Approche narrative des processus d'analyses de traces d'apprentissage : un framework ontologique pour la capitalisation

Alexis Lebis 1, 2 Marie Lefevre 1 Vanda Luengo 2 Nathalie Guin 1
1 TWEAK - Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Les processus d'analyse de traces d'apprentissages permettent d'extraire des connaissances. Leur capitalisation est restreinte par deux facteurs importants : les contraintes techniques auxquelles les processus d'analyses sont soumis ainsi que leur d'ependance au contexte. Cela empêche notamment de pouvoir les réutiliser commodèment en dehors de leur cadre applicatif initial. Dans cet article, nous proposons une solution systèmique basée sur une approche narrative pour émanciper les processus d'analyse de ces contraintes. Il s'agit de les représenter via un framework ontologique pour renforcer la compréhension, humaine et machine, des concepts impliquées, et permettre leur capitalisation au sein de la communauté.
Type de document :
Communication dans un congrès
Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain, Jun 2017, Strasbourg, France. EIAH 2017. 〈http://eiah2017.unistra.fr/〉
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01517145
Contributeur : Vanda Luengo <>
Soumis le : mardi 2 mai 2017 - 17:09:32
Dernière modification le : vendredi 17 novembre 2017 - 15:30:01

Identifiants

  • HAL Id : hal-01517145, version 1

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Citation

Alexis Lebis, Marie Lefevre, Vanda Luengo, Nathalie Guin. Approche narrative des processus d'analyses de traces d'apprentissage : un framework ontologique pour la capitalisation. Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain, Jun 2017, Strasbourg, France. EIAH 2017. 〈http://eiah2017.unistra.fr/〉. 〈hal-01517145〉

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