Éditeur d’ontologie proposé par [GOR09]

Positionnement

Les tentatives d’utilisation des ontologies telles que [GOR09] nous amènent à penser que les possibilités d’automatisation des ontologies ne sont pas encore assez avancées pour être in-tégrées de façon transparente pour l’utilisateur. Nous avons choisi a priori de nous baser sur des règles définies par les utilisateurs à différents niveaux pour accompagner l’évolution des séances grâce aux retours d’expériences, sans forcément chercher à tout automatiser. Nous pensons ainsi nous placer plus raisonnablement sur l’échelle IA-IHM que décrit [Rou07].

La personnalisation passe aussi par la recommandation de nouveaux contenus en fonction de nos propres intérêts et de notre parcours. Il s’agit de l’un des développements majeurs du Web aujour-d’hui, notamment sur les sites de commerces tels que Amazon ou eBay, et les réseaux sociaux. Les auteurs de [CTBK12] proposent ainsi un système de recommandation intégré à Moodle, utilisant les traces comme source de données. Les résultats semblent très bons par rapport à d’autres systèmes de recommandation développés pour la FOAD, mais il n’est pas parfaitement clair, si ces résultats sont principalement dûs à l’algorithme utilisé ou à l’outil de recommandation choisi.

44 CHAPITRE I.2. ETAT DE L’ART SCIENTIFIQUE ET TECHNIQUE

Positionnement

Nous ne faisons pas actuellement appel à un système de recommandation, mais les méca-nismes de partage de notes entre les apprenants et avec le formateur peuvent s’en rapprocher. En particulier, l’utilisateur peut choisir les sources auxquelles il fait confiance et distinguer les informations institutionnelles des autres. En outre, le fait que nous utilisions également Moodle et que l’outil de recommandation présenté soit libre nous autorise à utiliser par la suite ce genre d’outil.

Une des pistes de réflexion actuelles, aussi bien du point de vue de la personnalisation et de la recommandation, que du point de vue de l’accompagnement, est celle du tuteur intelligent. Dans [FAM00], les auteurs font un tour d’horizon des conférences, articles et projets les plus pertinents dans ce domaine. Ce n’est pas tellement l’état de recherche sur les tuteurs intelligents qui nous intéresse, du moins pour le moment, mais les réflexions à en tirer. Certains auteur s’interrogent d’ailleurs fortement sur la possibilité de mettre en place un système viable de tuteurs intelligents dans un environnement institutionnel [Dav12].

La question du tuteur intelligent est en effet liée à la dualité IA/IHM. On constate ainsi que la classe virtuelle en elle-même est très orientée IHM, tandis que l’aspect adaptabilité est au contraire très connoté IA. Enfin, les aspects scénarisation semi-automatisée et cycle de vie supervisé tels que nous les proposons amènent à un équilibre entre les deux approches.

Les propositions de modèles de e-learning ou d’environnements de formations à distance sont nombreuses, au point que certains auteurs consacrent des articles au classement et à l’évaluation de ces modèles [RGBC12].

Si la personnalisation est primordiale pour le confort et l’accompagnement des utilisateurs, la dis-tance entre ceux-ci ne peut-être réduite sans la mise en place d’interactions, permettant un réel engage-ment des utilisateurs [Kau12 ; MCJ09]. Les étudiants réclaengage-ment davantage d’opportunités d’interagir entre eux de manière synchrone [WJ07]. Les interactions entre utilisateurs sont très souvent mises en avant comme un élément essentiel de l’apprentissage, comme par exemple chez [Oka03], « Good lear-ning is a process of socially based, active co-construction of contextualized knowledge and webs of relations among its nodes», dans [EC04] « learning through discussions is a key aspect of the student learning experience in higher education» ou [SK07] « interaction, between instructor-student and between students, is at the heart of education, whether FTF, fully online, or blended-hybrid».

Dans [KL02], les auteurs ont étudié les effets de l’apprentissage en ligne sur le processus d’ap-prentissage. Leur principale conclusion est que l’efficacité des environnements d’apprentissage à dis-tance dépend de la présentation de l’information, du processus d’apprentissage, des méthodes et des stratégies, et non de l’information elle-même ou de la technologie utilisée.

Dans une revue de la littérature attachée à la formation à distance, [Xu08] déclare que la combinai-son de salles de classes et de gestionnaires de formation en ligne permettent de créer un espace dyna-mique pour l’enseignement et l’apprentissage. Ainsi dans cet environnement, on est capable de passer de la transmission de connaissances à la construction de savoir. L’auteur propose une réflexion sur la conjonction des différentes méthodes de e-learning, et une analyse comparative des communications via ordinateur d’une part, et des discussions en face-à-face au sein d’une salle de classe d’autre part. Cette analyse est basée sur la notion d’actes définie dans [Ste94]. L’auteur montre que les actes habi-tuellement réservés ou majoritairement utilisés par le formateur en face-à-face, tels que « informer » et « déclarer », deviennent majoritairement utilisés par les apprenants en situation de communication via ordinateur. On constate donc une plus grande participation et une plus grande implication des apprenants, qui conduit vers une construction participative de l’apprentissage. Cette étude corrobore

4. GESTION DU DISTANTIEL 45

les résultats présentés dans [GBLAC99] indiquant que dans de tels cas « les participants apprennent en participant conjointement à des activités dans lesquelles ils partagent leurs ressources » et que « la diversité peut devenir une ressource pour l’apprentissage ».

L’auteur note également une modification des modèles de discussion. Si la discussion en face-à-face suit traditionnellement le modèle IRF/E proposé par [SC75], les interactions en ligne font émerger des schémas de discussion beaucoup plus complexes et dynamiques. Le schéma de discus-sion doit également inclure les interactions avec les ressources, qui étaient externes à l’interaction formateur/apprenant dans le discours en face-à-face.

Avec l’évolution du schéma d’interactions, les utilisateurs endossent également de nouveaux rôles, au-delà du couple traditionnel formateur/apprenant : ils deviennent fournisseurs de contenus, contri-buteurs, modérateurs... Ces nouveaux rôles accompagnent le gain d’importance des ressources dans les interactions, et la médiation croissante.

Pour [SY02], le futur de l’enseignement ne sera ni complètement en ligne, ni totalement en salle de classe avec un formateur. Il leur apparait que le mélange des modèles de formation est la meilleure des stratégies et que le principal défi est de trouver la meilleure intégration des deux mondes.

Dans [CBH10], les auteurs proposent d’améliorer les communications dans les environnements de e-learning par la mise en place de mécanismes compensatoires en cas de difficultés. La réflexion semble intéressante mais n’aboutit finalement qu’à une liste de problèmes techniques récurrents, avec peu de solutions réelles proposées. La nature des problèmes soulevés nous amène à penser qu’ils trouveront pour la plupart leur solution dans l’arrivée des nouvelles technologies internet.

4.2 Construction dynamique de cours

Dans [BDFKRSV07], les auteurs proposent une architecture orientée vers l’Intelligence Am-biante, telle que discutée dans [Sha03 ; Par05]. Celle-ci cherche à répondre aux exigences de cette approche en utilisant différents capteurs pour construire un environnement dynamique et un modèle utilisateur. Il s’agit également de déterminer les objectifs d’apprentissage en fonction du contexte et des buts, et de construire dynamiquement les cours à partir d’unités élémentaires. Cette architecture est illustrée dans la figure I.2.7.

4.3 Sketching tool

Dans [WEFtH12], les auteurs proposent un mécanisme d’interprétation sémantique des dessins, à travers l’observation des relations spatiales entre les objets, et en fonction du domaine. Ce mécanisme a été implémenté dans l’application « FreeStyler » (voir [HG02]), et semble donner des résultats en-courageants. Cependant, l’outil développé est fortement dépendant du logiciel de base dans lequel il est implémenté, et la reconnaissance nécessite la définition d’une ontologie précise pour chaque contexte d’utilisation.

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