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Notion opérationnelle de compétence - référencement sémantique et assisance aux usagers
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Notion opérationnelle de compétence - référencement sémantique et assisance aux usagers

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Une synthèse des travaux récents sur le référencement sémantique et l'assistance dirigé par les compétences

Une synthèse des travaux récents sur le référencement sémantique et l'assistance dirigé par les compétences


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  • International Board of Standards for Performance in Instruction Interactions with LICEF, Ileana, 15 Experienced Instructional Designers and Educators Valuable Books because of the scientific methodology: Validation by 1300 practicionners in all parts of the World
  • Commenter en relation avec l ’exemple de IBSTPI
  • Le concept, puis l ’exemple
  • Skills processes are the same of cognition, motricity, affect or social interactions Input stimulus and response are different. We have built a table of all 10 main generic skill, with examples in all four meta-domains EX 1 – Repair Ex 2 - Synthesize
  • Figure 1 – Synthesizes previous screens with more precision Figure 2 – Synthesizes Generic skills taxonomy: C property, skill level (missing rel), meta-domain Figure 3 – Synthesizes Performance Criteria and their combination: missing relation on the figure between performance classes and criterias.
  • After this decision, the Pedagogical model can be built First course based on client problem description, into five modules where competency targets are assigned First module concentrates on part of the law concepts and on the procedural communication processes : group A and group B competencies First modules then decomposed into 6 activities The first two activities work on A competencies (CONCEPTS), the other on B competencies (TASKS) while reusing the law concepts.
  • Donner des exemples (à l ’oral) pour chaque type de recherche.
  • Agencement
  • Porter attention = 1, Mémoriser =2, expliciter = 3, Transposer = 4, Appliquer= 5, analyser = 6, Rectifier = 7, Synthétiser = 8, Évaluer = 9, Autogérer =10. Conscient = 0.2, Familier = 0.4, Productif = 0.6, Expert = 0.8.
  • Transcript

    • 1. Notion opérationnelle de compétence -Notion opérationnelle de compétence - référencement sémantique et assisance auxréférencement sémantique et assisance aux usagersusagers Dr. Gilbert PaquetteDr. Gilbert Paquette www.licef.ca/cice; www.licef.ca/gp Directeur de la chaire de recherche enDirecteur de la chaire de recherche en Ingénierie cognitive et éducationnelle (CICÉ)Ingénierie cognitive et éducationnelle (CICÉ) Centre de recherche LICEFCentre de recherche LICEF Télé-universitéTélé-université Séminaire LIRIS– Lyon, France – 10 décembre 2012Séminaire LIRIS– Lyon, France – 10 décembre 2012
    • 2. Évolution des systèmes et des outils au LICEF MOT+LDMOT+LD MOT +MOT + MOT 2.0MOT 2.0 AGDAGD MOT+OWLMOT+OWL MISA 2.0MISA 2.0 MISA 4.0MISA 4.0 MISA LDMISA LD ADISAADISA MISA 3.0MISA 3.0 G-MOTG-MOT Compétences +Compétences + PalomaPaloma PalomaWebPalomaWeb COMÈTECOMÈTE TELOS Éd. Scénario Ed. Ontologies Ed. Comp. Réf. Sémantique Agents cons. TELOS Éd. Scénario Ed. Ontologies Ed. Comp. Réf. Sémantique Agents cons. Explor@Explor@ Concept@Concept@ Campus VirtuelCampus Virtuel
    • 3. Modélisation desModélisation des connaissancesconnaissances
    • 4. Primitives du langage MOTPrimitives du langage MOT Concepts Procédures Principe s I/P P, C R S,C S,C,P S,C,R I/P R P, C Énoncé s Exemples I,C Traces I I Conceptuels: taxonomies, hiérarchie de composants, Procéduraux: séquentiels, parallèles, itératifs Prescriptifs: contraintes, théories, principes de décision et règles Processus: analytiques, adaptatifs, multi-acteurs Conceptuels: taxonomies, hiérarchie de composants, Procéduraux: séquentiels, parallèles, itératifs Prescriptifs: contraintes, théories, principes de décision et règles Processus: analytiques, adaptatifs, multi-acteurs Types de ModèlesTypes de Modèles
    • 5. G-MOT et les niveaux deG-MOT et les niveaux de formalisationsformalisations Informel Semi- formel Formel Exposé écrit/oral Cartes conceptuelles Graphes entités/relations Diagramme UML Modèle de Connaissances MOT Graphes conceptuels Langages de règles Ontologies (MOT+OWL) Thésaurus (RDFS/SKOS) DiagrammeDiagramme Modèle MOTModèle MOT ScénarioScénario OntologieOntologie Éditeur G-MOT Formel Graphes BPMN UML exécutable MOT+LD Scénarios TELOS
    • 6. Modélisation des compétencesModélisation des compétences
    • 7. Competency Standards for TeachersCompetency Standards for Teachers (IBSPI)(IBSPI)
    • 8. Besoin dBesoin d’’une définitionune définition structurelle et opérationnellestructurelle et opérationnelle  Les compétences sont essentielles. Dire que l’on doit acquérir certaines connaissances est trop vague.  Ne pas opposer connaissances et compétences  La plupart des profils de compétences utilisent des énoncés en langue naturelle: action + connaissances  Les énoncés de compétence sont en général ambigus et difficiles à utiliser  Besoin d’un notion structurelle de compétence : connaissances, habiletés/attitudes, contexte de performance  Besoin d’une notion opérationnelle de compétence: pour les comparer, les traiter, les communiquer,…
    • 9. Notion de compétenceNotion de compétence COMPÉTENCE Connaissance Habileté gén. /Attitude Contexte de performance C C C Descripteur d’une ontologie I/P Entrée d’une taxonomie Combinaison de critères I/P I/PScale positio n C C Système électrique d’une automobile Diagnostique De façon autonome dans des situations simples « Diagnostiquer les système électrique d’une automobile de façon autonome dans des situations simples »
    • 10. Habiletés, performance etHabiletés, performance et compétencescompétences
    • 11. Une ontologie des compétencesUne ontologie des compétences (Utilisant G-MOT)(Utilisant G-MOT)
    • 12. Éditeur de compétencesÉditeur de compétences
    • 13. Modéliser pour l’ingénierieModéliser pour l’ingénierie pédagogiquepédagogique
    • 14. Modéliser pour construire uneModéliser pour construire une méthodeméthode (MISA)(MISA)
    • 15. Modéliser pour l’ingénierieModéliser pour l’ingénierie pédagogique (Ex: École du Barreau)pédagogique (Ex: École du Barreau) Devis des connaissances 210 Orientation du modèle des connaissances 212 Modèle des connaissances 214 Tableau des compétences 310 Contenu des unités d’apprentissage 410 Contenu des instruments 610 Gestion des connaissances/compétences Devis pédagogique 220 Orientations pédagogiques 222 Réseau des événements 224 Propriétés des unités d’apprentissage 320 Scénarios pédagogiques 322Propriétés des activités 420 Propriétés des instruments 620 Gestion des apprenants / facilitateurs Devis des matériels 230 Orientations médiatiques 330 Infrastructure de développement 430 Liste des matériels 432 Modèles des matériels 434 Éléments médiatiques 436 Documents sources 630 Gestion du SA et de ses ressources Devis de diffusion 240 Orientations de diffusion 242 Analyse coûts/bénéfices/impacts 340 Plan des livraisons 440 Modèle de diffusion 442 Acteurs et ensembles didactiques 444 Outils et moyens de communication 446 Services et milieux de diffusion 540 Plan des essais et des tests 542 Registre des changements 640 Gestion de la qualité Définition du problème 100 Cadre de formation 102 Objectifs de la formation 104 Publics cibles 106 Contexte actuel 108 Ressources documentaires Méthode MISA Écart Compétences Cours 1 Cours 2 Cours 3 Cours 4 1-3 A3, A4, A5, A6, A7, A8, B4, C2, C6 x 4-5 A1, A2, A9, A10, B1, B3, C1, C3, C5, D2, D5, D6, E1, E2, E3, E8 x x 6-7 C4, D1, D3, D4, E9 x x x 8 B2, E4, E5, E6, E7 x x x x
    • 16. Scénarisation à base deScénarisation à base de compétencescompétences
    • 17. Modéliser pour construire unModéliser pour construire un système (TELOS)système (TELOS)
    • 18. TELOSTELOS  Système dSystème d’opération spécialisé’opération spécialisé  Agrégation des ressourcesAgrégation des ressources  ……en scénarios multi-acteursen scénarios multi-acteurs  Système Orienté servicesSystème Orienté services  Exécution dirigée par ontologieExécution dirigée par ontologie  Produit des environnement WebProduit des environnement Web2121 LORNET (2003-2008): Une centaine de chercheurs etUne centaine de chercheurs et assistants dans 6 univeristiésassistants dans 6 univeristiés Réseau CRSNG, 17 organisationsRéseau CRSNG, 17 organisations Processus et ressources du WEBProcessus et ressources du WEB SèmantiqueSèmantique TELOS
    • 19. Modéliser pour construire unModéliser pour construire un système par ontologiesystème par ontologie (TELOS)(TELOS) Architecture UML Ontologie conceptuelle Ontologie technique Extension Référencement sémantique Interfaces usager TELOS
    • 20. Architecture TELOSArchitecture TELOS Serveur Ontologie techniqueTCP/IP Ges tKB Ges tKB KBKB BDBD
    • 21. Sémantique dSémantique d’’exécutionexécution OntologieOntologie techniquetechnique
    • 22. Modéliser pour référencer lesModéliser pour référencer les ressources (Comète et TELOS)ressources (Comète et TELOS)
    • 23. Buts du référencementButs du référencement sémantique des ressourcessémantique des ressources 1. Informer les usagers du contenu des ressources lors de l’exécution d’une tâche ou d’une activité d’apprentissage 2. Orienter les usagers (étudiants, travailleurs) et les concepteurs dans le choix des ressources en fonction des connaissances et des compétences 3. Créer des scénarios de formation ou de travail équilibrés en termes de compétences 4. Assister les usagers en fonction de leurs connaissances et leurs compétences 5. Fournir aux ressources et aux scénarios une sémantique permettant de les exécuter
    • 24. Le Web de données liéesLe Web de données liées (Système COMÈTE)(Système COMÈTE)  URIs comme identificateurs uniques  Triples sujet/relation/objet  Triples liés dans des graphes  Syntaxe standard de sérialisation XML Web de documents BD relationnelles . . . Web des données liées Graphes RDF
    • 25. ArchitectureArchitecture COMÈTECOMÈTE
    • 26. Interfaces d’ajout deInterfaces d’ajout de références dans COMÈTEréférences dans COMÈTE
    • 27. Requêtes sémantiquesRequêtes sémantiques  ““Je veux toutes les ressources d’un certain auteur”Je veux toutes les ressources d’un certain auteur”  ““Je veux toutes les ressources produites par l’organisationJe veux toutes les ressources produites par l’organisation d’un certain auteur”d’un certain auteur”  ““Je veux toutes les ressources d’Je veux toutes les ressources d’auteursayant publié avecauteursayant publié avec des auteurs ddes auteurs d’’une certaine listeune certaine liste””  ““Je veux tous les exercices décrites dans sous l’entréeJe veux tous les exercices décrites dans sous l’entrée “Physique atomique” ou par une entrée d’une“Physique atomique” ou par une entrée d’une classification équivalente de mon université”classification équivalente de mon université”  ““Je veux tous les documents sur la géométrie sauf ceux surJe veux tous les documents sur la géométrie sauf ceux sur la géométrie euclidienne”la géométrie euclidienne”  ““Je veux tous les documents décrivant des outils en libreJe veux tous les documents décrivant des outils en libre accès pouvant remplacer un certain outil”accès pouvant remplacer un certain outil”
    • 28. RéférencementRéférencement sémantiquesémantique des ressourcesdes ressources (Système TELOS)(Système TELOS) Édition ou importation d’ontologies … et/ou de profils de compétences 11 Référencement des ressources par association de descripteurs 33 Sélection de Ressources globales ou locales 22 Modèle usager référencé ou construit 44
    • 29. Modes de recherche sémantique Type de rechercheType de recherche Type de résultatType de résultat SimpleSimple - Par mots-clés- Par mots-clés AvancéeAvancée - Par énoncés de requête par- Par énoncés de requête par connaissance et par compétenceconnaissance et par compétence Par ressourcePar ressource - Par appariement du référencement- Par appariement du référencement sémantiquesémantique →→ Comparaison des connaissances et compétencesComparaison des connaissances et compétences IdentiqueIdentique IdentiqueIdentique ProcheProche sémantiquementsémantiquement ProcheProche sémantiquementsémantiquement IdentiqueIdentique
    • 30. Descripteurs des connaissances Classes et instances (Choisies dans une ontologie OWL-DL) Propriétés générales: Domaine –Propriété – Codomaine Propriétés intanciées (faits): Instance – Propriété - Valeur
    • 31. Comparaison des connaissances TypeType de K1de K1 Type de K2Type de K2 ‘‘proche’’ Type de résultatType de résultat CC II FGFG FSFS CC    K2 proche et plus spécifique que K1 K2 proche et plus générique que K1 II   FGFG  FSFS    Légende : K=descripteur de connaissance;Légende : K=descripteur de connaissance; C=classe; I=Instance;C=classe; I=Instance; FG: Domaine/propriété/codomaine : FC: instance/propriété/instanceFG: Domaine/propriété/codomaine : FC: instance/propriété/instance PROXIMITÉ / GÉNÉRICITÉ
    • 32. Comparaison des descripteursComparaison des descripteurs de connaissancesde connaissances Descriptor Type (D1) Compared to Descriptor (D2) Proximity D1 relation to D2 is C1 C2 same or equivalent to C1 Identical n/a C1 C2 superclass of C1 Near More specific C1 C2 subclass of C1 Near More general C1 I2 member or identical to a member of C1 or of an equivalent class to C1 Near More general C1 C2-dP2 and C2-oP-C2’ where C2 or C2’ is same or equivalent to C1 Near More general I1 I2 same or identical to I1 Identical n/a I1 C2 containing or equivalent to a class containing I1 or an instance identical to I1 Near More specific I1 I2-dP or I2-oP-I2’ where I2 or I2’ is same or identical to I1 Near More general C1-dP1 or C1-oP1-C1’ C2-dP2 or C2-oP2-C2’ with C2 and C2’ same (or equivalent) to C1 and C1’, respectively and with dP2 and oP2 same (or equivalent) to dP1 and oP1, respectively. Identical n/a C1-dP1 or C1-oP1-C1’ C2 same or equivalent to C1 or C1’ Near More specific C1-dP1 or C1-oP1-C1’ I2member or identical to a member of C1 or C1’ Near More general
    • 33. Descripteurs par compétence Triples (K, S, P)Triples (K, S, P)  K: Descripteur ConnaissanceK: Descripteur Connaissance – dd’’une ontologie de domaineune ontologie de domaine  S: Habileté génériqueS: Habileté générique – Dans une taxonomie à 10Dans une taxonomie à 10 niveauxniveaux (Paquette, 2007)(Paquette, 2007)  P: Niveau de performanceP: Niveau de performance – Une combinaison de critèresUne combinaison de critères (Paquette, 2007)(Paquette, 2007) S=IdentifierS=IdentifierS=IdentifierS=Identifier P=ExpertP=ExpertP=ExpertP=Expert K=PlanètesK=PlanètesK=PlanètesK=Planètes
    • 34. Comparaison des compétences  Repose sur la comparaison des indicateurs deRepose sur la comparaison des indicateurs de ll’’ontologieontologie ((KK))  Repose sur la distance entre les niveauxRepose sur la distance entre les niveaux d’habileté (d’habileté (SS) et de performance) et de performance ((PP))  Résultats possibles:  C2 trèsProche / Proche de C1  C2 plusForte / plusFaible que C1  C2 plusSpécialisée / plusGénérale que C1que C1 C1=(K1, S1, P1) et C2=(K2, S2, P2)C1=(K1, S1, P1) et C2=(K2, S2, P2)
    • 35. Comparaison des descripteurs deComparaison des descripteurs de compétence (K,S,P)compétence (K,S,P) Conditions Proximity Strength K1= K2or K1 equivalent to K2; S1= S2; P1= P2 Identical C1 =C2 K1= K2or K1 equivalent to K2; (S1+ P1)>( S2+ P2); S1 and S2 in same class Very Near C1 Stronger C2 K1= K2 or K1 equivalent to K2; (S1+ P1)>( S2+ P2); S1 and S2 not in same class and | S1- S2| = 1 Near C1 Stronger C2 K1= K2 or K1 equivalent to K2; (S1+ P1)<( S2+ P2); S1 and S2 in same class Very Near C2 Stronger C1 K1= K2 or K1 equivalent to K2; (S1+ P1)<( S2+ P2) ; S1 and S2 not in same class and | S1- S2| = 1 Near C2 Stronger C1
    • 36. Comparaison des compétences Porter attention (0)Porter attention (0) Mémoriser (1)Mémoriser (1) Expliciter (2)Expliciter (2) Transposer (3)Transposer (3) Appliquer (4)Appliquer (4) Analyser (5)Analyser (5) Rectifier (6)Rectifier (6) Synthétiser (7)Synthétiser (7) Évaluer (8)Évaluer (8) Autogérer (9)Autogérer (9) Habileté (H)Habileté (H) Performance (P)Performance (P)(0.2)(0.2) ConscientConscient (0.4)(0.4) FamilierFamilier (0.6)(0.6) ProductifProductif (0.8)(0.8) ExpertExpert C1 = (K1, H1, P1)C1 = (K1, H1, P1) C2 = (K2, H2, P1)C2 = (K2, H2, P1) 5.8 C2C2 très prochetrès proche etet plusplus faiblefaibleque C1que C1 7.2 C2C2 procheproche etet plusplus forteforte que C1que C1 6.4 ÉloignéesÉloignées ÉloignéesÉloignées 5.2 K1 proche de K2 ClasseClasse 1,21,2 ClasseClasse 3,4,53,4,5 ClasseClasse 6,7,86,7,8 ClasseClasse 9,109,10
    • 37. Modéliser pour l’assistance etModéliser pour l’assistance et la personalisation (TELOS)la personalisation (TELOS)
    • 38. Le Web sémantique adaptatif  Add semantic references to scenario components: actors, tasks and resources within educational modeling languages such as IMS-LD (2003) – Paquette and Marino, 2005  “Include the improved modeling of users and items, and contextual information into the recommendation process” – Adomavicus and Tuzhilin (2005)  The “Adaptive Semantic Web” opens new approaches for recommenders systems: use of folksonomies and ontological filtering of resources – Jannach et al, 2011
    • 39. Insertion des agents dInsertion des agents d’’assistanceassistance dans un scénariodans un scénario
    • 40. Structure des agents dStructure des agents d’’assistanceassistance  Agent conseiller= {Règles}Agent conseiller= {Règles}  Règle= <Règle= <acteurViséacteurVisé, événement, condition, action >, événement, condition, action >  Événement =Événement = – TransitionsTransitions (commenté, terminé, revisité,…)(commenté, terminé, revisité,…) – Temps passé (activité, global …)Temps passé (activité, global …) – Ressources ouvertes, réouvertes,…Ressources ouvertes, réouvertes,…  Condition = expression booléenne comparant:Condition = expression booléenne comparant: – Progrès de lProgrès de l’’acteur dans le scenarioacteur dans le scenario – Connaissances et compétences acquises =>Connaissances et compétences acquises => Modèle usagerModèle usager – Ressources: compétences préablables et viséesRessources: compétences préablables et visées – Activittés: compétences préablables et viséesActivittés: compétences préablables et visées  Action = conseil, notification, mise à jour du modèleAction = conseil, notification, mise à jour du modèle usagerusager
    • 41. Assistance et personalisationAssistance et personalisation des scénariosdes scénarios
    • 42. Conditions à base de compétencesConditions à base de compétences dans les règles d’assistancedans les règles d’assistance  Un triplet: – ObjectCompetencyList: la liste des compétences préalables ou visée d’une tâche / d’une ressource/ d’un acteur à comparer avec les compétences actuelles d’un usager – Relation: une compbinaison des relations résultant de la comparaison des compétences : Identique, Proche, trèsProche, plusGenerale, plusSpecifique, plusForte, plusFaible. – Quantification: aUne / aToute Eemple: aToutes ses compétences proche/plusForte que les compétences visées de l’activité 23
    • 43. Assistance et personalisationAssistance et personalisation des scénariosdes scénarios Recommandation
    • 44. Assistance et personalisationAssistance et personalisation des scénariosdes scénarios Notification
    • 45. Assistance et personalisationAssistance et personalisation des scénariosdes scénarios Mise à jour
    • 46. ConclusionConclusion Suite des travauxSuite des travaux  Validation expérimentale d’une définition heuristique de la proximité des descripteurs par connaissances et compétences. – éventail plus large de situations; augmentation du nomre de références – ajout de poids heuristiques aux différents critères de comparaison  Assistance aux groupes dans des scénarios collaboratifs.  Automatisation partielle des tâches de référencement sémantique.  Simplication du processus de référencement et d’assistances  Ergonomie générale du système à améliorer.  Intégration des principes du Web de données (e.g Comète). TELOS est maintenant un atelier mature facilitant des recherches futures pour l’utilisation du Web sémantique dans les environnements d’apprentissage et de travail (Thèses), et également, une base pour des transferts à de nouvelles organisations désirant innover dans la gestion de leurs connaissances et de leurs compétences. (Projets)
    • 47. Questions, Commentaires ?Questions, Commentaires ? www.licef.ca/gp www.licef.ca/cice www.cogigraph.com Séminaire LIRIS– Lyon, France – 10 décembre 2012Séminaire LIRIS– Lyon, France – 10 décembre 2012