Studie: A Domain Ontology Based Solution for Knowledge Discovery in Learning and Assessment

Continuous learning is a necessity in today’s organizations. With the ongoing technization, technology enhanced solutions are now supporting learners, especially in situations of non-formal and blended learning. Furthermore, where workers are forced to constantly adapt to new roles and skill-sets, adaptive support solutions are mandatory. Yet adaptive and flexible solutions for learning in and across domains in the scope and need of organizations are still a rare breed. The flexible and adaptive STUDIO system for adaptive learning and self-assessment demonstrates how a well-defined use of domain knowledge helps to discover the knowledge of the learner. This article will introduce the STUDIO system and discuss based on STUDIO how user models, cognitive traits and adaptive systems can act as enablers for further flexible solutions

Design Support for non-expert authors in the creation of units of learning - a first exploration

[unpublished]Diverse approaches have been proposed to model educational resources using design rules into IMS Learning Design units of learning. Although varied, these approaches have found limited practical application by teachers, in today’s e-learning. The tools remains tied to the specification with little to no design support for non-experts in the specification. As a result, today’s IMS LD tools cater to LD experts and serve as reference implementations of the specification rather than supporting the non-experts’ engagement in the design process. Consequently, non-experts in the specification cannot undertake the creation of units of learning and remain outside the fold of the IMS LD community. This paper presents features and characteristics of an IMS LD authoring environment to actualize the active participation of non-expert authors in the design of instruction using IMS LD, by addressing the paucity of support afforded to this group with the application of learning design rules to capture the their knowledge. The paper presents an alternate classification of the approaches used in IMS LD authoring tools to support the engagement of non-experts, and based on the salient features of the approaches proposed, the paper reviews the state-of-the-art in IMS LD tools, exemplifying the paucity of IMS LD tools for non-expert authors.The work on this publication has been sponsored by the TENCompetence Integrated Project that is funded by the European Commission's 6th Framework Programme, priority IST/Technology Enhanced Learning. Contract 027087 [http://www.tencompetence.org

Making Learning Design Standards Work with an Ontology of Educational Theories

Abstract. In this paper, we present an ontology of educational theories their relation to learning design. This ontology takes into account learning design (LD) specifications such as OUNL-EML and IMS-LD at the conceptual level (1), semantic web standards such as OWL at the formal level (2), as well as JAVA standards at the implementatio

Un outil d'assistance pour le design pédagogique : conception et implémentation du système CIAO

Les systèmes auteurs (SA) constituent aujourd'hui des outils vitaux en ce qui a trait aux activités de conception de cours dans le domaine du Design Pédagogique (DP). Ces activités permettent d'élaborer des systèmes tuteurs dotés d'une intelligence permettant d'offrir un cadre d'apprentissage et de formation approprié. Cette activité souffre toutefois d'un manque crucial car les SA actuels ne prennent pas en compte l'utilisation de théories pertinentes auxquelles peut se référer le concepteur. Le concepteur n'est ainsi pas en mesure d'avoir accès à ces théories directement à partir du SA. Face à cela, il devient difficile de garantir l'effet de l'apprentissage, car la structure de cours conçue à l'aide des SA ne peut être correctement validée. C'est pour faire face à ces problèmes et fournir une assistance active durant le processus de DP que le présent projet nommé CIAO a été initié. Il a pour objectif de développer un outil d'assistance active basé sur l'usage d'ontologies de théories du Design Pédagogique. Dans le cadre de ce projet, nous avons axé notre attention sur la mise à la disposition du concepteur en tout temps d'une base de connaissance regroupant les théories de l'instruction, de l'apprentissage et du DP. L'accès à ces théories et au savoir qu'elles contiennent permettra à l'auteur de garantir une structure de cours fiable et efficace. Pour la mise en oeuvre, nous avons utilisé (1) une base de connaissances contenant les théories associées aux activités de Design Pédagogique; Cette base de connaissance permettra au concepteur d'explorer en tout temps les théories qu'elle contient et lui permettra d'obtenir des informations clés pour la réalisation de ses activités de DP; (2) des modèles de structures représentés sous forme de scénarios pédagogiques; Ces scénarios constituent le lien entre notre système CIAO et les SA utilisés par le concepteur. Ils pourront être analysés, validés et modifiés en vue de les rendre compatibles aux normes de construction de cours et principalement aux objectifs et attentes visés par le concepteur. L'outil développé dans le cadre de ce projet permet alors d'intégrer une assistance active basée sur des théories pertinentes du Design Pédagogique. Cette assistance est jusqu'à présent l'élément manquant dans les SA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Assistance au Design Pédagogique, Système tuteur et ontologies, Systèmes auteurs et assistance aux concepteurs, Conception intelligente par Ontologies

Représentation multi-facette des documents pour leur accès sémantique

La recherche d'information (RI) est un domaine prépondérant dans la vie contemporaine car elle permet de disposer d'éléments d'informations qui permettent d'agir et de prendre des décisions face à une situation donnée. En effet, l'objectif d'une RI est de s'informer, d'apprendre de nouvelles notions que nous ne maîtrisons pas. La disponibilité et la pertinence de ces nouvelles informations ont donc une très grande influence sur la prise de décision. La plupart des moteurs de recherche actuels utilisent des index regroupant les mots représentatifs des documents afin de permettre leur recherche ultérieure. Dans ces méthodes, les documents et les requêtes sont considérées comme des sacs de mots, non porteurs de sens. L'une des méthodes innovantes actuelles est l'indexation et la recherche sémantique des documents. Il s'agit de mieux prendre en compte le besoin de l'utilisateur en considérant la sémantique des éléments textuels. Nous nous intéressons à cet aspect de la RI en considérant une indexation et une recherche à base d'ontologies de domaine. Les solutions que nous proposons visent à améliorer la pertinence des réponses d'un système par rapport au thème de la recherche. Le discours contenu dans un document ou dans une requête ne sont pas les seuls éléments à prendre en compte pour espérer mieux satisfaire l'utilisateur. D'autres éléments relatifs au contexte de sa recherche doivent aussi être pris en compte. La granularité des informations à restituer à l'utilisateur est un autre aspect. Nous nous sommes intéressés à ces différents aspects et avons développé un méta-modèle de représentation multi-facette des documents en vue de leur accès sémantique. Dans notre modèle, le document est vu selon différentes dimensions dont la structure logique, la structure physique, la sémantique des contenus ainsi que leurs évolutions dans le temps. Nous avons également proposé des mesures de similarité sémantique entre concepts et une fonction de similarité entre les graphes d'annotation des requêtes et ceux des documents. Pour évaluer et valider nos solutions, nous avons instancié ce modèle dans trois domaines distincts : l'apprentissage en ligne, la maintenance automobile et les partitions musicales Braille. Nous avons également évalué les résultats en termes de rappel/précision des fonctions que nous avons proposées et montré leur supériorité par rapport à l'état de l'art.Information retrieval is part of our contemporary life because it helps us to find information which helps us in acting and decision making. Indeed, the objective of any information retrieval task is to learn new facts, new notions. Thus, the availability and relevance of the pieces of new information we access have a high influence on decisions we make. Most of the current search engines use indexes composed of the representative words from the documents; these indexes allow their access when compared to users' queries. These techniques consider documents and queries as bags of words but not the discourse they contain. One of the new methods to face the understanding of user's needs is semantic indexing and retrieval. In this thesis, we consider semantic indexing when based on ontologies that gather the domain knowledge. Matching content is not the only aspects that interest the user when searching for information. We consider other aspects such as the granularity of the elements to retrieve, the meta-data that can be associated with contents and the context in which the search is made. We consider these different aspects and propose a generic model based on a multi-facet representation. The facet related to document content is deeply studied. We made proposition related to semantic retrieval based on graph concepts and suggested a family of concept similarity functions and a graph similarity function that allow to compare graph concepts from documents and from queries. The dynamic aspect of the document collection has also been studied. To validate this model we considered three application domains: e-learning, automobile diagnostic and Braille musical scores. We also evaluate our semantic similarity functions in terms of recall and precision and show their effectiveness

Amélioration de l'expérience d'apprentissage dans un système hypermédia adaptatif éducatif grâce aux données extraites et inférées à partir des réseaux sociaux

Avec l'émergence des formations en ligne accessibles pour tous, la personnalisation de l'apprentissage devient de plus en plus cruciale et présente de nouveaux défis aux chercheurs du domaine. Il est actuellement nécessaire de tenir compte de l'hétérogénéité du public cible et lui présenter des contenus éducatifs adaptés à ses besoins et sa façon d'apprendre afin de lui permettre de profiter au maximum de ces formations et éviter le décrochage. Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des travaux sur la personnalisation de l'apprentissage à travers les systèmes hypermédias adaptatifs utilisés en éducation (SHAE). Ces systèmes ont la vocation de personnaliser le processus d'apprentissage selon des critères bien spécifiques, tels que les pré-requis ou plus souvent les styles d'apprentissage, en générant un chemin d'apprentissage adéquat. Les SHAE se basent généralement sur trois modèles principaux à savoir le modèle apprenant, le modèle du domaine et le modèle d'adaptation. Bien que la personnalisation du processus d'apprentissage offerte par les SHAE actuels soit avantageuse pour les apprenants, elle présente encore certaines limites. D'un côté, juste le fait de personnaliser l'apprentissage augmente les chances que le contenu présenté à l'apprenant lui soit utile et sera ainsi mieux compris. Mais d'un autre côté, la personnalisation dans les SHAE existants se contente des critères niveau de connaissances et style d'apprentissage, et elle s'applique seulement à certains aspects qui n'ont pas évolué depuis leur création, à savoir le contenu, la présentation et la navigation. Ceci remet en question la pertinence des objets d'apprentissage attribués aux apprenants et la motivation de ces derniers à faire usage des SHAE sachant que ceux-ci se basent essentiellement sur les questionnaires pour la constitution de leur modèle apprenant. Suite à une étude empirique d'une cinquantaine de SHAE existants, révélant leurs atouts et limites, certains objectifs de recherche ont été identifiés afin d'améliorer l'expérience d'apprentissage à travers ces systèmes. Ces objectifs visent à établir un modèle de SHAE capable de (i) déterminer les données du modèle apprenant de façon implicite à partir des réseaux sociaux tout en répondant aux standards associés à ce modèle afin de construire le modèle apprenant; (ii) favoriser la collaboration entre les différents apprenants qui seraient mieux motivés à apprendre en collaborant; (iii) personnaliser, de façon automatique, de nouveaux aspects à savoir l'approche pédagogique, la collaboration et le feedback selon les traits de personnalité de l'apprenant en plus des trois volets existants. Un modèle de SHAE a été proposé pour répondre à ces objectifs. Ce modèle permet d’extraire les données personnelles de l'utilisateur à partir de ses réseaux sociaux et de prédire ses traits de personnalité selon son interaction avec ces réseaux. Par la suite, il est possible d'adapter les objets d'apprentissage, sur la base d'un système de recommandation, à ces traits de personnalité en plus du style d'apprentissage et du niveau de connaissances des apprenants. L'adaptation aux traits de personnalité de l'apprenant selon le modèle Big Five a permis de personnaliser de nouveaux aspects tels l'approche pédagogique, le type de collaboration et le feedback. Un prototype, "ColadaptLearn", conçu à partir de ce modèle et expérimenté avec un ensemble d'étudiants a permis de valider les choix du prototype pour les objets d'apprentissage, selon les règles préétablies, en les confrontant aux choix faits par les étudiants. Ces données ont été utilisées pour développer un réseau bayésien permettant de prédire les objets d'apprentissage adéquats aux futurs apprenants. Les résultats de l’expérimentation ont montré qu'il y a une bonne concordance entre les choix du prototype et ceux des apprenants, en plus d'une satisfaction de ces derniers par rapport aux feedbacks reçus, ce qui appuie le rajout des nouveaux aspects proposés. Comme suite à cette thèse, il est envisageable d'appliquer le modèle proposé dans des environnements d'apprentissage plus larges de types cours en ligne ouverts et massifs, jeu sérieux ou même des formations mobiles, ce qui contribuerait à mieux valider les propos amenés. Il est aussi possible d’utiliser des techniques d'apprentissage automatique autres que les réseaux bayésiens pour la prédiction des objets d'apprentissage adaptés. Finalement, il serait intéressant d'explorer d'autres sources de données qui pourraient fournir plus d'informations sur l'apprenant de façon implicite tels ses centres d'intérêt ou ses émotions auxquels un SHAE pourrait s'adapter.With the growth of online learning accessible to all, learning personalization is becoming increasingly crucial and presents new challenges for researchers. It is currently essential to take into account the heterogeneity of the target audience and adapt educational content to their needs and learning style in such a way that they are able to fully benefit from these learning forms and prevent them from dropping out. This research work addresses learning personalization through adaptive educational hypermedia systems (AEHS). These systems are designed to customize the learning process according to specific criteria, such as prerequisites or, more often, learning styles, by generating a suitable learning path. AEHS are generally based on three main models: the learning model, the domain model and the adaptation model. Although the learning process customization offered by current AEHS is beneficial to learners, it still has some limitations. On one hand, just the fact of personalizing learning increases the likelihood that the content presented to the learner will be useful and thus better understood. But on the other hand, customization in existing AEHS is limited to the criteria knowledge level and learning style and applies only to certain aspects which have not evolved since their creation, namely content, presentation and navigation. This questions the relevance of the learning objects assigned to learners and their motivation to use such AEHS, knowing that they rely essentially on questionnaires to build their learner model. After conducting an empirical study of 50 existing AEHS, revealing their strengths and limitations, some research objectives were identified to improve the learning experience through such systems. These objectives aim to establish an AEHS model which is able to (i) implicitly identify the learning model data on the basis of social networks while meeting the associated standards; (ii) promote collaboration between different learners who would be better motivated to learn while collaborating; (iii) automatically customize new aspects such as the teaching approach, collaboration and feedback according to learners' personality traits in addition to the three existing ones. An AEHS model has been proposed to meet these objectives. This model makes it possible to extract the user's personal data from his social networks and to predict his personality traits depending on his interaction with these networks. Thereafter, it is possible to adapt the learning objects, on the basis of a recommendation system, to these personality traits in addition to the criteria learning style and knowledge level. Adapting to the learner's personality traits according to the Big Five model enabled the customization of new aspects such as the pedagogical approach, the collaboration type and the feedback. A prototype, "ColadaptLearn", based on this model and experimented with a group of students, validated the prototype's choices for learning objects while confronting them to the students' choices. These data were then used to build a Bayesian network to predict the appropriate learning objects for future learners. The experimental results showed that there is a good match between the prototype choices and those of learners, in addition to learners' satisfaction regarding the feedback received, which supports the addition of the proposed new aspects. As a follow-up to this thesis, it is possible to apply the proposed model in a larger learning environment such as massive open online courses (MOOC), serious games or mobile learning, which would help to validate the proposals made. It is also possible to use other automatic learning techniques than Bayesian networks to predict suitable learning objects. Finally, it would be interesting to explore other data sources that could implicitly provide more information about the learner, such as his or her interests or emotions that an SHAE could adapt to

Rôle des ontologies en ingénierie des EIAH : cas d'un système d'assistance au design pédagogique

Cette thèse illustre le rôle que l'Ingénierie Ontologique (IO) peut jouer dans les Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH). Même si ce rôle touche à la fois la conception et la diffusion de l'apprentissage, nous nous attardons sur son rôle dans la conception. Nous montrons alors comment il vise à combler un manque, celui de l'assistance aux concepteurs.\ud Notre but est donc de faire la preuve de la contribution possible de l'IO dans l'ingénierie des EIAH, et pour illustrer cette preuve, nous prenons l'assistance aux concepteurs pédagogiques comme exemple de situation où l'IO est utile. Nous abordons le problème, en le posant de la façon suivante: Comment assister les concepteurs pédagogiques dans leur tâche parfois complexe de design pédagogique (DP), alors que les systèmes auteurs ne leur offrent pas l'assistance nécessaire pour concevoir des scénarios sémantiquement corrects, c'est-à-dire des scénarios valides du point de vue des Théories et Paradigmes d'Apprentissage, d'Enseignement et de Design pédagogique (TPAED), ni le moyen de procéder à une telle validation sémantique? Nous montrons que la cause principale de ce manque dans les systèmes auteurs (incluant les systèmes orientés pédagogie, orientés performance, hypermédias, adaptatifs et collaboratifs et Web, pour n'en nommer que quelques-uns) est leur faible représentation explicite du DP et des TPAED dans leur modèle pédagogique. Nous privilégions une approche d'IO basée sur le Web sémantique afin de profiter des technologies bien établies et standardisées qui en découlent, à savoir les langages Web basés sur la syntaxe XML, les services Web et les annotations sémantiques. Pour mettre en oeuvre notre thèse, nous proposons la conception d'un système d'aide permettant d'apporter au concepteur pédagogique l'assistance dont il a besoin lors de l'utilisation de tout système auteur. Nous nommons ce système CIAO, ce qui signifie qu'il s'agit d'un système d'aide à la Conception Intelligemment Assistée par des Ontologies. CIAO exploite une ontologie formalisant les TPAED, dont nous assurons la construction selon une approche d'IO que nous proposons. Les services offerts au concepteur sont assurés grâce à des règles de validation syntaxique et sémantique que nous avons créées et intégrées à CIAO. Quelle que soit la situation dans laquelle l'IO est utilisée, il s'agit d'un processus complexe qu'il faut avant tout développer de façon méthodologique. Cette thèse apporte aussi une solution sur cet aspect méthodologique de l'IO, puisque nous proposons une Méthode Intégrée d'IO appelée, MI2O. Cette méthode est dite intégrée parce qu'elle tient compte des points forts des principales méthodes d'IO et du standard du génie logiciel IEEE 1074-1995 (l'ontologie étant considérée comme un produit du génie logiciel).\ud Notre contribution peut se résumer ainsi: (1) La méthode MI2O, utilisée pour construire l'Ontologie des Théories et Paradigmes d'Apprentissage, d'Enseignement et de Design pédagogique ou OTPAED ; (2) L'OTPAED, une contribution originale pouvant être exploitée par tous les systèmes auteurs d'EIAH ; (3) Le système CIAO, un système réactif d'assistance en design pédagogique qui donne, entre autres, du conseil pour la conception des scénarios pédagogiques syntaxiquement/sémantiquement valides selon une théorie déterminée. Ainsi, il offre une validation flexible de scénarios selon les standards du DP (par ex. IMS Learning Design) et selon les TPAED. Le prototype que nous avons développé tend à montrer le potentiel de l'IO en contexte de DP en illustrant (à travers plusieurs scénarios d'utilisation de CIAO) comment des ontologies peuvent être exploitées pour assister le concepteur pédagogique; (4) Les règles de validation syntaxiques et sémantiques de CIAO. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Environnement interactif pour l'apprentissage humain, Ingénierie ontologique, Intelligence artificielle dans l'éducation, Méthodologie, Ontologie, Représentation des connaissances, Système auteur, Système tutoriel intelligent, Théories et paradigmes de l'apprentissage, de l'enseignement et du design pédagogique