Journée Jeunes Chercheurs en SIC 2017 GERiiCO 11ème édition · Journée Jeunes Chercheurs en SIC 2017 GERiiCO –11ème édition Aymeric Bouchereau Directeur de thèse : Ioan Roxin

Journée Jeunes Chercheurs en SIC 2017GERiiCO – 11ème édition

Aymeric BouchereauDirecteur de thèse : Ioan Roxin

Laboratoire ELLIADD – Pôle Conception Création MédiationsUniversité de Franche-Comté

Jeudi 18 mai 2017 – Lille, France

« 8,4 milliards d’OC seront en service en 2017 »

– Gartner, janvier 20171

En 2016, sur une journée, parmi les utilisateurs de Google :2

- 57% utilisent plus d’un OC

- 39% recherchent depuis un smartphone

18/05/2017 Journée Jeunes Chercheurs SIC 2017 - Aymeric Bouchereau - ELLIADD, UFC 2

Mutations engendrées par l’IdO

1https://www.gartner.com/newsroom/id/3598917

2https://storage.googleapis.com/think/docs/twg-how-people-use-their-devices-2016.pdf



Station météo connectée – The Internet of School Thingshttp://iotschool.org

Table interactive – Daniel Williams https://commons.wikimedia.org/wiki/File:React

able_Multitouch.jpg

Cubetto, robot programmable – Primohttps://www.primotoys.com/

http://iotschool.org/

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Reactable_Multitouch.jpg

https://www.primotoys.com/



Pervasivité des OC et des réseaux de communication




Quantité et diversité des ressources numériques

pour l’apprentissage (RNA)




Quantité et diversité des ressources numériques

pour l’apprentissage (RNA)

ATAWADAC

AnyTimeAnyWhereAnyDeviceAnyContent

« L’opportunités technologique comme réalité augmentée pour apprendre »

Cristol & Muller, 2013


Du e-learning à l’apprentissage ubiquitaire


Défis soulevés par l’apprentissage ubiquitaire

« Bob utilise sa tablette pour trouver des ressources web expliquant le fonctionnement d’une chaudière afin de réparer la sienne »

Où et comment trouver les ressources pertinentes ?









Clé d’entrée plateforme

Clé d’entrée produit

Visite exploratoire

Visite comparative

Cisel, 2016

Temps de recherche court ?

Les 1er résultats ne sont pas forcement les plus pertinents ?

Peu/pas d’informations ?

Description ambiguë ?



Quel(s) usage(s) des OC pour trouver des RNA ?

Quel(s) moyen(s) pour décrire les RNA ?

Quel(s) guidage(s) de l’apprenant vers les RNA les plus pertinentes ?


Approche préconisée

Travaux de Dichev & Dicheva, 2012 :

Sous-exploitation des répertoires

Répertoire = îlot isolé

53.5% utilisent uniquement le moteur de recherche

Temps de recherche court

« […] Making quality content appear in the Google top pages would be one of the greatest enablers for widespread use of Open Educational Resources »





• Extension du Web des documents aux données

• Données = ressources web

• Interprétation du « sens » par les systèmes informatiques

Apporte un langage commun pour décrire les RNA





Description formelle

Identifiant unique

Création de relations

Publication en accès libre

Manipulable depuis le Web

Linked Data (Kessler, d’Aquin et Dietze, 2009; Mouromtsev & d’Aquin, 2016)

Norme « Metadata for Learning Resources » (Bourda et al., 2010; Paquette & Miara, 2014)

Combler les lacunes de la norme LOM

Linked « OpenCourseWare (OCW) » Data (Piedra et al., 2014)

Vocabulaire pour décrire les propriétés des ressources OCW

Learning Resource Metadata Initiative (Barker & Campbell, 2016; Dietze et al., 2017)

Etendre Schema.org (micro-données)



Faible valeur ajoutée des métadonnées (pour l’apprenant)

Micro-données sous-exploitées

Vers plus de visibilité/lisibilité pour l’apprenant ?



Pourquoi ?

Une histoire de contexte : croissance des usages des objets connectés (OC) ;

Avec quel(s) défi(s) ?

Opérationnalisation : faciliter l’identification de ressources numériques pour l’apprentissage (RNA) pertinentes ;

Comment ?

Une approche avec les technologies du web sémantique : description et indexation des RNA, guidage de l’apprenant ;


Conclusion / Perspectives

@BouchereauA

[email protected]


mailto:[email protected]



Du e-learning à l’apprentissage ubiquitaire



Le moteur de recherche généraliste est l’outil privilégié des apprenants pour trouver des RNA, qu’ils sélectionnent selon des critères récurrents

La description des RNA selon un schéma de micro-données, de type Schema.org, concourt à une meilleure visibilité des RNA dans les moteurs de recherche généraliste

Les descriptions des RNA intégrant les résultats de l’étude des pratiques des apprenants et rendues intelligible/lisible les informations qu’elles contiennent par les apprenants (et non pas seulement les machines) doivent favoriser/simplifier le chemin tortueux vers les RNA les plus pertinentes pour les apprenants



Constats :

Peu de rapports et de données

Littérature tournée vers les « OER » et MOOC

Mais quelques pistes …



Pourquoi ?

Avec quel(s) défi(s) ?

Comment ?

Plan de la présentation





Description formelle



1

2

7

6

3

8


Identifiant unique


1

2

7

6

3

8


Création de relations

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