Capitaliser les processus d'analyse de traces d'apprentissage : modélisation ontologique & assistance à la réutilisation

Capitalising analysis processes of eLearning traces : ontological modelisation & reuse assistance

• Auteur / Autrice : Alexis Lebis
• Direction : Vanda Luengo, Marie Lefèvre, Nathalie Guin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 22/05/2019
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....) - LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Marsala
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Serge Garlatti, Julien Broisin
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Catherine Faron, Michel C. Desmarais

Mots clés

Mots clés contrôlés

Évaluation

Technologie éducative

Exploration de données

Gestion des connaissances

Modèles mathématiques

Représentation des connaissances

Mots clés libres

Learning analytics

Capitalisation

Processus d'analyse de traces d'apprentissage

Ontologie

Assistance

Contexte

Learning analytics

Analysis process of eLearning traces

Ontology

Résumé

Cette thèse en informatique porte sur la problématique de la capitalisation des processus d’analyse de traces d’apprentissage au sein de la communauté des Learning Analytics (LA). Il s’agit de permettre de partager, adapter et réutiliser ces processus d’analyse de traces. Actuellement, cette capitalisation est limitée par deux facteurs importants : les processus d’analyse sont dépendants des outils d’analyse qui les mettent en œuvre - leur contexte technique - et du contexte pédagogique pour lequel ils sont menés. Cela empêche de les partager, mais aussi de les ré-exploiter simplement en dehors de leurs contextes initiaux, quand bien même les nouveaux contextes seraient similaires. L’objectif de cette thèse est de fournir des modélisations et des méthodes permettant la capitalisation des processus d’analyse de traces d’apprentissage, ainsi que d’assister les différents acteurs de l’analyse, notamment durant la phase de réutilisation. Pour cela, nous répondons aux trois verrous scientifiques suivant : comment partager et combiner des processus d’analyse mis en œuvre dans différents outils d’analyse ? ; comment permettre de ré-exploiter un processus d’analyse existant pour répondre à un autre besoin d’analyse ? ; comment assister les différents acteurs lors de l’élaboration et de l’exploitation de processus d’analyse ? Notre première contribution, issue d’une synthèse de l’état de l’art, est la formalisation d’un cycle d'élaboration et d'exploitation des processus d'analyse, afin d'en définir les différentes étapes, les différents acteurs et leurs différents rôles. Cette formalisation est accompagnée d’une définition de la capitalisation et de ses propriétés. Notre deuxième contribution répond au premier verrou lié à la dépendance technique des processus d’analyse actuels, et à leur partage. Nous proposons un méta-modèle qui permet de décrire les processus d’analyse indépendamment des outils d’analyse. Ce méta-modèle formalise la description des opérations utilisées dans les processus d'analyse, des processus eux-mêmes et des traces utilisées, afin de s’affranchir des contraintes techniques occasionnées par ces outils. Ce formalisme commun aux processus d’analyse permet aussi d’envisager leur partage. Il a été mis en œuvre et évalué dans un de nos prototypes. Notre troisième contribution traite le deuxième verrou sur la ré-exploitation des processus d’analyse. Nous proposons un framework ontologique pour les processus d'analyse, qui permet d'introduire de manière structurée des éléments sémantiques dans la description des processus d'analyse. Cette approche narrative enrichit ainsi le formalisme précédent et permet de satisfaire les propriétés de compréhension, d’adaptation et de réutilisation nécessaires à la capitalisation. Cette approche ontologique a été mise en œuvre et évaluée dans un autre de nos prototypes. Enfin, notre dernière contribution répond au dernier verrou identifié et concerne de nouvelles pistes d’assistances aux acteurs, notamment une nouvelle méthode de recherche des processus d’analyse, s’appuyant sur nos propositions précédentes. Nous exploitons le cadre ontologique de l’approche narrative pour définir des règles d’inférence et des heuristiques permettant de raisonner sur les processus d’analyse dans leur ensemble (e.g. étapes, configurations) lors de la recherche. Nous utilisons également le réseau sémantique sous-jacent à cette modélisation ontologique pour renforcer l’assistance aux acteurs en leur fournissant des outils d’inspection et de compréhension lors de la recherche. Cette assistance a été mise en œuvre dans un de nos prototypes, et évaluée empiriquement.

This thesis in computer science focuses on the problem of capitalizing analysis processes of elearning traces within the Learning Analytics (LA) community. The aim is to allow these analysis processes to be shared, adapted and reused. Currently, this capitalization is limited by two important factors: the analysis processes are dependent on the analysis tools that implement them - their technical context - and the pedagogical context for which they are conducted. This prevents them from being shared, but also from being simply reused outside their original contexts, even if the new contexts are similar. The objective of this thesis is to provide models and methods for the capitalisation of analysis processes of elearning traces, as well as to assist the various actors involved in the analysis, particularly during the reuse phase. To do this, we answer the following three scientific questions: how to share and combine analysis processes implemented in different analysis tools; how to reuse an existing analysis process to meet another analysis need; how to assist the different actors in the development and exploitation of analysis processes; and how to support them in the development and exploitation of analysis processes. Our first contribution, resulting from a synthesis of the state of the art, is the formalization of a cycle of elaboration and exploitation of the analysis processes, in order to define the different stages, the different actors and their different roles. This formalization is accompanied by a definition of capitalization and its properties. Our second contribution responds to the first barrier related to the technical dependence of current analysis processes and their sharing. We propose a meta-model that allows to describe the analysis processes independently of the analysis tools. This meta-model formalizes the description of the operations used in the analysis processes, the processes themselves and the traces used, in order to avoid the technical constraints caused by these tools. This formalism, common to the analysis processes, also makes it possible to consider their sharing. It has been implemented and evaluated in one of our prototypes. Our third contribution deals with the second lock on the reuse of analysis processes. We propose an ontological framework for analysis processes, which allows semantic elements to be directly introduced, in a structured way, during the description of analysis processes. This narrative approach thus enriches the previous formalism and makes it possible to satisfy the properties of understanding, adaptation and reuse necessary for capitalisation. This ontological approach was implemented and evaluated in another of our prototypes. Finally, our last contribution responds to the last lock identified and concerns new assistances to actors, in particular a new method of researching analysis processes, based on our previous proposals. We use the ontological framework of the narrative approach to define inference rules and heuristics to reason about the analysis processes as a whole (e.g. steps, configurations) during the research. We also use the semantic network underlying this ontological modeling to strengthen assistance to actors by providing them with inspection and understanding tools during the research. This assistance was implemented in one of our prototypes, and empirically evaluated.