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Mise en ?uvre des métadonnées pour les ressources éducatives et
construction de parcours de formation personnalisés Claude Viéville* - Brigitte de la Passardière**
*Laboratoire Trigone, Bâtiment B6, Cité scientifique
F-59655 Villeneuve d'Ascq Cedex, FRANCE
Claude.Vieville@univ-lille1.fr **Université Pierre et Marie Curie, LIP6 - case 169
4 place Jussieu
F-75252 PARIS CEDEX 05, FRANCE
Brigitte.De-La-Passardiere@lip6.fr RÉSUMÉ. Pour faciliter la recherche et la réutilisation de ressources
pédagogiques dans des parcours personnalisés, il convient de se doter de
cadres et d'outils ad hoc. En tout premier lieu, il est précieux de
disposer d'une description de la ressource selon différents points de vue.
De fait, de nombreuses initiatives ont vu le jour pour tenter de capturer
la diversité de ces ressources. Dans ce papier, nous nous intéressons tout particulièrement à l'ensemble de
métadonnées proposé par le groupe de travail des IEEE en charge des
technologies de l'information pour l'éducation et la formation (LTSC) et
nous interrogeons sur sa mise en ?uvre dans les institutions. Plus
précisément nous présentons le travail mené dans deux universités autour de
ce standard et faisons état des difficultés rencontrées. ABSTRACT. To facilitate the search and re-use of learning resources one
must assume that frameworks and tools have to be set up. First, it is of
value to have a description of the resource from the various points of
view. In actual fact, a lot of initiatives have come to light through which
the diversity of the resources has been captured. In this paper we are particularly focused on the set of metadata put
forward by the IEEE working group in charge of learning technology
standards (LTSC) and we examine the possibilities surrounding its
implementations in the institutions. More precisely, we present experiments
carried out in two universities regarding this standard and deliberate on
the difficulties we found therein. MOTS-CLÉS : métadonnées, LOM, ressource pédagogique, parcours de formation KEY WORDS: metadata, LOM, learning object, learning resource, customised
learning path
1. Introduction La multiplication des applications pédagogiques sur la Toile suppose de
se doter de cadres et d'outils pour faciliter la recherche et la
réutilisation de ces ressources dans des parcours de formation
individualisés [Passardière et Giroire, 2001]. De fait pour décrire ces
ressources, de nombreuses initiatives ont vu le jour et différents
ensembles de métadonnées ont été proposés [Duval, 2001 ; Crepuq, 2002 ;
Collier, 2002 ; Moore, 2001]. Si on y décèle la volonté de trouver des
descriptions standardisées pour permettre l'interopérabilité, on constate
aussi dans les institutions la difficulté de s'approprier les standards en
cours d'élaboration [Passardière et Grandbastien, 2001]. Dans ce papier, nous présentons deux mises en ?uvre de l'ensemble de
métadonnées proposé par un groupe de travail des IEEE[1] en charge des
technologies de l'information pour l'éducation et la formation, le LTSC
(Learning Technology Standardization Committee). Cet ensemble de
métadonnées est communément appelé LOM pour Learning Object Metadata
[LOMv1.0, 2002]. Les deux expérimentations présentées ici ont eu lieu dans
un cadre universitaire : la première qui s'est déroulée à Lille, avait pour
objectif la recherche de ressources en vue de la construction de parcours
de formation personnalisés ; la seconde, à Paris, s'interrogeait sur
l'adéquation du LOM pour décrire des ressources en sciences et la
faisabilité d'une telle démarche à grande échelle.
2. Présentation et analyse du LOM Dès qu'on s'intéresse aux projets de normes et standards, il faut se
plonger dans des documents souvent complexes et dont la mise en ?uvre n'est
pas explicite. Ceci est particulièrement vrai quand il s'agit, comme c'est
le cas présent du LOM, de documents en cours d'approbation et donc sujets
régulièrement à des changements. Il en résulte des problèmes de
compréhension, des imprécisions, des manques, des incohérences, des
difficultés de mise en ?uvre, sans parler ultérieurement des problèmes de
maintenance de ces données. Pour illustrer ce propos, nous nous limiterons
à deux types de problèmes repérables avant même la mise en ?uvre de ce qui
n'était encore qu'une proposition de standard quand nous avons commencé.
2.1. Les vocabulaires Un premier survol des éléments du LOM [Passardière et Grandbastien, 2002]
nous permet de constater que ceux-ci peuvent prendre des valeurs de
différents types et notamment des valeurs de type dictionnaire. Ce dernier
est soit 'établi' (state), soit 'énuméré' (enumerated). Dans le premier
cas, toutes les valeurs sont données explicitement, dans le second, les
valeurs couvrent un intervalle avec une notion de graduation. Ainsi
l'élément structure (1.7:General.Structure)[2] de type dictionnaire
'établi', peut prendre les valeurs : 'atomic', 'collection', 'networked',
'hierarchical', 'linear'[3]. Quant à l'élément niveau d'agrégation
(1.8:General.AggregationLevel) de type dictionnaire 'énuméré', il peut
prendre des valeurs de 1 à 4, tandis que l'élément niveau d'interaction
(5.3:Educational.InteractivityLevel), lui aussi de type dictionnaire
'énuméré', peut prendre des valeurs de 'très bas' à 'très haut'[4]. On voit
bien là le risque qu'il y a en termes d'indexation et d'interopérabilité à
ce que chacun puisse avoir sa propre interprétation des différentes valeurs
possibles. Mais le risque est encore bien plus important quand on réalise
que, comme il est clairement dit dans les préambules du LOM, on peut
étendre le vocabulaire d'un dictionnaire : "un vocabulaire est une liste
recommandée de valeurs appropriées. D'autres valeurs, non présentes dans la
liste, peuvent également être utilisées" [LOMfr, 2002, §4.4]. Or qui dit
extensibilité, dit forcément vocabulaire spécifique et donc difficultés
futures en termes d'interopérabilité. C'est pourquoi avant même de se préoccuper de la mise en ?uvre de ce
futur standard, il faut en définir plus précisément les contours et
notamment s'entendre au niveau des termes, des définitions et des concepts
sous-jacents.
2.2. Des éléments fourre-tout Ce survol nous révèle tout aussi bien qu'il y a des éléments dont nous
n'appréhendons pas bien la sémantique. Ainsi, pour l'élément type de
ressource pédagogique (5.2:Educational.LearningResourceType) par exemple,
on trouve des informations à la fois sur la forme du document (diapositive,
table, index...) et sur l'utilisation pédagogique que l'on peut en faire
(exercice, simulation, examen...). Qui plus est, cet élément est un des
rares éléments à être ordonné. On peut alors se demander sur quels critères
un auteur va pouvoir établir cet ordre et comment il va pouvoir le
spécifier pour qu'ultérieurement des outils logiciels de recherche puissent
en tenir compte. Par ailleurs, nous pouvons aussi facilement repérer qu'il y a des
éléments dont le contenu est trop peu discriminant pour permettre de
retrouver par la suite des ressources pédagogiques sur ce critère. Ainsi,
l'élément contexte (5.6:Educational. Context), désormais limité aux seules
valeurs : 'school', 'higher education', 'training', 'othr' est de fait
inopérant dans la majorité de nos institutions car trop général. En
conséquence de quoi, les créateurs de métadonnées vont être tentés
d'introduire des termes plus caractéristiques de leurs contextes d'usage et
vont donc s'éloigner d'un vocabulaire commun, facilement interrogeable. La mise en ?uvre effective de ce schéma avec les différents acteurs du
processus de formation va nous permettre de déceler les faiblesses du LOM.
Car comme nous le verrons dans la suite de cet article, les problèmes ne se
limitent pas à la définition de vocabulaires ou au mélange d'informations
dans un même élément, mais ils peuvent concerner aussi la structure même de
l'information.
3. Métadonnées pour la construction de parcours personnalisés C'est par le biais du projet européen MODEM[5] que le laboratoire TRIGONE
(Université Lille I) s'est investi progressivement dans le domaine des
métadonnées pour les ressources éducatives. Ce projet a pour objectif de
former des ingénieurs aux technologies très avancées de l'électronique à
travers l'Europe. Ce laboratoire y est chargé de mettre en place la plate-
forme de distribution des ressources composées pour l'essentiel de
documents au format HTML, complétées par plusieurs applets java qui offrent
des simulateurs aux étudiants.
3.1. Projet initial
3.1.1. Contexte du projet Pour mener à bien ce projet, le laboratoire adapte sa plate-forme de TCAO
ODESCA [Hoogstoël, 1995], expérimentée dans le projet Co-Learn, aux
technologies du Web et y ajoute la distribution de ressources pédagogiques.
Pour atteindre le premier objectif, le serveur de documents hypermédia
« Hyperwave » [Maurer, 1996] complété par un ensemble de scripts écrits en
PERL pour accéder aux fonctionnalités de la plate-forme est mis en place.
Le serveur Hyperwave reconstruit à la volée des documents codés en HTML à
partir d'éléments stockés dans une base de données et les envoie à un
navigateur Web. En ce qui concerne la distribution des ressources
éducatives, on se propose d'une part d'offrir un mécanisme de recherche de
ressources, et d'autre part, d'aider les tuteurs à créer des parcours de
formation personnalisés. Lorsqu'un tuteur construit un parcours, il doit connaître pa