Analyse de la personnalisation dans le cadre d’un MOOC


Type : Stage M2

Année : 2017-18

Encadrants : Nathalie Guin, Marie Lefevre, Jean-Charles Marty, Christine Michel

Sujet :

Dans le domaine du e-learning, les MOOCs (Massively Open Online Courses) se développent de plus en plus. Le terme de MOOC regroupe à la fois les plateformes offrant des supports de cours que les supports eux-mêmes. Ces MOOCs sont destinés à être utilisés par de nombreux apprenants, avec un niveau d’encadrement variable selon les choix des enseignants proposant ces MOOCs (apprenant complètement en autonomie ou suivi par un tuteur). Ces nouveaux environnements posent de multiples questions de recherche, notamment sur leur acceptation par les différents utilisateurs, ce qui pose la question d’une démarche de type Intelligence Artificielle pour assister « avec intelligence » l’appropriation du dispositif et le partage lors du processus d’apprentissage au sein du dispositif.

Pour permettre l’appropriation d’un MOOC par les différents utilisateurs, plusieurs pistes de recherche sont envisagées. Nous pouvons adapter les contenus des QCM en fonction des caractéristiques observées des apprenants. Nous pouvons également assister les tuteurs ou les concepteurs en les guidant lors de la conception et lors du suivi des apprenants. Nous pouvons aussi fournir des indications permettant une réingénierie des plateformes et des supports pour que ceux-ci soient plus adaptés et acceptés par leurs différents utilisateurs.

Les équipes TWEAK et SICAL du laboratoire LIRIS ont proposé un modèle, PERSUA2-mooc [1] permettant à une équipe pédagogique d’un MOOC donné de définir ses propres stratégies de personnalisation afin de proposer à chaque apprenant un MOOC adapté à ses connaissances, ses habitudes et son environnement de travail. Ce modèle a été mis en œuvre dans un prototype (application web) permettant aux enseignants de définir leur stratégie de personnalisation. Ces stratégies sont ensuite exploitées par un moteur permettant de concevoir automatiquement une liste de recommandations de ressources adaptées à chaque apprenant. Ces ressources sont des ressources existantes et disponibles au sein du MOOC (exercice, vidéo, etc.), quelque soit la plateforme d’hébergement de celui-ci.

Ce modèle a été confronté à plusieurs MOOCs et mis à l’essai avec quelques enseignants. Nous souhaitons à présent étudier sa pertinence (utilité et utilisabilité) en contexte en analysant comment différentes équipes pédagogiques sont capables de le prendre en main pour satisfaire des objectifs de formation réels. Ce déploiement pourra se faire, dans un premier temps, avec l’équipe du MOOC Architecture de l’Information. Ce MOOC est disponible sur la plateforme FUN, qui est instrumentée afin d’observer les différentes activités se déroulant dans l’environnement. Nous pourrons donc exploiter les traces des apprenants afin de remplir leur profil, profil nécessaire à la mise en œuvre du modèle PERSUA2-mooc.

Cette étude du modèle PERSUA2-mooc nécessite de développer des méthodes mixtes d’observation combinant l’analyse des traces de l’activité et l’analyse des ressentis des utilisateurs. En effet, pour comprendre si le modèle est utile et utilisable par les enseignants, il va falloir étudier la façon dont ils l’exploitent. De même, pour savoir si les recommandations sont utiles aux apprenants, il va falloir étudier la manière dont celles-ci sont utilisées. Ces études passent par une collecte des traces d’interaction des différents utilisateurs avec la plateforme, mais également par des entretiens avec ces mêmes acteurs afin de confirmer ou d’infirmer ce qui peut être découvert lors de l’analyse des traces.

La question de recherche qui se pose est : comment concevoir des méthodes mixtes d’observation permettant de juger de l’appropriation du modèle PERSUA2-mooc, par ses acteurs principaux : apprenants, enseignants, tuteurs.

Cette problématique pose plusieurs sous-problèmes :

  • que devons-nous observer côté enseignant pour savoir si le modèle PERSUA2-mooc est utile et utilisable ?
  • que devons-nous observer côté apprenant pour comprendre ce que l’apprenant fait des recommandations et si celles-ci ont un impact sur son apprentissage ?
  • comment analyser ces traces et combiner ces analyses avec des méthodes d’entretien pour obtenir des résultats pertinents ?
  • comment faire évoluer le modèle PERSUA2-mooc et/ou le prototype si les résultats de l’analyse montrent des faiblesses vis-à-vis de l’utilité du modèle ou de l’utilisabilité de sa mise en œuvre ?

Ce stage sera co-encadré par deux membres des équipes TWEAK et SICAL du laboratoire LIRIS. L’équipe TWEAK possède déjà des outils d’analyse de traces, proposés dans le cadre du projet ANR HUBBLE. Ces outils pourront donc servir de base à l’analyse des traces et pourront être augmentés pour prendre en compte l’analyse des ressentis des utilisateurs. L’équipe SICAL quant à elle a proposé une démarche de conception favorisant l’appropriation de nouveaux dispositifs grâce à des méthodes itératives qui font émerger et consolident les usages. Les différentes itérations sont guidées par la satisfaction des besoins utilisateurs, identifiée au travers d’observations directes et indirectes de l’activité et matérialisée par : les traces des actions réalisées (traces collectées automatiquement) et les traces des avis et perceptions sur l’activité (traces collectées manuellement par les utilisateurs via des “reporting” structurés). Ces traces sont analysées et consultées globalement au travers de tableaux de bord et d’indicateurs ; représentatifs de la satisfaction et de l’appropriation des dispositifs, et exploitables par les concepteurs pour de la re-ingénierie et les utilisateurs eux-même pour réguler leurs usages.



[1] Florian CLERC, Marie LEFEVRE, Nathalie GUIN, Jean-Charles MARTY. Mise en place de la personnalisation dans le cadre des MOOCs. Conférence EIAH 2015, Agadir, Maroc, 2-5 juin 2015. (article)



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