Paragraphe 2 : Représentation structurelle...120
1. Définition du contexte général...122 1.1. Représentation conceptuelle ...122 1.2. Mise en pratique...122 2. Matrice Disciplinaire ...122 2.1. Représentation conceptuelle ...124 2.2. Mise en pratique...126 3. Focus...126 3.1. Représentation conceptuelle ...126 3.2. Mise en pratique...126 4. Objectifs et Stratégies ...127 4.1. Représentation conceptuelle ...127 4.2. Mise en pratique...128 4.3. Conclusion ...129 5. Situations d’enseignement ...129 5.1. Représentation conceptuelle ...136 5.2. Mise en pratique...130 5.3. Conclusion ...131 6. Vue d’ensemble ...131
CHAPITRE 9 : PRINCIPES D’INTEGRATION DANS UN TI D’AIDE A LA SPECIFICATION...133 Paragraphe 1 : Architecture de notre environnement ...133
1. Trois principes de base : guidage, flexibilité et réutilisation...134 1.1. Guidage...134 1.2. Flexibilité...138 1.2.1. Différents points de vue sur une spécification éducative ...138 1.2.2. Différentes façons de produire des spécifications éducatives ...139 1.3. Réutilisation...140 2. Du schéma M.V.C. à l’approche M.PV.C. ...141
CHAPITRE 10 : LA REALISATION DE OMAGE...149 Paragraphe 1. Quels outils ? ...149
1. Les paradigmes objet et logique ...149 2. Outils logiciels...152 2.1. LISP ...152 2.2. PROLOG ...153 2.3. CLIPS ...154
Paragraphe 2. Notre prototype ...155
1. Logiciels choisis ...155 1.1. HARDY ...155 1.2. wxCLIPS...156 1.3. wxWindows ...157 2. Présentation du processus de développement de notre prototype et des outils développés ...157 2.1. Les différentes étapes du processus ...158 2.1.1. Matrice disciplinaire ...158 2.1.2. Objectifs d’apprentissage ...159 2.1.3. Stratégies globales d’enseignement...159 2.1.4. Situations-problèmes...159 2.2. Outils associés...160
Chapitre 8 : Organisation des connaissances
L’objectif de ce chapitre est de définir la meilleure représentation des connaissances dans le cadre de l’environnement résolument orienté dans un cadre pédagogique.
La variété des acteurs intervenant ainsi que la diversité de leurs opinions nous amène à étudier un champ à la croisée de plusieurs matières et nous conduit à proposer dans le paragraphe 1 une représentation des connaissances sous forme ontologique. Le paragraphe 2 est ensuite consacrée à la définition de la représentation structurelle des divers composants de chaque étape du processus de spécification mais aussi à l’enchaînement de l’ensemble de ces étapes.
Paragraphe 1 : Représentation des connaissances par ontologie
Tout au long des deux premières parties de cette thèse, nous avons démontré la pertinence de l’approche de l’enseignement par l’intermédiaire des concepts de matrice disciplinaire et de situation-problème qui permettent également une réelle transdisciplinarité. Nous avons précisé la définition de chaque terme ainsi que leur place dans un processus de construction d’enseignement.
Nous pouvons alors résumer l’activité d’enseignement par le tableau suivant :
Phases de l’enseignement Concepts invoqués
Analyse Connaissances déclaratives (Fait / Notion) et
Connaissances procédurales Objectifs noyaux ou notions-clés
Réflexion Connaissances procédurales
Registre de formulation Actions Buts
Connaissances déclaratives
Registre de conceptualisation
Champs notionnels (internes / externes)
Niveau d’exigence
Niveau des élèves
Invariants
Concepts intégrateurs
Difficultés conceptuelles des élèves Objectifs prévus Obstacles anticipés Objectifs-obstacles Ressources disponibles Techniques disponibles Contraintes imposées Temps consacré
Evaluation Obstacles réels
Objectifs atteints
Connaissances acquises et non acquises
Validation Situations d’application
ou Situations de transfert
Remédiation Activités de Remédiation
Tableau 3 : Caractérisation de l’activité d’enseignement
La figure suivante reprend ceci de façon schématique :
OBSTACLES REELS CONTRAINTES RESSOURCES TECHNIQUES TEMPS OBSTACLES ANTICIPES OBJECTIFS D'APPRENTISSAGE PREVUS CRITERES DE REUSSITE ET D'ECHEC OBJECTIFS ATTEINTS
SITUATION-PROBLEME MATRICE DISCIPLINAIRE
CONNAISSANCES
PROCEDURALES CONNAISSANCESDECLARATIVES
REGISTRE DE CONCEPTUALISATION / FORMULATION CONCEPTS INTEGRATEURS LIENS PEDAGOGIQUES LIENS DIDACTIQUES CONDITIONS DE DECLENCHEMENT STRATEGIES D'ENSEIGNEMENT
SITUATIONS D'APPLICATION, DE TRANSFERT, DE METACOGNITION
Nous allons maintenant proposer une organisation des connaissances qui réponde le mieux possible à l’ensemble des contraintes que nous avons précisé dans les deux premières parties de cette thèse.
1. Les ontologies, un mécanisme de spécification
Une propriété clé pour tout système d’information est sa structure ou architecture sous-jacente [Jacobson, 1993]. D’un point de vue chronologique, les systèmes d’information ont été développés de façon isolée, en fonction des besoins des utilisateurs du moment. Ceci a ainsi donné lieu à des systèmes adéquats mais dont la compatibilité avec les autres systèmes est limitée et la capacité de s’adapter aux changements des besoins en information des utilisateurs reste superficielle.
Une façon possible de résoudre ce problème est d’avoir une standardisation du contenu sémantique du système d’information. Les résultats de recherche dans le domaine des ontologies peuvent ici
contribuer à ce processus de standardisation 26.
En effet, considérons les processus suivants : réserver une chambre d’hôtel pour un client ; prendre un rendez-vous avec une personne ou emprunter un livre à la bibliothèque.
En pratique, l’implémentation d’un système pour réaliser ces tâches sera probablement très différente de par son architecture logique et des perspectives pratiques. Les modèles de données et de processus sous-jacents de chaque application auront certainement très peu de ressemblance malgré le fait qu’une vue conceptuelle « naïve » identifiera clairement de nombreuses caractéristiques communes. D’un point de vue conceptuel, ce sont des instances du même processus : par exemple, le fait qu’un livre donné ne soit pas louable par deux personnes différentes en même temps est similaire au fait qu’un seul rendez-vous soit pris à la fois.
[Gruber, 1993] donne la définition suivante : « une ontologie est une spécification d’une
conceptualisation ; c’est une spécification explicite d’un sujet donné ».
C’est une représentation formelle et déclarative incluant le vocabulaire (ou les noms) permettant de se référer aux termes du domaine relatif au sujet courant ainsi qu’aux états logiques qui décrivent ce que sont les termes, comment ils sont reliés les uns aux autres et comment ils peuvent (ou ne peuvent pas) être liés entre eux. Les ontologies fournissent, par conséquent, un vocabulaire de représentation et de communication des connaissances relatives à un sujet ainsi qu’un ensemble de relations existantes entre les termes de ce vocabulaire. Une autre définition utilisée par exemple par les philosophes est que les ontologies sont des spécifications suffisamment non ambiguës dans un langage formel.
26 Des exemples sont notamment le « mammoth CYC ontology » à Cycorp, le « Knowledge Sharing Effort » à Stanford, le « Enterprise Integration Laboratory (EIL) » à l’Université de Toronto et le « Enterprise Ontology Project » à l’AIAI d’Edimbourg.
Durant les dernières années, de nombreux laboratoires de recherche ont développé des ontologies dans un but d’inculquer aux systèmes informatiques une compréhension limitée des interfaces en langage naturel. [Gruber, 1993] définit par exemple des ontologies permettant le partage et la réutilisation des connaissances.
L’intelligence artificielle se base sur le postulat selon lequel ce qui existe est ce qui peut être représenté. En effet, lorsque la connaissance d’un domaine est représentée selon un formalisme déclaratif, l’ensemble des objets qui peut être représenté est alors appelé l’univers du discours. Cet ensemble d’objets ainsi que les relations descriptibles entre eux sont représentés dans le vocabulaire représentatif avec lequel un programme représente ces connaissances. Par conséquent, dans le contexte de l’intelligence artificielle, il est possible de décrire l’ontologie d’un programme en définissant un ensemble de termes représentatifs. Dans une telle ontologie, les définitions associent les noms des entités dans l’univers du discours (par exemple les classes, relations, fonctions, et autres objets) avec un texte (lisible par un utilisateur) décrivant la signification des noms et les axiomes formels qui contraignent l’interprétation et la bonne utilisation de ces termes.
La description d’une ontologie se fait alors en deux parties : • la définition de la terminologie,
• la spécification des concepts.
La définition de la terminologie consiste en l’identification des concepts pertinents et de leurs relations pour un domaine donné. Ceci peut se représenter sous forme de matrice ou de réseau de noeuds et d’arcs 27.
La spécification des concepts est la définition formelle de chaque concept utilisé en terme de propriétés et de règles sémantiques. La notation utilisée peut, par exemple, se faire à l’aide de spécifications algébriques.
Il est intéressant ici de mentionner les travaux de [Gruber, 1992] qui propose « Ontolingua », un mécanisme permettant d’écrire des ontologies dans un format canonique (basé sur KIF, acronyme de « Knowledge Interchange Format » [Genesereth, 1991]), afin qu’elles puissent être facilement traduites dans une variété de représentations et de systèmes de raisonnement.
[Vernada et Zelm, 1996] proposent une ontologie pour la modélisation d’entreprise, « CIMOSA », avec un langage de modélisation basé sur un modèle supportant la notion de processus et dirigé par les événements.
27 Nous verrons plus loin, dans cette partie, que cette représentation diagrammatique s’avère particulièrement intéressante.
Il est également important de signaler ici que ce principe de représentation des connaissances par ontologie est concrètement pris en compte dans les projets MECANO, PROTEGE II et PROTEGE/WIN issus de l’Université de Stanford décrits en Annexe 1.
Nous avons défini ce qu’est la notion d’ontologie et dans quelles mesures elle peut être utilisée comme mécanisme de modélisation des connaissances.
Nous allons maintenant établir comment nous pouvons adapter ce concept à la spécification des connaissances pédagogiques.