User context and personalized learning: a federation of contextualized attention metadata

Nowadays, personalized education is a very hot topic in technology enhanced learning (TEL) research. To support students during their learning process, the first step consists in capturing the context in which they evolve. Users typically operate in a heterogeneous environment when learning, including learning tools such as Learning Management Systems and non-learning tools and services such as e-mails, instant messaging, or web pages. Thus, user attention in a given context defines the Contextualized Attention Metadata (CAM). Various initiatives and projects allow capturing CAMs in a knowledge workers’ environment not only in the TEL area, but also in other domains like Knowledge Work Support, Personal Information Management and Information Retrieval. After reviewing main existing approaches according to some specific criteria that are of main interest for capturing and sharing user contexts, we present in this paper a framework able to gather CAMs produced by any tool or computer system. The framework is built on the Web-Based Enterprise Management (WBEM) standard dedicated to system, network and application management. Attention information specific to heterogeneous tools are represented as a unified and extensible structure, and stored into a central repository compliant with the above-mentioned standard. To facilitate access to this attention repository, we introduced a middleware layer composed of two dynamic services: the first service allows users to define the attention data they want to collect, whereas the second service is dedicated to receive and retrieve the traces produced by computer systems. An implementation for collecting and storing CAM data generated by the Ariadne Finder and Moodle validates our approach

Share and reuse of context metadata resulting from interactions between users and heterogeneous web-based learning environments

L'intérêt pour l'observation, l'instrumentation et l'évaluation des systèmes éducatifs en ligne est devenu de plus en plus important ces dernières années au sein de la communauté des Environnements Informatique pour l'Apprentissage Humain (EIAH). La conception et le développement d'environnements d'apprentissage en ligne adaptatifs (AdWLE - Adaptive Web-based Learning Environments) représentent une préoccupation majeure aujourd'hui, et visent divers objectifs tels que l'aide au processus de réingénierie, la compréhension du comportement des utilisateurs, ou le soutient à la création de systèmes tutoriels intelligents. Ces systèmes gèrent leur processus d'adaptation sur la base d'informations détaillées reflétant le contexte dans lequel les étudiants évoluent pendant l'apprentissage : les ressour-ces consultées, les clics de souris, les messages postés dans les logiciels de messagerie instantanée ou les forums de discussion, les réponses aux questionnaires, etc. Les travaux présentés dans ce document sont destinés à surmonter certaines lacunes des systèmes actuels en fournissant un cadre dédié à la collecte, au partage et à la réutilisation du contexte représenté selon deux niveaux d'abstraction : le contexte brut (résultant des interactions directes entre utilisateurs et applications) et le contexte inféré (calculé à partir des données du contexte brut). Ce cadre de travail qui respecte la vie privée des usagers est fondé sur un standard ouvert dédié à la gestion des systèmes, réseaux et applications. Le contexte spécifique aux outils hétérogènes constituant les EIAHs est représenté par une structure unifiée et extensible, et stocké dans un référentiel central. Pour faciliter l'accès à ce référentiel, nous avons introduit une couche intermédiaire composée d'un ensemble d'outils. Certains d'entre eux permettent aux utilisateurs et applications de définir, collecter, partager et rechercher les données de contexte qui les intéressent, tandis que d'autres sont dédiés à la conception, au calcul et à la délivrance des données de contexte inférées. Pour valider notre approche, une mise en œuvre du cadre de travail proposé intègre des données contextuelles issues de trois systèmes différents : deux plates-formes d'apprentissage Moodle (celle de l'Université Paul Sabatier de Toulouse, et une autre déployée dans le cadre du projet CONTINT financé par l'Agence Nationale de la Recherche) et une instanciation locale du moteur de recherche de la fondation Ariadne. A partir des contextes collectés, des indicateurs pertinents ont été calculés pour chacun de ces environnements. En outre, deux applications qui exploitent cet ensemble de données ont été développées : un système de recommandation personnalisé d'objets pédagogiques ainsi qu'une application de visualisation fondée sur les technologies tactiles pour faciliter la navigation au sein de ces données de contexte.An interest for the observation, instrumentation, and evaluation of online educational systems has become more and more important within the Technology Enhanced Learning community in the last few years. Conception and development of Adaptive Web-based Learning Environments (AdWLE) in order to facilitate the process of re-engineering, to help understand users' behavior, or to support the creation of Intelligent Tutoring Systems represent a major concern today. These systems handle their adaptation process on the basis of detailed information reflecting the context in which students evolve while learning: consulted resources, mouse clicks, chat messages, forum discussions, visited URLs, quizzes selections, and so on. The works presented in this document are intended to overcome some issues of the actual systems by providing a privacy-enabled framework dedicated to the collect, share and reuse of context represented at two abstraction levels: raw context (resulting from direct interactions between users and applications) and inferred context (calculated on the basis of raw context). The framework is based on an open standard dedicated to system, network and application management, where the context specific to heterogeneous tools is represented as a unified and extensible structure and stored into a central repository. To facilitate access to this context repository, we introduced a middleware layer composed of a set of tools. Some of them allow users and applications to define, collect, share and search for the context data they are interested in, while others are dedicated to the design, calculation and delivery of inferred context. To validate our approach, an implementation of the suggested framework manages context data provided by three systems: two Moodle servers (one running at the Paul Sabatier University of Toulouse, and the other one hosting the CONTINT project funded by the French National Research Agency) and a local instantiation of the Ariadne Finder. Based on the collected context, relevant indicators have been calculated for each one of these environments. Furthermore, two applications which reuse the encapsulated context have been developed on top of the framework: a personalized system for recommending learning objects to students, and a visualization application which uses multi-touch technologies to facilitate the navigation among collected context entities