Publié le 24.04.2019

Lauréat Appel à Manifestation d'Intérêt 2016

OntoStats, une ontologie pour le référencement des ressources pédagogiques

Le projet OntoStats, piloté par l'université Paris 8 Vincennes - Saint-Denis, consiste à développer une ontologie pour indexer des ressources pédagogiques libres et éditoriales dans le domaine des statistiques, les enrichir de métadonnées signifiantes pour les usagers et les structurer conformément à l'organisation des connaissances chez l'expert.

Le projet OntoStats pourquoi ?

L'étude des statistiques constitue une difficulté importante pour les étudiants en licence, surtout en sciences humaines et sociales dont les principales causes sont une catégorisation inadéquate de la situation et/ou une mauvaise identification des conditions d'application. Pour tenter de remédier à ce fait, le projet OntoStats a pour objectif de développer une ontologie pour indexer des ressources pédagogiques libres et éditoriales dans le domaine des statistiques. Le choix de ce format de représentation de données favorise l'enrichissement des ressources de métadonnées signifiantes pour les usagers et une structuration des connaissances conforme à l'organisation des connaissances chez l'expert. OntoStats s'appuie sur une ontologie développée par l'université d'Oxford. Cette ontologie permettra aux enseignants de partager, réutiliser et enrichir ces ressources qui seront constituées de :

  • supports de cours ;
  • séquences multimédia ;
  • exercices ;
  • chapitres d'ouvrage.

Elle permettra aux étudiants de trouver des ressources complémentaires de nature à les aider dans un apprentissage souvent difficile surtout pour les étudiants de licence, particulièrement visés par ce projet.

Qu'est-ce qu'une ontologie ?

Une ontologie est avant tout un système de gestion des connaissances permettant d'expliciter en premier une classification de concepts (par subsumption) et des relations entre eux. Grâce à cela, des outils dits raisonneurs permettent de faire un certain nombre d'inférences sur l'ontologie. Ce sont ces inférences qui donnent à l'ontologie toute sa valeur. Elle est bien plus qu'un thésaurus organisant un ensemble de termes. Elle permet de décrire dans un langage qui soit traitable par une machine un ensemble de connaissances. Pour l'enseignement des statistiques, comme dans bien d'autres domaines, une ontologie offre plusieurs avantages à savoir :

  • le partage des connaissances du fait qu'elle s'appuie bien sûr sur un vocabulaire, qui sert à étiqueter des concepts, mais surtout sur des relations entre ces concepts ;
  • l'élaboration de système d'aide à la décision. Dans le domaine de l'enseignement des statistiques, la prise de décision pour un apprenant concerne l'identification de la procédure adéquate. Il est possible de leur donner un arbre de décision pour sélectionner une procédure mais l'ontologie offre une approche plus conceptuelle qui permet en même temps de donner à voir à l'apprenant les prérequis, les limites et les justifications qui conduisent au choix d'une procédure.

Concernant l'indexation des ressources pédagogiques, les ontologies présentent de nombreux avantages par rapport à une norme1. Si l'auteur n'est pas exhaustif, le système peut déduire les équivalences terminologiques et d'autres concepts pertinents pour indexer la ressource. Avec une ontologie, un modèle conceptuel est créé. Il permet de mieux étudier les difficultés d'apprentissage mais aussi d'analyser les erreurs des étudiants. Une ontologie peut aussi être utilisée pour concevoir des parcours de formation en suggérant, par exemple :

  • la structuration des séquences pédagogiques2 ;
  • la conception des systèmes de recommandation de ressources s'appuyant sur les relations entre les concepts3.
  • la personnalisation de parcours4 ;
  • l'évaluation de l'apprenant5.

Avec le projet OntoStats, il va être possible d'articuler des problématiques cognitives et des problématiques documentaires. Le démonstrateur en cours de développement offrira dans un premier temps une plateforme de partage de ressources documentaires avec la possibilité :

  • de scénariser ces ressources à leur guise pour les enseignants ;
  • d'y rechercher des compléments de cours pour les étudiants.

Participants au projet

Bibliographie

  1. Bouzeghoub, A., Defude, B., Duitama, J-F., & Lecocq, C. (2005). "Un modèle de description sémantique de ressources pédagogiques basé sur une ontologie de domaine." Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation (STICEF), 12, 17 pages.
  2. Guo, W-Y, & Chen, D-R. (2007). "An Ontology Infrastructure for an E-Learning Scenario. International" Journal of Distance Education Technologies, 5(1), 70‑78.
  3. Shen, L-P, & Shen, R-M. (2005). "Ontology-based learning content recommendation" (English). International journal of continuing engineering education and life-long learning, 15(3‑6), 308‑317.
  4. Castro, F., & Alonso, M-A. (2011). "Learning Objects and Ontologies to Perform Educational Data Mining" (p. 532‑536). CSREA Press, [S.l.].
  5. Romero, L., North, M., Gutiérrez, M., & Caliusco, L. (2015). "Pedagogically-Driven Ontology Network for Conceptualizing the e-Learning Assessment Domain." Journal of Educational Technology & Society, 18(4), 312‑330.

Auteur(s)

Jean-Marc Meunier
  • Maître de conférences
  • Président de la Fédération Interuniversitaire de l'enseignement à distance
Université Paris 8 - Vincennes - Saint-Denis

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