nom de la catégorie Description de la catégorie Critère qui indique dans quel cas, un apprenant peut être associé au stéréotype F 5.14 – Description de la classe LearnerCategorie En appliquant le modèle de couches dans la conception de notre application, nous avons séparé des fonctionnalités en couches suivantes : F 5.15 – Application du modèle de couches dans la conception Physique La couche la plus basse, Physique, correspond au stockage d’ontologies et des données du système Dans ce projet, nous avons utilisé Ontobroker comme le moteur d’inférence Donc, les ontologies sont représentées sous forme F-logique et sont stockées dans l’Ontobroker (sous type de fichier *.flo pour les représentations ; et *.fact pour les faits) Dans notre projet, nous avons utilisé fichiers d’ontologies suivants : – TaskOntology : Cette ontologie contient des informations sémantiques permettant de définir des concepts du modèle de tâches hiérarchiques, par exemple, les tâches abstraites, tâches élémentaires, méthodes, – UserOntology : Cette ontologie contient des informations concernant l’utilisateur comme nom, âge, adresse, 34 – Metadata : Le schéma de méta-données permet de rechercher, gérer donc utiliser des informations hétérogènes, et de définir un rôle particulier différents ensembles de méta-données Le schéma de méta-données est composé de différentes sections, chaque section correspond un point de vue particulier sur la ressource Les méta-données sont de plus en plus utilisées en recherche d’information parce qu’elles rendent la recherche plus efficace et plus précise, et permettent par conséquent une utilisation plus pertinente de la ressource – Domain : On a définit des informations décrivant des connaissances sous forme de concepts indispensables : thématique, théorie, modèle et concept Chaque instance de ces concept représente les connaissances de l’apprenant sur ces concept avec un des trois niveau précisé (acquise, pas acquise ou en cours d’apprendre) – Contexte : Cette ontologie contient des informations concernant le contexte de l’utilisateur ainsi que le contexte du cours ou de la méthode Dans cette ontologie, nous avons défini des conditions de contexte pour réaliser une tâche précise : le temps, la location, des outils nécessaires, – Adaptation : Cette ontologie définit de différents types d’adaptation et ces règles propres ainsi que de différentes méthodes d’adaptation Mapping La couche Mapping rassemble des fonctionnalités qui permettent de récupérer et stocker des informations sur la couche Physique Ces fonctionnalités dans cette couche nous permettent de récupérer, de manipuler et de mettre jour des données stockées dans l’Ontobroker (informations sur l’utilisateur, les tâches, ) Cette couche se compose des paquets principaux suivants : – mapping.commonManagement – mapping.connection – mapping.domainManagement – mapping.globalManagement – mapping.metadataManagement – mapping.projectManagement – mapping.resourceManagement – mapping.userManagement Entreprise La couche Entreprise est l’ensemble des objets dans notre projet comme les tâches atomiques, les tâches abstraites, les méthodes, Il y a aussi des services qui permettent de manipuler ces objets par exemple créer, supprimer, ajouter, Application La couche Application fournit des fonctionnalités du système aux utilisateurs Dans notre système, ce sont des classes étant responsables de traiter des requêtes de l’utilisateur et afficher des résultats On les a développé en Java, Servlet et HTML dans le paquet display 35 Client Cette couche correspond aux fonctionnalités concernant l’interface de l’utilisateur Elle contient des fichiers concernant la présentation d’un contenu dans un site Web Dans notre projet, nous avons utilisé des fichiers XML et XSLT suivants pour définir des différents gabarits – physical_description.xml : contenir la description des composants dans le gabarit principal de système – current_task.xsl : contenir la description pour présenter la tâche courante – super_task.xsl : contenir la description pour présenter la " super " tâche – previous_task.xsl : contenir la description de présenter la tâche précédente – next_task.xsl : contenir la description de présenter la tâche suivante – list_method.xsl : contenir la description de présenter la liste des méthodes pour une tâche précise – navigation_global.xsl : contenir la description de présenter la navigation globale pour une tâche précise 5.3 Moteur d’inférence Aujourd’hui, dans le monde de Web sémantique, il existe beaucoup de langage pour représenter des ontologies Il est peut-être en logique de description comme OWL ou en frame logique (F-logic) On peut facilement transformer le F-logique en norme logique de Horne Le langage d’ontologie en logique description a des limitations de l’expression et des difficultés de raisonnement quand l’ontologie a beaucoup d’individus Par contre, le moteur de raisonnement en F-logique est très puissant F-logique nous fournit une capacité d’expression en ajoutant des règles logiques En considération de caractéristiques des langages d’ontologies, nous décidons de choisir F-logique comme le langage d’ontologie et Ontobroker comme le moteur d’inférence L’Ontobroker est proposé par l’équipe de l’université de Karlsruhe, Allemand L’outil Ontobroker nous permet d’accéder l’information et la connaissance sur Web ainsi que déduire de nouvelle connaissance par un moteur d’inférence basé sur des techniques de programmation de logique L’architecture de l’Ontobroker se compose de trois éléments principaux (figure 5.16) : une interface de requête pour formuler des requêtes ; un moteur d’inférence pour tirer des résultats ; et un Webcrawler utilisé pour collecter des connaissances requises du Web Chaque élément est accompagné par un langage de formalisation : un langage de requête pour formaliser des requêtes ; un langage de représentation pour spécifier des ontologies ; et un langage d’annotation pour annoter des documents de Web avec des informations d’ontologies [FDES98] Ontobroker gère différents langages tels que RDF/RDFS, DAML+OIL, SQL ou encore la F-Logique qui constitue le langage de requête et d’inférence du système Donc, on peut facilement transformer des représentations d’ontologies sous d’autres formes vers F-logique F-Logique est un langage déductif de base de données orientée objets qui combine la sémantique déductive et l’expressivité des langages de bases de données déductives avec la richesse de modélisation des modèles de données orientés objets En ce qui concerne l’interrogation du modèle et des instances, F-Logique possède une syntaxe très simple et quasiment identique selon qu’on interroge les instances Par exemple : FORALL X STRING; //Teacher, Learner or both hasName => STRING; // Task or Graph or Method hasID => STRING; // For identify the instance hasTitle => STRING; hasDescription =>STRING; hasPrecondition => STRING; hasPostcondition => STRING; hasEntryRess =>> STRING; hasOutcome => STRING; hasAims => STRING; hasPrerequis => STRING; hasSuperTask => Task; hasLeftTask =>>Task; hasRightTask =>Task ] ModalesTasks :: Task ModalesTasks [ hasChildrenTask =>> Task; hasAssesmentMode => STRING; hasGranularityLevel => NUMBER; hasDomainFocus => STRING; hasKnowledgeOutCome => STRING; hasSkillOutcome => STRING; hasSubject => STRING; hasTopicOfStudy => STRING; hasProgram => STRING; hasLevelOfFormation => STRING ] Method :: ModalesTasks Method [ hasDecompositionDescription => STRING; hasControlStruct => STRING; hasBegin => STRING; hasEnd => STRING; hasMethodLevel => STRING; hasTimeOfControl => STRING; hasTimeOfLearnAct => STRING; hasTimeOfRemed => STRING; hasLearnerClass => STRING; // PE, PLC hasOrigin => STRING; hasDescriptionResources =>> Resource; hasCommunicationTools =>> STRING; hasContextM => ContextOntology; hasTaskLevelM =>> Item; hasThematicM =>> Item; hasTheoriesM =>> Item; hasModelsM =>> Item; hasConceptsM =>> Item 38 ] … F 5.17 – Ontologie de tâches Ontologie du modèle de l’utilisateur UserOntology :: Root User :: UserOntology User [ hasAge => NUMBER; hasFirstName => STRING; hasLastName => STRING; hasLogin => STRING; hasPassword => STRING; hasHomeDirectory => STRING; hasGeographical => STRING; hasWorkArea => STRING ] Learner :: User Learner [ isInClass => STRING; // PE, PLC, hasOrigin => STRING; hasLearnerPreference => LearnerPreferences; isBelongingTo => STRING; hasContext => ContextOntology; hasTaskLevel =>> Item; hasThematic =>> Item; hasTheories =>> Item; hasModels =>> Item; hasConcepts =>> Item ] Teacher :: User Teacher [ hasTeachClasses =>> STRING; // PE, PLC, hasYearAvailability =>> STRING; hasTeachPreference => TeacherPreferences ] … F 5.18 – Ontologie d’utilisateur 39 Ontologie du domaine // ************************************************************ // Domain Model part // ************************************************************ DomainOntology :: Root Concept :: DomainOntology [ hasID => STRING; hasName => STRING; hasConceptRelate =>> Concept ] Model :: DomainOntology [ hasID => STRING; hasName => STRING; hasModelRelate =>> Model; hasConceptComposition =>> Concept ] Theory :: DomainOntology [ hasID => STRING; hasName => STRING; hasTheoryRelate =>> Theory; hasModelComposition =>> Model ] Thematic :: DomainOntology [ hasID => STRING; hasName => STRING; hasThematicRelate =>> Thematic; hasTheoryComposition =>> Theory ] F 5.19 – Ontologie de domaine 40 – Ontologie du contexte : L’extrait de cette ontologie est décrite dans la figure 5.20 41 Ontologie du contexte ContextOntology :: Root ContextOntology [ hasDimension => ContextDimensions ] ContextDimensions::ContextOntology ContextDimensions [ hasTime =>> Time; hasLocation =>> Location; hasPhysic =>> Physic ] … Physic::ContextOntology Physic [ hasTools =>> Tools; hasDevice => Device; HasID => STRING; HasName => STRING; HasType => STRING // Device or Tools ] Device::Physic Device [ HasType -> "Device" ] TypeOfClassroom :: Location TypeOfClassroom [ DistanceOrFaceToFace => STRING ] Tools ::Physic Tools [ HasType -> "Tools"; HasICTTools =>> ICTTools; HasDidacticTools =>> DidacticTools ] ICTTools :: Tools ICTToolsLearVsTeach :: ICTTools ICTToolsLearVsSystem :: ICTTools DidacticTools :: Tools ToolsForSimulation :: DidacticTools Instrument::DidacticTools … F 5.20 – Ontologie de contexte 42 5.5 Résultats obtenus Dans cette partie, nous allons présenter des interfaces d’utilisateur que nous avons construit pour représenter un scénario didactique dans le projet MODALES Pour accéder au MODALES, l’utilisateur (ici, ce sont l’apprenant et aussi l’enseignant) doit préalablement avoir un compte qui se compose un nom et un mot de passe Ces information sont utilisé pour distinguer l’un de l’autre utilisateur et pour adapter les informations affichées Si le nom ou le mot de passe entrés ne sont pas correct, le système F 5.21 – Page d’entrée du MODALES va afficher un message d’erreur L’utilisateur doit fournir des informations correct pour qu’il puisse se connecter au système F 5.22 – Message d’erreur Lorsque les informations d’entrée sont correctes, le système va afficher la page principale Cette page se compose cinq composants suivants : navigation globale, navigation locale, communication, structure de contrôle et la description de la tâche courant (ou le contenu) – Composant Navigation globale affiche une liste de tâches partir de la tâche racine jusqu’à les tâches au même niveau de la tâche courant selon une structure hiérarchique Grâce ce composant, l’utilisateur peut savoir quelles tâches qu’il vient d’effectuer, il lui reste combien de tâches ainsi que la structure hiérarchique des tâches (voir la figure 5.24) – Composant Navigation locale contient les noms de super tâche, de tâche précédant, de tâche suivant et de tâche courant Ce composant permet l’utilisateur de rapidement passer une autre 43 Navigation locale C Navigation globale Structure de contrôle Description de la tâche F 5.23 – Page principale de l’application F 5.24 – Composant Navigation globale 44 tâche D’ailleurs, ce composant contient aussi une liste des méthodes convenables l’apprenant (en haut, droit) Cette liste de méthodes est produite après l’adaptation des contexte, l’adaptation de profil, Dans le cas du professeur, on le considère comme expert dans tous les domaine, donc cette liste contient toutes les méthodes disponibles pour une tâche.(voir la figure 5.25) F 5.25 – Composant Navigation locale – Composant Communication va appeler une application en dehors pour faire la communication avec les autre apprenants ou même avec les enseignants Ce composant est très utile pour les apprenants dans la discussion avec ses camarades, ses enseignants Il va donc, mieux comprendre la contenue de tâche et trouver plus facile la mieux solution.(voir la figure 5.26) F 5.26 – Composant Communication – Composant Structure de contrôle va présenter la structure des tâches sous forme une arbre dans laquelle il précise clairement des tâches appartient l’apprenant (en bleue), des tâches appartient au professeur (en rouge) et la tâche courant c’est dire la tâche en train d’être effectuée(en rose) Le but de cet composant est de donner l’apprenant une vue d’ensemble sur la structure des tâches faire.(voir la figure 5.27) – Composant Contenu contient la description brièvement de la tâche ou des annonces du professeur dans le cas il est en train de corriger, évaluer le travail de l’apprenant Grâce ce composant, l’apprenant va percevoir généralement des exigences de la tâche, des conditions pour l’effectuer, (voir la figure 5.28) 45 F 5.27 – Composant Structure de contrôle F 5.28 – Composant Contenu 46 Chapitre Conclusion et Perspective Nous avons étudié le concept scénario didactique et son rôle dans un système EIAH En résumé, un scénario didactique nous permet de représenter une séquence d’activités d’apprentissage Particulièrement, dans le domaine des EIAH, un scénario didactique est défini comme "le déroulement d’une activité d’apprentissage, la définition des objectifs, la planification des tâches, la description des tâches des apprenants et des modalités d’évaluation" Nous avons décrit des concepts base dans un modèle de tâches hiérarchiques ainsi que la transformation des scénarios didactiques l’aide du modèle de tâches hiérarchiques et de la théorie de Chevallard dans la chapitre Ce modèle nous permet de transformer des scénarios didactiques en un graphe dans lequel chaque noeud représente une tâche accomplir et chaque arc représente une méthode pour résoudre une tâche précise Grâce ce modèle, l’apprenant peut avoir une vue d’ensemble (overview en anglais) ce qu’il doit faire dans chaque étape Dans la partie pratique, nous avons analysé des ontologies utilisées dans les projets : ICCARS, SCARCE afin de trouver ses points forts, ses point faibles ainsi que ses lacune.Et se basant sur ces analyses, nous avons proposé des ontologies utilisées dans notre projet Les ontologies est exprimées en F-logiques et chargé dans Ontobroker qui nous fournit la dimension sémantique Ces ontologies sont décrites en détail dans la chapitre En ce qui concerne l’implémentation, nous avons décrit en détail les diagrammes de classe du modèle de tâche hiérarchique et des attributs de chaque classe dedans En plus, afin de mieux répondre des différents besoins de l’utilisateur, nous avons pris en compte son profil, ses connaissances ainsi que ses intérêt l’aide du modèle de l’utilisateur Ce modèle est aussi décrit dans la chapitre Les résultats de notre stage est utilisés dans le travail de thèse de M.Jean-Louis Tetchueng Cependant, il y a des problèmes qui nous n’avons pas résolus et qu’il faudrait développé dans l’avenir Le point fort de l’Ontobroker est de fournir une approche plus naturelle pour représenter des données et faire des requêtes en utilisant F-logic Mais, avant de faire des requêtes, il faut charger des données initiatives partir des fichiers sous forme F-logic En plus, il n’alimente pas la façon d’enregistrer des données pendant une session Donc, nous propose l’association l’Ontobroker une base de données pour que nous puissions d’enregistrer des données générées pendant une session Maintenant, la passe de l’une l’autre tâche dans une chaîne dépend totalement de l’évaluation 47 du professeur On peut améliorer cet inconvénient en ajoutant des conditions d’évaluation pour que le système puisse automatiquement décider si une tâche est achevée 48 [...]... manipulộes) F 3.2 ẫlộment de base du mod le : tõches, mộthodes et entitộs Tõches Les tõches dộfinissent un problốme rộsoudre par lassociation entre un ensemble dentrộes, un ensemble de sorties, et par lindication de leurs caractộristiques respectives Ici, lensemble dentrộes est dộfini comme des valeurs requises pour lexộcution de la tõche et lensemble de sorties est des valeurs attendues comme rộsultats... fonction de ses prộfộrences ou de ses objectifs Techniques base de frames : lensemble de linformation sur un concept est reprộsentộ sous forme dun frame Un frame contient des fragments variants, des liens vers dautres frames, ou encore des exemples Le systốme dispose de rốgles de prộsentation permettant de sộlectionner les slots et de les organiser en fonction des caractộristiques de lutilisateur Mộthode... circonstances dune ộcole/institut/universitộ et lenvironnement didactique ou pộdagogique Le mod le de tõche hiộrarchique nous permet de dộfinir des activitộs dapprentissage, de distribuer des activitộs entre lapprenant, lenseigner et lordinateur, de transposer les concepts principaux de la thộorie de Chevallard [TGL07] De mờme faỗon, la mise en place des scộnarios de formation dộpend de variables et de paramốtres... en sộquence de chacune de ces sous tõches dans lordre induit par la dộcomposition de la tõche Mộthodes Par sa stratộgie de rộsolution, une tõche se dộcompose finalement en un ensemble de mộthodes Une mộthode est dộfinie par une association entre un ensemble dentrộes, cest--dire de donnộes initiales, un ensemble de sorties, cest--dire de donnộes produites ou dộduites, et des moyens immộdiats de rộsolution... lutilisateur et le systốme deviennent acteurs de ladaptation, le systốme propose automatiquement des mots clộs ou des textes dộtaillộs, lutilisateur dộcide que le mot clộ soit remplacộ par le texte Tri de fragment : Le systốme va trier les fragments en fonction de leur pertinence pour lutilisateur, du plus pertinent au moins pertinent Dailleurs, il peut rộorganiser les fragments prộsentộs lutilisateur en fonction... de lapprentissage de deux points de vue : lun de la didactique des sciences et lautre de la psychologie 4 cognitive Le passage dEIAH clos et locaux des services Web adaptatifs/personnalisables accessibles de tous et de partout assurant : la rộutilisation, le partage et lộchange des ressources dapprentissages, et des connaissances et enfin le savoir-faire des enseignants comme fondements des EIAH,... machine et de transposer aussi les principaux concepts de la thộorie de Chevallard [TGL07] 3.1.2 ẫlộment de base Ce mod le contient trois types dộlộments, sintitule tõches, mộthodes et entitộ [WIL92] Les tõches modộlisent les problốmes existants et leurs associent des stratộgies de rộsolution qui dộcrivent comment la tõche peut ờtre dộcomposộe en sous-tõches plus ộlộmentaires Les mộthodes dộfinissent les... sur les fragments Le processus dassemblage concerne aussi la reprộsentation de la structure globale du document ainsi que la reprộsentation du document de faỗon visuelle 4.2.2 Mộthode dadaptation Les mộthodes dadaptation sont divisộes en deux classes : les mộthodes de prộsentation adaptative et les mộthodes de navigation adaptative corresponds au contenu ou les liens dun hypermộdia La figure 4.4 prộsente... lensemble des fragments obtenu de lộtape de sộlection une ou plusieurs structures qui doivent ờtre cohộrentes et comprộhensibles par lutilisateur Lorganisation est le rộsultat de lapplication des rốgles de composition qui peuvent ờtre un des deux types suivants : structure implicite, cest--dire le rộsultat dun calcul, par exemple, un simple tri des diffộrents fragments ; structure explicite peut prendre... rộalisộ en appariant une spộcification de contenu avec les index des fragments Le filtrage raffine les rộsultats fournis par la sộlection en utilisant des contraintes (mod le dutilisateur, contexte) Donc, on peut prendre en compte des caractộristiques de lutilisateur comme les prộfộrences du lecteur ou niveau de connaissance pour obtenir des meilleurs rộsultats Organisation : ce processus associe lensemble