Séminaire départemental

Une nouvelle approche de modélisation
des systèmes hypermédias adaptatifs
utilisés en éducation basée sur lesréseaux sociaux

Kenza Sakout andaloussi
Laboratoire ERICAE
6 Octobre 2017

Plan de la présentation
 Introduction

 Les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés enéducation (SHAE)
 Analyse des différentes approches autour des SHAE etrésultats

Implementation

 Problèmes soulevés Une nouvelle approche d'adaptation basée sur lesréseaux sociaux
 Conclusion

La classe d’aujourd’huiCompany

Context

Problemstatement

La classe de demain

CompanyContext

Problemstatement

Introduction
 La personnalisation de l'apprentissage : axe principal à prendre encompte pour voir les résultats des élèves s’améliorer (Ministère del’Éducation de l’Ontario, 2013).
 Les élèves apprennent mieux lorsque enseignement, ressources etmilieu d’apprentissage correspondent bien à leurs: points forts,
intérêts, besoins et niveau de connaissances.

Implementation

 Se doter d'une technologie permettant la personnalisation desstratégies d’apprentissage: clé d’activation de la motivation desapprenants.
 L'objectif principal des systèmes hypermédias adaptatifs enéducation: permettre aux apprenants d'évoluer à leur rythme, se voir
proposer les contenus les plus adaptés à leur style d'apprentissage,
niveau de compétence ou besoins de formation.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducation• Principes généraux
 Un hypermédia: extension du terme multimédia, réseau
de nœuds d’informations interconnectés. Chaque nœudest un média (texte, vidéo, son ou composition des trois).
 Système hypermédia adaptatif : «tout systèmed’hypertexte ou d’hypermédia qui reflète certains aspects
de l’utilisateur dans le modèle de l’utilisateur, et utilise ce
modèle pour y adapter différents aspects visibles dusystème.» (Peter Brusilowsky, 1996)

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducation•

Ordre d’apparition des systèmes hypermédias:

Hypermédias
classiques

Hypermédias
adaptatifs

Hypermédias
adaptatifsdynamiques• Différentiation entre systèmes hypermédia adaptable et adaptatif:
 Dans un système hypermédia adaptable, c’est l'utilisateur qui
configure le système en modifiant quelques paramètres afin del'adapter à ses besoins.
 Dans un système hypermédia adaptatif, le système s'adapte defaçon autonome au modèle de l'utilisateur.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducationgénère
Contenu adapté

Modèle dudomaine

Modèled’adaptati
onAppliqueCompareConstruit

Questionnaire
Collecte

Modèleapprenant(Knutov et al., 2009)Les systèmes hypermédiasadaptatifs utilisés en éducationModélisation apprenant Processus de collecte d'informations pertinentes sur l’apprenant,les représenter de manière à être accessibles et utiles au système
pour qu'il puisse s'y adapter.
 La base de l'adaptation d'un SHAE.
 La structuration d’un modèle apprenant implique: la considérationde quelles types de données il faut recueillir sur l'apprenant, lafaçon dont ces données vont être acquises et mises à jour etquel type de modèle va être utilisé.

Les systèmes hypermédiasadaptatifs utilisés en éducation
Données du modèle apprenant (MA)Données du MA

Informations
recueillies surl’apprenant

Données Dépendantes
du domaine

Données Indépendantes
du Domaine

Dynamiques

Statiques

État par rapport au
domaineConnaissances
de l’apprenant

Interaction avec lesystème

Donnéesgénériques

Objectifs
d'apprentissage,
intérêts, etc.

Connaissances
acquises,résultatsd'évaluations.

historique denavigation, durée deconnexion.

Courrier, âge,langue maternelle,etc.

État par rapport au
domaineProfil psychologique
Styled'apprentissage,style cognitif.Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducationAcquisition des données du modèle apprenant (MA)L’acquisition pertinente d’informations sur les apprenants peut être faite par desméthodes automatiques ou par questionnement direct de l’apprenant. Ainsi le moded’acquisition peut prendre trois formes :Acquisition
explicite

Acquisition
implicite

Demanderexplicitement àl'apprenant ses
préférences endébut del'activité, en lesollicitant, parexemple, àrépondre à unquestionnaire.

Observerl’apprenantlors de son
utilisation dusystème. Lemodèle est
inféré à partir
des traces denavigation.

Acquisition
mixte
Combine phased'initialisation
explicite etphase implicite
de mise à jourdu modèle.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducation
Type du modèle apprenant (MA)•Plusieurs types de MA rapportés en littérature, les plus connus et plus utilisés: Le modèle Overlay: connaissances comme sous ensemble des connaissances d’un expert
du domaine.
 Le modèle basé sur les stéréotypes: classe les apprenants parmi un ensemble destéréotypes prédéfinis.
 Le modèle basé sur les techniques d'apprentissage automatique (TAA): formation demodèles à partir d'observations de l'apprenant. réseaux de neurones, machines à vecteursde support, algorithmes génétiques.
 Le modèle basé sur la prédiction: tient compte de l’incertain pour la générationd’inférences. Les techniques les plus utilisées sont les réseaux bayésiens et la logique floue.
 Le modèle basé sur les ontologies: représentation des connaissances de façon à lesrendre réutilisables.
 Le modèle hybride: combine deux ou plusieurs des modèles cités.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducationModélisation du domaineComposante essentielle de tout SHAE.

 Ensemble de contenus pédagogiques inter reliés, se rattachant à undomaine particulier, représentant chacun un fragment élémentaire deconnaissances pour ce domaine.

Ces contenus souvent nommées objets d'apprentissage «entité numérique
ou non numérique, qui peut-être utilisée, réutilisée ou référencée dans une
activité de formation assistée par ordinateur» (IEEE, 2002)

Les technologies émergeantes associées: métadonnées, websémantique, ontologies.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducation
Modélisation du domaine
Les métadonnées d'un objet d'apprentissage servent à décrire ce dernier selon
format commun. Ce format inclut: type du contenu, titre, langue, résumé, auteur,date de création, ordre des pages, difficulté, etc.

Implementation

 Les métadonnées régis par des normes et des standards comme LOM etSCORM.

 Stockées dans des bases de données et liées aux objets qu’elles décrivent.
Leur but principal: indexer les objets, les enregistrer dans des entrepôts pour qu’ils
puissent être extraits et réutilisés.

Il existe jusqu'à date 51 dépôts francophones et anglophones tels ARIADNE ouMERLOT.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducation
L’adaptation des systèmes hypermédias

 L'adaptation dans les SHAE souvent exprimée à l'aide de règles de laforme: condition-action, ou règles de logique de premier ordre.
 L'adaptation des SHAE se fait au niveau: du contenu, des liens ou dela présentation.

Implementation

 Pour chacun des trois niveaux, plusieurs méthodes et techniques.
 Méthode: manière d'envisager l’adaptation
 Techniques: moyens mis en œuvre pour implémenter une méthode.
 Une méthode peut être implémentée grâce à différentes techniques, etinversement, une technique peut être utilisée pour mettre en œuvreplusieurs méthodes.

Les systèmes hypermédias
adaptatifs utilisés en éducationTechniques d'adaptation des SHAE

Insertion / suppression de fragments

Modification / filtrage de fragments

Adaptation du contenu
Approche des cadres

pages variantes

Texte extensible/atténuable
Zoom selon l'échelle

Techniques d'adaptation

Adaptation de la présentation

Disposition / mise en page

Partitionnement

Sélection/modification

Association dans unmodèleGuidage direct

Ordonnancement des liens

Adaptation des liens

Masquage des liens

Annotation des liens

Cartes adaptatives

Réarrangement

Analyse des différentes approches
autour des SHAE
Données, type d’acquisition
Type du modèle apprenant

Contenu,
présentation
Et navigation

AnalyseAnalyse de lade lamodélisation demodélisat

l’apprenant

ion duAnalyse desImplementation
domaineméthodes ettechniquesd’adaptation

2000

2015
50
SHAE

1er critère: le styled'apprentissage
critère d'adaptation2ème critère: au moins
les trois
modèles principaux

Analyse des différentes
approches autour des SHAE
Les différents types de données
retrouvés dans les SHAE
étudiés
Connaissances de l'apprenant
Interaction entre le système et l'apprenant
État de l'apprenant par rapport au domaine
Profil psychologique
Profil générique
54%

Données dépendantes dudomaine

30%
40%

Données indépendantes dudomaine
100%
42%

 52% des systèmes combinent entre
3 catégories de données et 34% en
combinent 2, les autres
combinaisons 6% chaque.
 Critère d'adaptation: Souvent profil
psychologique seul ou combiné auxconnaissances, profil générique ouétat par rapport au domaine etrarement interaction avec lesystème.
 L'utilisation des normes très rare.
Un seul système, ADAPTAPlans’est servi de IMS (LIP).
 L'aspect social est absent.
 Le défi : choisir le maximum dedonnées pertinentes sur l'apprenantqui influent réellement sur la tâched'apprentissage sans pour autant
surcharger l'utilisateur avec desquestionnaires et le démotiver.

Analyse des différentes
approches autour des SHAE
Styles d'apprentissage utilisés
Taux d'utilisation des différents
modèles en %60

 Le modèle de Felder&Silverman est
le plus utilisé 50%, suivi du modèle
de VARK 12% et des modèles
cognitifs 10%. Les modèles: KOLB,
Honey&Mumford et MBTI 6%chaque, Dunn&Dunn 2%.
 6% des systèmes n'avaient aucun
modèle prédéfini, 8% des systèmes
combinaient entre 2 modèles.

50403020100

Taux d'utilisation desdifférents modèles en %

 L'application étendue du modèle deF&S s’explique par : classement
détaillé des apprenants en plusieurs
groupes contrairement aux autres
modèles qui classifient quelquesgroupes, inspiré de plusieurs autres
modèles comme le modèle de Kolb
et de VARK, basé sur les tendances,
Le questionnaire y est rattaché
fournit un mécanisme simple declassification et facile à interpréter.

Analyse des différentes
approches autour des SHAE
Type d’acquisition de données
60%
54%
50%

40%30%30%

20%

16%

10%

0%

Pourcentage des systèmes
Acquisition explicite
Acquisition mixte

Acquisition implicite

 L’acquisition explicite souvent
utilisée pour les données statiques.
 L'acquisition implicite et mixte
rendent le modèle apprenant
dynamique car l'information est
fréquemment ajustée suivantl'évolution de l'apprenant.

 Nous sommes du même avis que laplupart des auteurs que le typed'acquisition mixte le plus approprié.
Il permet de bâtir un premier modèle
grâce aux questionnaires. Ensuite leMA est mis à jour par le système en
inférant de nouvelles valeurs enfonction du comportement del’apprenant.

Analyse des différentes
approches autour des SHAE
Type du modèle apprenant
2522201615141212101065420

Taux d'utilisation en %2 Le modèle le plus fréquemment
utilisé est celui des TAA 22%, suivi
du overlay 16% et des stéréotypes
14%. Les ontologies et le modèle
hybride 12%, succédés par lemodèle basé sur la prédiction à10%.
 Le modèle hybride combine en
général le overlay et lesstéréotypes.
 Les TAA, les modèles basés sur laprédiction et les ontologies offrent
de bons moyens pour inférer lecomportement de l'apprenant dansle système et ainsi prédire lecontenu qui lui sera le plus adapté.
 Le modèle overlay et lesstéréotypes permettent de classer
les connaissances d'un apprenant
et le système devrait ensuite fairela correspondance entre niveau deconnaissances actuel et contenuapproprié.

Analyse des différentes
approches autour des SHAE

Types des modèles dedomaine
Websémantique
Métadonnées

14%
28%
10%

Ontologies duweb

22%
26%

Domaine basé
sur les TAMAutres

 76% des systèmes basés sur lathéorie des objets d'apprentissage.
Le reste divisé entre domainesbasés sur les technologies
d'apprentissage automatique: 10%
et domaines subdivisésmanuellement 14%.
 26% des SHAE, se sont servis desstandards.
 Théorie OA: accès à un domaine deconnaissances plus large, repérage
facile, réutilisation et partage.

 Critiquées: lourdeur et difficulté decréation, langages web sémantiquetrès éloquents, production ontologies
souvent problématique, difficile
d’accéder aux théories abstraites,Nécessité d’experts du domaine.

Analyse des différentes
approches autour des SHAE
Techniques d’adaptation25%

 44% des SHAE étudiés adaptent
un seul aspect, soit contenu 20%,soit navigation 18% soit
présentation 6%.
 50% des systèmes combinent
entre deux aspects: 22% navigation
et présentation, 16% contenu etprésentation, et 12% contenu etnavigation.

20%
15%
10%

 Seulement 6% des systèmes
adaptent les trois aspects en mêmetemps.

5%0%
Un seul Deux aspects Trois aspects
aspectd'adaptation d'adaptationd'adaptation
Contenu
Navigation
Présentation
Navigation & présentation
Contenu & présentation
Contenu & navigation
Contenu, navigation & présentation

 Aucune étude ne prouve, quel'adaptation à un aspect ou à unautre ou l'utilisation d'une techniqueplus que l'autre affectent l'efficienced'un SHAE.

 Explorer d'autres aspectsd'adaptation.

Problèmes soulevés
Modèle apprenant•••Quelles données
doivent êtreconsidérés par lesystème, lesquelles
influencent
réellement la qualitéde l'apprentissage?
L'acquisition explicite
risque de lasser lesapprenants.
Comment s’enpasser?
Du travail en double.
Comment avoir unmodèle apprenant
standard
interopérable etévolutif?

Modèle du domaine•••

Niveau de granularitédes objets
d'apprentissage,
risque de corruption
des liens entre
certains objets etperte l'intention
pédagogique.
Le résultat del'assemblage desobjets ne correspondpas toujours auscénario pédagogiqueescompté.
Les ontologies et leweb sémantiquelourdes et difficiles àcréer.

Modèle d’adaptation•••

Peu de systèmes
adaptatifs etadaptables enmême temps.
Peu de systèmesjusqu’à dateadaptent les trois
aspects: contenu,navigation etprésentation en
parallèle.
D'autres aspectsd'adaptation qu'ilfaut considérer afinde personnaliser
davantage
l'apprentissage?

Une nouvelle approche d'adaptationbasée sur les réseaux sociaux
Depuis leur apparition en 2000, les réseaux sociaux n'ont cesséd'évoluer, leurs nombres d'utilisateurs accroitre
source importanted'informations sur leurs utilisateurs à ne pas négliger.
Les données apprenant, selon le standard IMS LIP, extraites via une API
des réseaux sociaux tels que Facebook ou Linkedin sont:
Identification: Nom, prénom, e-mail, âge, sexe, langues parlées.
Affiliation: noms des groupes où l'utilisateur est affilié.
Les données qui peuvent être remplis uniquement à travers l'API Linkedin:
QCL: qualifications, certifications et licences.
Accessibilité: capacités linguistiques.
Intérêts: loisirs, activités de divertissement.
Objectifs: en terme de carrière.
Finalement, les données qui ne seront pas extraites directement desréseaux sociaux mais plutôt prédites à partir des comportements desutilisateurs via ces réseaux sont les traits de personnalité: l'ouverture, laconscience professionnelle, l'extraversion, l'agréabilité et le névrosisme(champ accessibilité). (Via l’API https://applymagicsauce.com/demo.html )Une nouvelle approche d'adaptationbasée sur les réseaux sociaux
Trait deCaractéristiques

personnalitéApprocheType deType desuggérée

collaboration

motivation

Ouverture (tauxAime poser questions, analyser

Profonde ou Collaboratifélevé +50%)

arguments, esprit critique, logique,élaborée.

Intrinsèquerelie ce qu'il apprend aux

connaissances antérieures.
Conscience

Concentré, aime étudier dans deProfonde ou Individuelprofessionnellebonnes conditions, organisé, objectifsélaborée et(taux élevé +50%)

clairs, autonome.

focalisée.

Extraversion (taux Perçoit l'apprentissage comme moyenélevé +50%)

de trouver un boulot, mais facilement

Intrinsèque

Profonde ou Collaboratif

Par succèsélaborée.

académiquedistrait s'il trouve les études

insignifiantes pour lui.
Agréabilité (tauxélevé +50%)
Névrosisme (tauxélevé+50%)

Préfère travailler en groupe, peut

Basée surdemander de l'aide, amical.

les objectifs

Manque de concentration, peur deApprochel'échec.

en surface

Collaboratif

Extrinsèque

Individuel

ExtrinsèqueUne nouvelle approche d'adaptationbasée sur les réseaux sociaux

ConclusionObjectif général : améliorer les modèles de SHAEexistants.

Sousobjectif 1
Déterminer lesdonnées dumodèle apprenantà partir de sesréseaux sociaux
tout en répondant
aux standards dudomaine afin deconstruire lemodèle apprenant

Sousobjectif 2

Sousobjectif 3

Assigner les objets
d'apprentissage aux
utilisateurs selon
leurs pré-requis,
traits depersonnalité et styled'apprentissage,
tout en gardant lesystème adaptatif etadaptable.

Personnaliser unautre aspect
aussi importantqui est lefeedback en plus
des trois aspectsexistants: lecontenu, laprésentation et lanavigation.

Questions/ commentaires

Merci