Modélisation et dérivation de profils utilisateurs à partir de réseaux sociaux : approche à partir de communautés de réseaux k-égocentriques

Dans la plupart des systèmes nécessitant la modélisation de l'utilisateur pour adapter l'information à ses besoins spécifiques, l'utilisateur est représenté avec un profil généralement composé de ses centres d'intérêts. Les centres d'intérêts de l'utilisateur sont construits et enrichis au fil du temps à partir de ses interactions avec le système. De par cette nature évolutive des centres d'intérêts de l'utilisateur, le profil de l'utilisateur ne peut en aucun moment être considéré comme entièrement connu par un système. Cette connaissance partielle du profil de l'utilisateur à tout instant t a pour effet de réduire considérablement les performances des mécanismes d'adaptation de l'information à l'utilisateur lorsque le profil de l'utilisateur ne contient pas (ou contient très peu) les informations nécessaires à leur fonctionnement. Cet inconvénient est particulièrement plus récurrent chez les nouveaux utilisateurs d'un système (instant t=0, problème du démarrage à froid) et chez les utilisateurs peu actifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs travaux ont exploré des sources de données autres que celles produites par l'utilisateur dans le système : utilisateurs au comportement similaire (utilisé dans le filtrage collaboratif) ou données produites par l'utilisateur dans d'autres systèmes (conception de profil utilisateur multi-application et gestion des identités multiples des utilisateurs). Très récemment, avec l'avènement du Web social et l'explosion des réseaux sociaux en ligne, ces derniers sont de plus en plus étudiés comme source externe de données pouvant servir à l'enrichissement du profil de l'utilisateur. Ceci a donné naissance à de nouveaux mécanismes de filtrage social de l'information : systèmes de recherche d'information sociale, systèmes de recommandation sociaux, etc. Les travaux actuels portant sur les mécanismes de filtrage social de l'information démontrent que ce nouveau champ de recherche est très prometteur. Une étude sur les travaux existants nous permet tout de même de noter particulièrement deux faiblesses : d'une part, chacune des approches proposées dans ces travaux reste très spécifique à son domaine d'application (et au mécanisme associé), et d'autre part, ces approches exploitent de manière unilatérale les profils des individus autour de l'utilisateur dans le réseau social. Pour pallier ces deux faiblesses, nos travaux de recherche proposent une démarche méthodique permettant de définir d'une part un modèle social générique de profil de l'utilisateur réutilisable dans plusieurs domaines d'application et par différents mécanismes de filtrage social de l'information, et à proposer d'autre part, une technique permettant de dériver de manière optimale des informations du profil de l'utilisateur à partir de son réseau social. Nous nous appuyons sur des travaux existants en sciences sociales pour proposer une approche d'usage des communautés (plutôt que des individus) autour de l'utilisateur. La portion significative de son réseau social est constituée des individus situés à une distance maximum k de l'utilisateur et des relations entre ces individus (réseau k-égocentrique). A partir de deux évaluations de l'approche proposée, l'une dans le réseau social numérique Facebook, et l'autre dans le réseau de co-auteurs DBLP, nous avons pu démontrer la pertinence de notre approche par rapport aux approches existantes ainsi que l'impact de mesures telles que la centralité de communautés (degré ou proximité par exemple) ou la densité des réseaux k-égocentriques sur la qualité des résultats obtenus. Notre approche ouvre de nombreuses perspectives aux travaux s'intéressant au filtrage social de l'information dans de multiples domaines d'application aussi bien sur le Web (personnalisation de moteurs de recherche, systèmes de recommandation dans le e-commerce, systèmes adaptatifs dans les environnements e-Learning, etc.) que dans les intranets d'entreprise (systèmes d'analyses comportementales dans les réseaux d'abonnés de clients télécoms, détection de comportements anormaux/frauduleux dans les réseaux de clients bancaires, etc.).In most systems that require user modeling to adapt information to each user's specific need, a user is usually represented by a user profile in the form of his interests. These interests are learnt and enriched over time from users interactions with the system. By the evolving nature of user's interests, the user's profile can never be considered fully known by a system. This partial knowledge of the user profile at any time t significantly reduces the performance of adaptive systems, when the user's profile contains no or only some information. This drawback is particularly most recurrent for new users in a system (time t = 0, also called cold start problem) and for less active users. To address this problem, several studies have explored data sources other than those produced by the user in the system: activities of users with similar behavior (e.g. collaborative filtering techniques) or data generated by the user in other systems (e.g., multi-application user's profiles, multiple identities management systems). By the recent advent of Social Web and the explosion of online social networks sites, social networks are more and more studied as an external data source that can be used to enrich users' profiles. This has led to the emergence of new social information filtering techniques (e.g. social information retrieval, social recommender systems). Current studies on social information filtering show that this new research field is very promising. However, much remains to be done to complement and enhance these studies. We particularly address two drawbacks: (i) each existing social information filtering approach is specific in its field scope (and associated mechanisms), (ii) these approaches unilaterally use profiles of individuals around the user in the social network to improve traditional information filtering systems. To overcome these drawbacks in this thesis, we aim at defining a generic social model of users' profiles that can be reusable in many application domains and for several social information filtering mechanisms, and proposing optimal techniques for enriching user's profile from the user's social network. We rely on existing studies in social sciences to propose a communities (rather than individuals) based approach for using individuals around the user in a specific part of his social network, to derive his social profile (profile that contains user's interest derived from his social network). The significant part of the user's social network used in our studies is composed of individuals located at a maximum distance k (in the entire social network) from the user, and relationships between these individuals (k-egocentric network). Two evaluations of the proposed approach based on communities in k-egocentric networks have been conducted in the online social network Facebook and the co-authors network DBLP. They allow us to demonstrate the relevance of the proposal with respect to existing individual based approaches, and the impact of structural measures such as the centrality of communities (degree or proximity) or user's k-egocentric network density, on the quality of results. Our approach opens up many opportunities for future studies in social information filtering and many application domains as well as on the Web (e.g. personalization of search engines, recommender systems in e-commerce, adaptive systems in e-Learning environment) or in Intranets business systems (e.g. behavioral analysis in networks of subscribers telecom customers, detection of abnormal behavior network bank customers, etc.)

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results

L'appropriation d'un système d'information communautique par les membres d'une communauté de pratique en santé mentale : le cas du Centre Hospitalier Pierre-Le-Gardeur

Nous considérons que la communauté de pratique est un espace d'interaction et de travail collaboratif qui répond aux nouvelles structures en réseau du système de santé québécois. Avec cette nouvelle réalité d'équipe multidisciplinaire, les praticiens doivent utiliser les technologies collaboratives pour travailler et améliorer leur performance, et dans l'ensemble, celle du continuum de soin. Nous avons choisi de nous préoccuper de l'aspect humain des transformations organisationnelles de la réforme en orientant principalement notre recherche sur les niveaux d'appropriations des systèmes informatiques et technologiques qui supportent ces nouvelles conditions d'organisation du travail. Pour atteindre nos objectifs de recherche, nous avons cerné un cadre d'analyse basé sur la science appliquée de la communautique (Harvey, 1995, 2005), en y intégrant des éléments anthropologiques. En partant des théories de communication et d'interaction entre groupes, nous avons dégagé quatre dimensions de l'appropriation que nous voulions observer et analyser, à travers des indicateurs, soit les dimensions de la technologie, de la communication, de l'information et de la culture. Ainsi nous avons été en mesure de développer notre modèle d'analyse basé sur le modèle de l'appropriation dynamique (Harvey, 2001) et d'aller sur notre terrain de recherche. Avec en tête le design participatif, la recherche-action et l'observation participante comme méthodologie, nous avons pu intervenir sur notre terrain de recherche, la communauté de pratique en santé mentale du Centre Hospitalier Pierre-Le Gardeur. Suite à l'analyse et à l'interprétation des résultats, nous avons constaté que l'appropriation technologique est la déficience majeure de la réforme et que la création des équipes multidisciplinaires autour du patient confronte les cultures organisationnelles et isole professionnellement les travailleurs. Ainsi nous concluons que la réforme des Réseaux locaux de services du gouvernement québécois était nécessaire et que la priorité doit être mise dans l'appropriation technologique au niveau de la formation des praticiens à l'informatique et aux usages reliés au réseau et à l'Internet. Finalement, nous croyons qu'il est essentiel de mobiliser l'ensemble des intervenants du milieu, autant les gestionnaires, les praticiens que les patients pour édifier une vision commune et plus humaine de la réforme entamée. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Communication organisationnelle, Communauté de pratique, Communautique. Appropriation, Santé publique

Modèle multi-agents pour le filtrage collaboratif de l'information

Les systèmes de recommandation sont nés de la volonté de pallier le problème de surcharge d'information du web. Combinant des techniques de filtrage d'information, personnalisation, intelligence artificielle, réseaux sociaux et interaction personne-machine, les systèmes de recommandation fournissent à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs besoins et préférences informationnelles. En effet, les systèmes de recommandation sont particulièrement sollicités dans les applications de commerce électronique. Cependant, ce type de système a été en grande partie confiné à une architecture centralisée. Récemment, l'architecture distribuée a connu une popularité croissante, comme en témoigne par exemple, les réseaux pair-à-pair (« peer-to-peer »), le calcul distribué (« Grid computing »), le web sémantique, etc., et s'impose peu à peu comme une alternative à l'approche client/serveur classique. L'hypothèse des chercheurs est que les systèmes de recommandation peuvent tirer profit d'une architecture distribuée. Dans cette thèse, nous étudions les défis que posent les systèmes de recommandation distribués et nous proposons une nouvelle architecture pair-à-pair, de filtrage collaboratif, basée sur la discrimination du voisinage. Nous étudions l'évolution de la performance, de la couverture et de la qualité des prédictions pour différentes techniques de recommandation. En outre, nous identifions la méthode de recommandation la plus efficace pour cette nouvelle architecture pair-à-pair. Bien que cette thèse se concentre essentiellement sur le domaine décentralisé de système de recommandation, nos contributions ne se limitent pas strictement à ce domaine de recherche. En effet, ces contributions touchent des problèmes de recherche dans plusieurs autres domaines de recherche (système multi-agents, gestions profils utilisateurs, réduction de la complexité computationnelle, collecte des préférences utilisateurs, PageRank, etc.). ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Filtrage de l'information, Filtrage collaboratif, Système de recommandation, Système distribué, Agent social

Exploitation d'une base lexicale dans le cadre de la conception de l'ENPA Innovalangues

National audienceOperating a lexical database in the framework of the Innovalangues language learning platform The Innovalangues project aims to design a personalized digital environment for language learning. In this context, several modules such as serious games or exercise generators need a lexical database. It is also interesting to provide solutions for learners to manage their own lexicons. To prevent each one to develop its own lexical database, it quickly appears essential to develop one common lexical database that can be used for modules (machines) and learners (humans). After an analysis around usage scenarios, we set up a multilingual lexical database architecture. We then built a working prototype that integrates with the environment and allows a learner to look up existing lexical resources and create its own lexicon. The LexInnova prototype uses the Jibiki platform for managing heterogeneous lexical resources via its REST application programming interface.Le projet Innovalangues a pour but la conception d'un environnement numérique personnalisé d'apprentissage des langues (ENPA). Dans ce cadre, plusieurs modules tels des jeux sérieux ou des générateurs d'exercices ont besoin d'une base lexicale. Il est intéressant également de donner la possibilité aux apprenants de gérer leurs propres lexiques. Pour éviter que chacun ne développe sa propre base lexicale, il apparaît rapidement indispensable de développer une seule base lexicale commune qui puisse servir aux modules (machines) comme aux apprenants (humains). Après une analyse des besoins autour de scénarios d'utilisation, nous proposons une architecture de base lexicale multilingue. Nous avons ensuite réalisé un prototype fonctionnel qui s'intègre à l'ENPA et permet à un apprenant de consulter des ressources lexicales existantes et de créer son propre lexique. Le prototype LexInnova utilise la plate-forme Jibiki de gestion de ressources lexicales hétérogènes à distance via son interface de programmation (API) REST

Architecture pour la co-conception des jeux sérieux participatifs et intensifs en connaissances

Cette thèse identifie et vise à affronter certains verrous scientifiques concernant la conception des scenarios des serious games, leurs utilisations par un meilleur partage entre les concepteurs dans des contextes d apprentissage ciblés. Les constats motivant ce travail sont (1) la participation indispensable des formateurs dans la phase de conception en se basant sur leurs expertises et leurs objectifs pédagogiques, (2) la nécessité grandissante pour les formateurs experts de formaliser les scénarios décrivant les situations complexes rarement se produisant, (3) la non-adéquation des systèmes-auteurs des jeux sérieux existants à cette population de concepteurs, permettant seulement un nombre limité de scénarios à cause de leurs couts élevés, (4) le faible niveau de réutilisation des scénarios déjà produits dans la vie quotidienne. Notre problématique consiste à lever certains verrous existants dans la conception des jeux sérieux pour la formation dans des domaines d expertises complexes avec l hypothèse qu une meilleure organisation de la connaissance et de la coopération va faciliter la conception. L étude de cette problématique s effectue en proposant l architecture ARGILE (Architecture for Representations, Games, Interactions, and Learning among Experts) adaptée au jeu sérieux participatif et intensif en connaissancesThis PhD aims to confront some scientific challenges concerning the scenarios conception of Serious Games, their use through a better share by designers within the context of targeted learning. The findings motivating our work are (1) the significant participation of trainers in the design phase, (2) the growing needs for expert trainers to formalize scenarios describing rarely complex situations, (3) the divergence of existing serious games to these designers which cover a limited number of scenarios due to their high cost, (4) the low re-use level of scenarios that have already happened in daily life.Our questioning will lead us to see how we must design serious games for training in complex areas of expertise where reference knowledge is neither stabilized nor unanimous, but rather dynamic and continuously evolving. After having examined the principal mains of application of the Serious Game and having defined it, the study of this questioning led us to propose the ARGILE (Architecture for Representations, Games, Interactions, and Learning Among Experts) architecture, suitable for "participatory and knowledge-intensive" serious gamesTROYES-SCD-UTT (103872102) / SudocSudocFranceF

La conception de jeux vidéo éducatifs : une méthodologie de recherche/création

De façon générale, cette thèse identifie et définit l'ensemble des concepts théoriques et pratiques nécessaires à l'exercice de la conception de jeux vidéo éducatifs en tenant compte des aspects d'intention, d'information, d'interface et d'interactivité. Elle répond à la question suivante : comment outiller et assister efficacement un artiste ou un créateur dans la démarche complexe de la conception de jeux vidéo éducatifs? En effet, les personnes abordant la conception multimédia se sentent souvent dépourvues lorsqu'il est question de développer ou de conceptualiser ce type d'œuvre. C'est d'abord parce qu'il s'agit d'un champ d'étude relativement nouveau qui cherche encore ses codes langagiers. Ensuite, il s'agit de se référer aux niveaux de complexité générés par des projets ludiques et pédagogiques intégrant à la fois des notions de science de l'information (gestion de la connaissance, bases de données), des notions d'esthétique et de forme (arts visuels, design graphique) et des notions d'informatique (langage de programmation, vie et intelligence artificielles). Les résultats de la recherche se présentent sous la forme d'une méthodologie de recherche/création systémique appuyée par une intervention prenant la forme d'une série de quatre capsules multimédias interactives couvrant l'ensemble des résultats générés. Ces capsules s'adressent à des professionnels œuvrant tant dans le domaine de la culture, de l'éducation, de la science, des arts et des communications que dans ceux de la recherche et de l'expérimentation. Elles décrivent, illustrent et démontrent les potentialités expressives, narratives, cognitives et interactives du langage multimédia; elles présentent le champ d'intervention dans son ensemble, incluant les concepts, les théories, les méthodes et les outils nécessaires à sa compréhension, à son élaboration et à sa pratique esthétique, ludique, pédagogique et communicationnelle. De façon plus précise, une première capsule présente des notions définissant le multimédia, ses multiples applications ainsi que les différents contextes de production dans lesquels elles se déploient. Une deuxième capsule expose ensuite des notions de langage cinématographique et hypermédia qui seront utiles pour la conception multimédia. Une troisième capsule aborde des notions relatives à la pédagogie, et comment celles-ci peuvent s'appliquer à la conception de jeux vidéo éducatifs. Enfin, la dernière capsule présente un modèle de devis de conception multimédia adapté aux productions culturelles ludo-éducatives. À travers l'ensemble de ces capsules, des exemples permettront de visualiser et d'expérimenter l'ensemble des concepts répondant aux énoncés théoriques et pratiques exposés par la recherche.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : jeux vidéo éducatifs, design multimédia, scénarisation multimédia, conception multimédia, conception hypermédia, loisir éducatif, jeu éducatif, enseignement par le jeu, apprentissage par le jeu, interface graphique, méthodologie de conception

P2CeL - Production Collaborative de Connaissances et eLearning : une approche par wikis sociaux sémantiques

National audienceLe projet Production Collaborative de Connaissances et eLearning : une approche par wikis sociaux sémantiques (P2CeL) s'inscrit sur des dynamiques complémentaires issues des activités de recherche en matière de travail coopératif distribué, de réseaux comportementaux et des activités menées au sein de Nancy Université en matière de mise en œuvre, expérimentation de nouvelles méthodologies du eLearning. Il s'appuie également sur les équipes spécialisées dans la gestion de la connaissance ainsi que sur les équipes des sciences de l'éducation. Afin de disposer de populations test et d'un réservoir de ressources pédagogiques numériques, le projet intègre dans le partenariat l'Université Thématique Numérique UNIT ainsi que la plateforme THERMOPTIM. Aujourd'hui, à l'incitation des instances de tutelle, la production de Ressources Pédagogiques Numériques a été favorisée principalement au travers des Universités Numériques Thématiques (UNT). Cette dynamique a eu pour effet de produire de gros réservoirs de ressources qui, si nous voulons les voir vivre et non pas s'éroder sous l'effet du temps, doivent pouvoir être enrichis par les usages des équipes pédagogiques (enseignants et étudiants) qui les exploitent. Le projet P2CeL va étudier comment la mise en œuvre d'outils d'édition coopérative tels que les wikis sémantiques sociaux combinés aux outils d'analyse des réseaux comportementaux pourra, sur la base de ressources existantes ou non, générer des connaissances nouvelles et avoir ainsi un impact sur les méthodologies du eLearning et permettre également l'évolution des ressources pédagogiques