Thèmes de recherche

Conception, opérationnalisation, adaptation de situations pédagogiques

Depuis quelques années, nous développons une approche de scénarisation pédagogique que nous qualifions de constructive, où le langage de modélisation pédagogique (EML) et le scénario pédagogique sont co-construits, dans une même boucle itérative, par les concepteurs. Cette approche relève du Domain Specific Modeling puisqu’elle consiste à définir des modèles explicites (des scénarios) exprimés à l’aide d’un langage élaboré spécifiquement pour un domaine d’application. Nous proposons en particulier un ensemble de processus, techniques et outils issus de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles pour l’ingénierie et la réingénierie des EIAH.

  • Définir des modèles explicites pour favoriser la réflexion, la communication, l'activité collaborative entre concepteurs. Nos travaux dans ce domaine se fondent sur nos résultats cristallisés par le logiciel ECoS pour développer une approche de scénarisation pédagogique reposant sur le Domain Specific Modeling favorisant le partage et l’échange de scénarios au sein d’une communauté de pratique par la définition et l’appropriation d’un langage commun de modélisation.
  • Définir des modèles productifs, c'est-à-dire interprétables par la machine. En exploitant le potentiel du Domain Specific Modeling pour la définition de langages métiers spécifiques, nos travaux visent à instrumenter des communautés métier avec des éditeurs spécifiques, reposant sur un langage métier co-construit avec les membres de la communauté, et permettant de définir des scénarios pédagogiques productifs, donc opérationnalisables et adaptables. Nous travaillons par exemple sur la plate-forme Moodle.
  • Adaptation de la situation pédagogique. En nous appuyant sur le modèle de scénario pédagogique ouvert que nous avons proposé dans le cadre de la conception continue d’un EIAH, nous voulons instrumenter les acteurs d’une session d’apprentissage avec un éditeur permettant l’adaptation en temps réel du scénario pédagogique. L’idée est ici d’exploiter nos compétences en Domain Specific Modeling pour faciliter la définition à niveau métier de scénarios pédagogiques productifs, dont la modification en temps réel permettra la reconfiguration dynamique de l’EIAH cible. Les travaux actuels explorent cette possibilité avec l’environnement Hop3X.
    • Modélisation de l’observation et analyse de traces

      Nos travaux sont orientés sur l'analyse guidée par les besoins d'observation exprimés par l'enseignant lors de la conception du scénario de la situation pédagogique. Nous avons pour objectif de permettre l’expression et la formalisation des besoins, des données qui en résultent ainsi que des moyens de collecte et de calcul de ces données. Le langage UTL (Usage Tracking Language) a été développé pour permettre la description d’indicateurs pédagogiques et de données d’observation. Ces descriptions sont génériques mais peuvent être associées à un scénario pédagogique et à un ensemble de données brutes, spécifiques aux moyens de collecte d’un EIAH donné. Ces descriptions sont structurées sous la forme de Patrons de Conception pour faciliter leur réutilisation mais ont également une facette formelle pour permettre leur interprétation par la machine. Nous avons ici développé le langage DCL4UTL (Data Combination Language) permettant l’écriture formelle de la méthode de calcul d’un indicateur. Nous proposons un éditeur d’indicateurs avec UTL et un interpréteur permettant de calculer des indicateurs en temps réel pour l’adaptation, comme en temps différé pour la réingénierie.

        Nos travaux autour de l’observation et l’analyse de traces se poursuivent dans plusieurs directions :

        • l’instrumentation des acteurs d’une session d’apprentissage. Si UTL permet de modéliser des indicateurs disponibles en temps réel pendant une session, il n’instrumente pas (1) la visualisation des résultats de l’analyse ou même l’exploitation (semi) automatique de ces résultats pour aider à la décision (adaptation, régulation, etc.), (2) la définition dynamique de nouveaux indicateurs en cours de session. Nous cherchons à modifier le métalangage de manière à mieux intégrer son utilisation dans les environnements de formation par les principaux acteurs d’une session de formation.
        • la réutilisation des données et des règles de combinaisons de données au sens UTL. Certaines descriptions de besoins d'observation semblent similaires (objectifs d’observation proches, descriptions équivalentes, etc.), elles se différencient cependant par la méthode de calcul, par la composition de données, ou par quelques éléments de contexte. Ceci est valable pour des indicateurs utilisés dans un même EIAH, mais encore plus fréquemment pour des indicateurs utilisés dans des contextes différents. Nous cherchons ici à mieux nous appuyer sur la nature Patron de Conception des descriptions d’indicateurs, et proposer une librairie de fonctions exploitables dans les différents calculs de données, en fonction du contexte (disponibilité des données brutes, existence de données déjà calculées, etc.).
        • l’aide à l’enseignant pour la modélisation des besoins d’observation. Nous avons proposé un cadre théorique et pratique de modélisation, basé sur une approche Domain Specific Modeling. Nous avons défini un modèle conceptuel des besoins d'observation et un processus d'aide à la spécification de ces besoins. L'originalité réside dans le fait que la spécification des besoins d'observation est guidée, d'un point de vue IDM, par la description de la situation d'apprentissage formalisée par le scénario pédagogique. L'outillage DSM actuel permet d'instrumenter nos propositions. Les besoins d’observation ainsi modélisés sont exportés vers UTL.
        • le support au tutorat. Nos travaux visent à instrumenter le processus d’autorégulation du tuteur, c'est-à-dire lui fournir les outils lui permettant d’évaluer la pertinence et l’efficacité de sa stratégie et de ses décisions de tutorat quant à la qualité de l’apprentissage et de l’interaction. Nous avons proposé et continuons d’affiner un modèle d’autorégulation et proposons une collection d’indicateurs destinés à l’autorégulation. La pertinence de ces derniers est notamment évaluée par des expérimentations avec l’environnement Hop3X. Cet environnement est un EIAH dédié à l’apprentissage de la programmation en Java.
          • Interactions avancées et collaboratives pour l’apprentissage

            Un axe de l’équipe s’intéresse aux interactions entre les humains et les systèmes informatiques dans un contexte d’apprentissage. Ces interactions sont étudiées dans le cadre d’activités individuelles d’apprentissage mais surtout dans le contexte d’activités collectives entre apprenants. Nous nous intéressons notamment aux interfaces avancées pour l’apprentissage : interfaces mobiles, réalité mixte (réalité augmentée ou virtuelle), les interfaces tangibles.

              En particulier, nous nous intéressons :

              • Aux supports d’activités collectives entre apprenants. Cette question s’inscrit dans le domaine scientifique des CSCL (Computer-Supported Collaborative Learning). Nos travaux s’orientent vers la conception de modèles et d’outils adaptés pour favoriser et soutenir les communications médiatisées, (par exemple dans des forums de discussions). Nous proposons par exemple des modèles pour contextualiser les interactions et concevons des artefacts informatiques se fondant sur ces modèles (CONFOR : contextual Forum).
              • Aux méthodes et outils de conception de Learning Games : notamment pour l’aide à la conception de jeux support à l’apprentissage. Ces travaux ont abouti à un environnement auteur (LEGADEE) utilisable par des enseignants ou une équipe de conception.
              • À l’étude de l’utilisation de techniques de réalité mixte (réalité virtuelle, réalité augmentée) pour supporter des apprentissages spécifiques (compétences métiers, réhabilitation dans des situations de handicap, …). A ce niveau, nos travaux concernent la scénarisation et l’étude de composants génériques.
              • À l’évaluation des usages, avec une réflexion sur les spécificités des traces dans ce type d’environnement.
              • Au suivi de groupes, aux indicateurs de collaboration et aux tableaux de bord favorisant des apprentissages réflexifs.