Visualisation d’espaces de connaissance permettant un accès concurrent, intégré et adaptable au processus de coélaboration des connaissances Christopher Teplovs Department of Curriculum, Teaching and Learning
Visualisation d’espaces de connaissance permettant un accès
concurrent, intégré et adaptable au processus de coélaboration des
connaissancesChristopher Teplovs
Department of Curriculum, Teaching and Learning
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
• Coélaboration de connaissances
• Évaluation formative• Analyse des réseaux
sociaux (SNA)• Analyse sémantique
latente (LSA)
Coélaboration de connaissance• Six thèmes:– Avancement de la connaissance comme
réalisation de la communauté– Avancement de la connaissance comme
amélioration des idées– Connaissance de versus Connaissance à propos de– Discours comme résolution collaborative de
problèmes plutôt qu’argumentation– Usage constructif d’informations dignes de foi– Compréhension en tant qu’émergence
– Scardamalia & Bereiter (2003)
Évaluation Formative
• Évaluation conduite au cours de l’apprentissage
• Retours / résultats aux participants• => boucle de feedback• concurrente, intégrée et adaptable• Boîte à outils analytiques (Analytic ToolKit ou
ATK, Analyseurs du Vocabulaire, Applets d’évaluation
Évaluation Formative renforcée par la technologie
• L’évaluation manuelle est fine, précise, détaillée et chronophage
• L’évaluation automatique est rapide, mais sujette à erreurs
• Quels genres d’analyses automatiques sont possibles ?
Analyse des réseaux sociaux (SNA)
• Une application d’analyse des réseaux sociaux actuellement en vogue et qui cherche à identifier les schémas récurrents d’interaction sociale
• Diverses études ont déjà appliqué ces analyses (réseaux sociaux) pour étudier l’apprentissage collaboratif médié par les réseaux informatiques.
• Caractéristique majeure: les SNA requièrent au moins 2 acteurs et l’explicitation des relations entre eux
• Et si les acteurs étaient des idées ?
Analyse sémantique latente (LSA)
• Technique statistique qui examine les co-occurrences de termes pour déterminer les liens entre termes (mots) et documents
• La similarité entre 2 documents quelconque peut être exprimée comme le cosinus de l’angle que forment leurs vecteurs dans un espace n-dimensionnel => 0 = sans lien, 1 = identiques
• Problème : représentation des résultats de la LSA
Résumé de l’introduction
• Coélaboration de connaissance : construction sociale de nouvelle connaissance et travail créatif avec des idées
• Évaluation formative : Utilisée pour créer une boucle de feedback influençant le processus
• SNA : Réseaux d’acteurs• LSA : Réseaux de documents (notes)
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer (KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Knowledge Forum
• Environnement de coélaboration de connaissance
• Insiste sur l’approfondissement des idées, pas seulement de la gestion des connaissances
• Déployé sur le web• Multi-utilisateurs, extensible, capable de
passer à l’échelle (scalable)
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
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• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Les données
• 152 contributions (notes) « anonymisées » issues du Knowledge Forum generées sur 8 semaines par 22 élèves de CM1 (9-10 ans) étudiant l’optique
• Le corpus de la LSA (Latent Semantic Analysis) est basé sur 10 515 paragraphes contenant 20778 termes distincts
Sommaire
• background• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Sommaire
• Background• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
1. Visualisation des liens sémantiques
2. Représentations chronologiques
3. Évaluation Benchmark
Étude 1: Visualisations de réseaux de notes basées sur les liens sémantiques
• Établir la validité des mesures de similarité basées sur la LSA
• Évaluer l’utilité de divers représentations graphiques (diagrammes)
Étude n°2: Chronologie
• Au-delà des représentations statistiques :– Comment l’espace des connaissance évolue dans le
temps ?– Quelle est la nature des relations entre les notes
récemment lues et les notes nouvellement créées ?
Tout nouveau : Authorship vs. tempsexplicitant les liens de similarité
sémantique et de récentes lectures
Sommaire
• Introduction• Modèle• Knowledge Forum• KSV• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
• Conception d’environnements de construction de connaissance
• Conception d’outils d’évaluation au fil de l’eau
• Représentations à usage de la classe
• Représentations et construction de connaissance
• Réforme de l’éducation
Conclusions• La LSA peut soutenir la construction par une
évaluation : au fil de l’eau, intégrée, et adaptative– Pas plus infaillible que la LDA : Latent Dirichelet
Allocation
• Le recouvrement avec les connaissances établies peut fournir des artéfacts de considération dans l’espace discursif
• Le non-recouvrement avec les connaissances établies est tout aussi intéressant…
Conception d’environnements de coélaboration de connaissance
• Fournir des outils permettant aux utilisateurs de donner du sens à de grand volumes d’informations
• Échafauder la création représentations– utiliser l’ordinateur pour déplacer les notes
• permettre les élèves à se concentrer sur les idées
Sommaire
• introduction• modèle• Knowledge Forum• Knowledge Space Visualizer(KSV)• Données• Résultats• Conclusions• Perspectives
Perspectives
• améliorer KSV de travailler avec d'autres corpus (e.g. MULCE)
• examiner la relation entre les réseaux sociaux et sémantique