Étude de l'évolution du modèle de l'utilisateur des systèmes de construction collaborative d'ontologies

National audienceCet article rend compte d'une étude en cours sur l'évolution du modèle de l'utilisateur de systèmes de construction collaborative d'ontologies. Par modèle de l'utilisateur (ou modèle du contributeur), nous entendons la représentation que les concepteurs se font des utilisateurs de leurs systèmes et plus généralement des contributeurs à la construction des ontologies. Nous décrivons : 1) la méthode que nous utilisons pour étudier l'évolution du modèle de l'utilisateur ; 2) l'évolution de ce modèle (en termes de types d'utilisateurs, de caractérisations de l'utilisateur et de caractérisations de l'environnement de l'utilisateur) ; 3) les évolutions parallèles : a) des méthodes de conception des systèmes collaboratifs ; b) des systèmes eux-mêmes ; et c) des méthodes de construction collaborative des ontologies. Nous mentionnons quelques perspectives d'évolution envisagées par les concepteurs eux-mêmes. Cette étude vise à faire ressortir l'importance d'acquérir une meilleure connaissance des contributeurs potentiels à la construction collaborative des ontologies afin d'obtenir des outils collaboratifs mieux adaptés à ces contributeurs

Architecture Information Communication in Two OSS Projects: the Why, Who, When, and What

Architecture information is vital for Open Source Software (OSS) development, and mailing list is one of the widely used channels for developers to share and communicate architecture information. This work investigates the nature of architecture information communication (i.e., why, who, when, and what) by OSS developers via developer mailing lists. We employed a multiple case study approach to extract and analyze the architecture information communication from the developer mailing lists of two OSS projects, ArgoUML and Hibernate, during their development life-cycle of over 18 years. Our main findings are: (a) architecture negotiation and interpretation are the two main reasons (i.e., why) of architecture communication; (b) the amount of architecture information communicated in developer mailing lists decreases after the first stable release (i.e., when); (c) architecture communications centered around a few core developers (i.e., who); (d) and the most frequently communicated architecture elements (i.e., what) are Architecture Rationale and Architecture Model. There are a few similarities of architecture communication between the two OSS projects. Such similarities point to how OSS developers naturally gravitate towards the four aspects of architecture communication in OSS development.Comment: Preprint accepted for publication in Journal of Systems and Software, 202

Collaborative learning model based on ontologies, intelligent agents and awareness services

During the last few years, there has been a growth in execution of collaborative activities within classrooms. The last, due to the teachers’ intention to enhance interaction between students, and to diversify the processes of knowledge acquisition and knowledge generation in order to take advantage of collaborative learning environments. However, there is no effective mechanism to integrate early detection and diagnosis of learning failures, with a model which evaluates and motivates students to interact at different stages of the process flow in order to improve learning. The objective of this master's thesis is to propose and validate a model based on the integration of different Artificial Intelligence techniques, such as ontologies, intelligent software agents and Awareness Services. The above, in order to solve problems that still persist in collaborative learning. The methodology used includes a representation of knowledge based on an ontological model, which allows to generate inferences for the most accurate recommendation of educational resources from the cognitive failures detected in each student during the development of a collaborative activity. On the other hand, the model incorporates intelligent agents in order to provide adaptability characteristics, tasks distribution and proactivity in the educational resources recommendation. Additionally, Awareness services are included with the aim of raise awareness in real time and to create awareness among students about their own performance and their work team. The model validation was carried out through the implementation of a serious collaborative game applied into real environment. Likewise, the performance evaluation was carried out through metrics applied to the implemented prototype. The obtained results show the benefits to integrate the previously mentioned technologies in order to optimize collaborative learning processes.Durante los últimos años, se ha evidenciado un crecimiento en la ejecución de las actividades colaborativas en las aulas de clase, esto debido a la intención que tienen los profesores en potenciar la interacción entre estudiantes, y diversificar los procesos de adquisición y generación de conocimiento, aprovechando las ventajas de los entornos de aprendizaje colaborativo. Sin embargo, no existe un mecanismo efectivo que permita integrar una detección y diagnóstico temprano de fallas de aprendizaje, con un modelo que integre, evalúe y motive a interactuar a los estudiantes en diferentes etapas del proceso para así mejorar el aprendizaje. El objetivo de esta tesis de maestría, es proponer y validar un modelo basado en la integración de diferentes técnicas de la Inteligencia Artificial, como ontologías, agentes inteligentes de software y servicios de Awareness. Lo anterior, con el fin de solventar problemáticas que aún persisten en el aprendizaje colaborativo. La metodología empleada incluye una representación de conocimientos basada en un modelo ontológico, el cual permite generar inferencias para la recomendación más acertada de recursos educativos a partir de las fallas cognitivas detectadas en cada estudiante durante el desarrollo de una actividad colaborativa. Por otra parte, el modelo incorpora agentes inteligentes con el fin de brindar características de adaptabilidad, distribución de tareas y proactividad en los procesos de recomendación de recursos educativos. Adicionalmente, se incluyen servicios de Awareness con el objetivo de sensibilizar en tiempo real y crear consciencia en los estudiantes sobre el desempeño propio y de su equipo de trabajo. La validación del modelo fue realizada a través de la implementación de un juego serio colaborativo aplicado a un caso de estudio. Así mismo, se realizó la evaluación del desempeño a través de métricas aplicadas al prototipo implementado. Los resultados obtenidos evidencian los beneficios de integrar las tecnologías previamente mencionadas para optimizar los procesos de aprendizaje colaborativo.Modelo de aprendizaje colaborativo basado en ontologías, agentes inteligentes y servicios de awarenessLínea de Investigación: Inteligencia ArtificialMaestrí

Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018

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