Ontologies and Knowledge Aggregation in the Active Semantic Learning System

5 PagesInternational audienceThe construction of semantic-based learning systems depends on the development of ontologies and the capacity to integrate and exploit knowledge using semantic technologies, notably RDF and ontologies. In this paper we present some concepts and ontologies defined in the context of the Active Semantic Learning System (Active SLS) that are used to describe resources and the semantic relation between these concepts defined in different ontologies. The purpose is to obtain a learning system that is capable of aggregating knowledge from different sources from the web and to exploiting that knowledge for the benefit of the learner

Technologies sémantiques pour un système actif d’apprentissage

Learning methods keep evolving and new paradigms are added to traditional teaching models where the information and communication systems, particularly the Web, are an essential part. In order to improve the processing capacity of information systems, the Semantic Web defines a model for describing resources (Resource Description Framework - RDF), and a language for defining ontologies (Web Ontology Language – OWL). Based on concepts, methods, learning theories, and following a systemic approach, we have used Semantic Web technologies in order to provide a learning system that is able to enrich and personalize the experience of the learner. As a result of our work we are proposing a prototype for an Active Semantic Learning System (SASA). Following the identification and modeling of entities involved in the learning process, we created the following six ontologies that summarize the characteristics of these entities: (1) learner ontology, (2) learning object ontology, (3) learning objective ontology, (4) evaluation object ontology, (5) annotation object ontology and (6) learning framework ontology. Integrating certain rules in the declared ontologies combined with reasoning capacities of the inference engines embedded in the kernel of the SASA, allow the adaptation of learning content to the characteristics of learners. The use of semantic technologies facilitates the identification of existing learning resources on the web as well as the interpretation and aggregation of these resources within the context of SASALes méthodes d’apprentissage évoluent et aux modèles classiques d’enseignement viennent s’ajouter de nouveaux paradigmes, dont les systèmes d’information et de communication, notamment le Web, sont une partie essentielle. Afin améliorer la capacité de traitement de l’information de ces systèmes, le Web sémantique définit un modèle de description de ressources (Resource Description Framework – RDF), ainsi qu’un langage pour la définition d’ontologies (Web Ontology Language – OWL). Partant des concepts, des méthodes, des théories d’apprentissage, en suivant une approche systémique, nous avons utilisé les technologies du Web sémantique pour réaliser une plateforme d’apprentissage capable d’enrichir et de personnaliser l’expérience de l’apprenant. Les résultats de nos travaux sont concrétisés dans la proposition d’un prototype pour un Système Actif et Sémantique d’Apprentissage (SASA). Suite à l’identification et la modélisation des entités participant à l’apprentissage, nous avons construit six ontologies, englobant les caractéristiques de ces entités. Elles sont les suivantes : (1) ontologie de l’apprenant, (2) ontologie de l’objet pédagogique, (3) ontologie de l’objectif d’apprentissage, (4) ontologie de l’objet d’évaluation, (5) ontologie de l’objet d’annotation et (6) ontologie du cadre d’enseignement. L’intégration des règles au niveau des ontologies déclarées, cumulée avec les capacités de raisonnement des moteurs d’inférences incorporés au niveau du noyau sémantique du SASA, permettent l’adaptation du contenu d’apprentissage aux particularités des apprenants. L’utilisation des technologies sémantiques facilite l’identification des ressources d’apprentissage existant sur le Web ainsi que l’interprétation et l’agrégation de ces ressources dans le cadre du SAS

DENSITY INFLUENCE ON PLANT GROWTH AND PRODUCTION OF SOME MANGOLD VARIETIES

Mangold (Beta vulgaris ssp.cicla L.) is cultivated for leaf petiole but can also be consumed in different dishes. It is called petiole beetroot and leafy beet, since this species is mainly consumed for these vegetative parts either for human nutrition, cooked different ways or for animal feed (depreciated leaves, with no commercial appearance). Mangold is a plant cultivated less than other vegetables in the group green vegetables (lettuce, spinach), but with the same importance as other green vegetables. It is considered a vegetable with a vital impact in healthy nutrition due to the rich content of leaves in nutrients, especially vitamin A, vitamin C, vitamin E, folic acid, calcium, iron and dietary fiber. Experience was carried out in 2018, in a vegetable microfarm, in the locality of Săcueni, Bihor County, favorable for the cultivation of the mangold due to the specific pedoclimatic conditions. Three cultivars of mangold have been studied, which have been cultivated in the field at different densities and the objectives were to follow plant growth and production

Semantic Technologies for an Active Learning System

Les méthodes d’apprentissage évoluent et aux modèles classiques d’enseignement viennent s’ajouter de nouveaux paradigmes, dont les systèmes d’information et de communication, notamment le Web, sont une partie essentielle. Afin améliorer la capacité de traitement de l’information de ces systèmes, le Web sémantique définit un modèle de description de ressources (Resource Description Framework – RDF), ainsi qu’un langage pour la définition d’ontologies (Web Ontology Language – OWL). Partant des concepts, des méthodes, des théories d’apprentissage, en suivant une approche systémique, nous avons utilisé les technologies du Web sémantique pour réaliser une plateforme d’apprentissage capable d’enrichir et de personnaliser l’expérience de l’apprenant. Les résultats de nos travaux sont concrétisés dans la proposition d’un prototype pour un Système Actif et Sémantique d’Apprentissage (SASA). Suite à l’identification et la modélisation des entités participant à l’apprentissage, nous avons construit six ontologies, englobant les caractéristiques de ces entités. Elles sont les suivantes : (1) ontologie de l’apprenant, (2) ontologie de l’objet pédagogique, (3) ontologie de l’objectif d’apprentissage, (4) ontologie de l’objet d’évaluation, (5) ontologie de l’objet d’annotation et (6) ontologie du cadre d’enseignement. L’intégration des règles au niveau des ontologies déclarées, cumulée avec les capacités de raisonnement des moteurs d’inférences incorporés au niveau du noyau sémantique du SASA, permettent l’adaptation du contenu d’apprentissage aux particularités des apprenants. L’utilisation des technologies sémantiques facilite l’identification des ressources d’apprentissage existant sur le Web ainsi que l’interprétation et l’agrégation de ces ressources dans le cadre du SASALearning methods keep evolving and new paradigms are added to traditional teaching models where the information and communication systems, particularly the Web, are an essential part. In order to improve the processing capacity of information systems, the Semantic Web defines a model for describing resources (Resource Description Framework - RDF), and a language for defining ontologies (Web Ontology Language – OWL). Based on concepts, methods, learning theories, and following a systemic approach, we have used Semantic Web technologies in order to provide a learning system that is able to enrich and personalize the experience of the learner. As a result of our work we are proposing a prototype for an Active Semantic Learning System (SASA). Following the identification and modeling of entities involved in the learning process, we created the following six ontologies that summarize the characteristics of these entities: (1) learner ontology, (2) learning object ontology, (3) learning objective ontology, (4) evaluation object ontology, (5) annotation object ontology and (6) learning framework ontology. Integrating certain rules in the declared ontologies combined with reasoning capacities of the inference engines embedded in the kernel of the SASA, allow the adaptation of learning content to the characteristics of learners. The use of semantic technologies facilitates the identification of existing learning resources on the web as well as the interpretation and aggregation of these resources within the context of SAS

Kernel for a Semantic Learning Platform with adapted suggestions

International audienceAn important aspect in the context of personalized learning is providing adapted suggestions to the learner. These suggestions consist in resources that are either specially designed for learning purposes or not, notably in the case of blog articles, forum discussions, etc. However, the objective is to help the learner in better understanding a concept, with any kind of additional resources. The offered suggestions are selected in close relation with the learner's profile. The Learner Profile consists of the sum of specific learner characteristics that are used to describe the Learning Style, Learning Path, Learning goals, Knowledge Base, etc. The decisions about suggested resources are taken at the Kernel level, which represents the central part of the Semantic Learning Content Management System

Indexation sémantique de ressources pédagogiques numériques. Approche par composants sémiotiques

Conférence EIAH 2015Pour créer une ressource pédagogique numérique (RPN), un enseignant réutilise généralement les composants sémiotiques (e.g. un schéma,un texte) issus de ressources numériques existantes. Nous proposons d’instrumentaliser la tâche de sélection de composants à l’aide d’un parseur, qui repère et compte les composants. Pour guider l’enseignant-concepteur dans l’assemblage des composants sémiotiques, nous proposons un logiciel qui l’assiste dans la prise en compte des traitements cognitifs induits par ces composants

Web sémantique et système actif d'apprentissage : apports d'un wiki sémantique.

International audienc

Pour des parcours personnalisés via un système actif et sémantique d'apprentissage

International audienceLes évolutions du web social et du web sémantique nous conduisent à nous interroger sur la manière de soutenir la personnalisation de l'apprentissage à l'aide d'un filtrage intelligent de ressources pédagogiques publiées sur les réseaux numériques. Nous préconisons des parcours d'apprentissage personnalisés articulés autour d'un premier parcours pédagogique défini en amont. Reprenant le contexte et les enjeux de la personnalisation, nous proposons également d'ancrer la personnalisation de l'apprentissage dans une communauté d'intérêts au sein d'un groupe d'apprenants inscrits dans une même formation. Cette réflexion est étayée par la présentation d'un système actif et sémantique d'apprentissage dédié à la constitution de parcours personnalisés sur mesure et en temps voulu