Système d'aide adaptatif à base de traces - Karim Sehaba - Érudit
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Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire
International Journal of Technologies in Higher Education
Système d’aide adaptatif à base de traces
Karim Sehaba
Volume 9, Number 3, 2012 Article abstract
The objective of this work is to develop an adaptive help system based on
URI: https://id.erudit.org/iderudit/1012890ar interaction traces. It consists in considering the traces left by the users as
DOI: https://doi.org/10.7202/1012890ar knowledge sources that the system can use in order to generate adapted help to
the target user. In this context, we have proposed models for representing
See table of contents trace, user profile and adaptation knowledge. We have also proposed a method
of knowledge extraction from a trace-based management system (TBMS)
representing the activity traces of several users. The application domain of this
work is the help in using an e-learning platform in the context of the VCIel
Publisher(s)
training.
CRÉPUQ
ISSN
1708-7570 (digital)
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Sehaba, K. (2012). Système d’aide adaptatif à base de traces. Revue
internationale des technologies en pédagogie universitaire / International
Journal of Technologies in Higher Education, 9 (3), 55–70.
https://doi.org/10.7202/1012890ar
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IJTHE • RITPU
Système d’aide adaptatif Karim Sehaba
à base de traces Université Lumière Lyon 2
karim.sehaba@gmail.com
Compte rendu d’expérience
Résumé Abstract
L’objectif de notre travail est de développer un The objective of this work is to develop an adap-
système d’aide adaptatif à base de traces d’inte- tive help system based on interaction traces. It
raction. Il s’agit de considérer les traces laissées consists in considering the traces left by the users
par les utilisateurs comme sources de connaissan- as knowledge sources that the system can use in
ces que le système peut exploiter pour générer des order to generate adapted help to the target user. In
aides adaptées à leur utilisateur cible. Dans ce ca- this context, we have proposed models for repre-
dre, nous avons proposé des modèles permettant senting trace, user profile and adaptation knowled-
de représenter les traces, le profil utilisateur et les ge. We have also proposed a method of knowledge
connaissances d’adaptation. Nous avons également extraction from a trace-based management system
proposé une méthode d’extraction de connaissan- (TBMS) representing the activity traces of several
ces d’adaptation à partir d’une base de traces repré- users. The application domain of this work is the
sentant les activités de plusieurs utilisateurs. Le do- help in using an e-learning platform in the context
maine d’application de notre travail concerne l’aide of the VCIel training.
à l’utilisation d’une plateforme d’apprentissage en
ligne dans le cadre de la formation VCIel (Visuali- Keywords
sation et conception infographiques en ligne).
Help based on sharing experiences, help personali-
Mots clés zation, interaction traces, adaptive system, e-lear-
ning
Aide basée sur le partage d’expériences, person-
nalisation des aides, trace d’interaction, système
adaptatif, apprentissage en ligne
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similaire à celle de l’utilisateur aidé. En outre, le
plus souvent, l’utilisateur aidé ne décrit pas avec
Introduction
précision le contexte de sa situation de blocage, de
même que l’utilisateur aidant peut ne pas préciser
Dans la plupart des environnements informatiques,
le contexte de sa solution. C’est pourquoi plusieurs
l’aide aux utilisateurs est prédéfinie, par le concep-
échanges sont parfois nécessaires pour que les uti-
teur, en fonction d’un certain nombre de situations
lisateurs, aidant et aidé, se comprennent.
présupposées et ne tient pas compte des spécificités
et de l’évolution des besoins des utilisateurs. Les Nous proposons une approche pour une aide
concepteurs de l’aide sont ici censés avoir forma- adaptative basée sur les traces d’interaction. Par
lisé l’ensemble des demandes et l’ensemble des tra- « trace », nous entendons un objet informatique re-
jectoires d’usage. présentant l’historique des actions de l’utilisateur
collectées en temps réel à partir de son interaction
Ces environnements souffrent souvent de nombreux
avec l’environnement informatique. Le principe est
inconvénients, car ils ne permettent pas l’évolution
de considérer ces traces, représentant l’activité des
et l’adaptation des aides aux différentes situations
utilisateurs, comme des sources de connaissances
rencontrées dans la pratique. De plus, la conception
que le système peut exploiter pour faire évoluer ses
d’un système d’aide disposant d’une représentation
stratégies d’aide et adapter ses réponses aux diffé-
complète des besoins des utilisateurs avec lesquels
rentes situations rencontrées. Ainsi, il s’agit d’uti-
il interagit est très difficile, et parfois même impos-
liser les expériences d’un utilisateur (u1), stockées
sible, pour le concepteur. En effet, comme le souli-
dans des traces modélisées, pour aider un autre uti-
gne Gapenne (2006), si l’exhaustivité des systèmes
lisateur (u2) en cas de blocage1. Cela suppose que
d’aide est idéalement souhaitable, il apparaît en
l’environnement informatique est capable d’enre-
même temps que la complexité et le nombre des
gistrer les actions des utilisateurs en utilisant des
trajectoires d’usage que certains environnements
capteurs plus ou moins évolués allant d’un clic de
informatiques offrent rendent impossible la satis-
souris à l’enregistrement vidéo.
faction de cette contrainte.
Dans ce cadre, nous nous intéressons à la probléma-
Pour remédier à ces problèmes, et avec l’évolu-
tique d’adaptation des traces aux caractéristiques
tion des nouvelles technologies de l’information
de leur utilisateur cible. Il s’agit de transformer la
et de la communication, la plupart des éditeurs de
trace de l’utilisateur u1 pour qu’elle soit adaptée au
logiciels mettent à disposition des utilisateurs des
profil de l’utilisateur u2. Cette adaptation est par-
outils de communication et d’échanges tels que le
ticulièrement nécessaire si les utilisateurs u1 et u2
forum, le clavardage, etc. Ces outils permettent aux
n’ont pas les mêmes :
utilisateurs de s’entraider par le biais du partage
d’expériences. Néanmoins, même si ces outils sont • Capacités physiques et cognitives. Par
ouverts, dans la mesure où chaque utilisateur peut exemple, u1 est voyant et u2 est mal ou non-
solliciter une aide et/ou répondre aux sollicitations voyant;
des autres utilisateurs, leurs usages dépendent des • Compétences du domaine. Par exemple, u1
motivations des utilisateurs. Également, les échan- est un expert Linux et u2, un débutant ou un
ges que permettent ces outils sont généralement novice;
non contextualisés et non structurés. Ils ne permet-
tent donc pas la construction de connaissances fa-
cilement réutilisables. En effet, les échanges entre
Par blocage, nous entendons une situation où une
l’utilisateur « aidé » et l’utilisateur « aidant » sont
personne a un projet d’action (une tâche à réaliser, par
exprimés en langage naturel; il est par conséquent exemple) dont les modalités de réalisation sont ignorées
difficile de les traiter d’une manière automatique (ou oubliées) et où une aide censée rendre explicite ces
afin d’aider d’autres utilisateurs dans une situation modalités est nécessaire.
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• Préférences. Par exemple, u1 préfère mani-
puler des systèmes à interfaces graphiques L’application de notre travail concerne la formation
(GUI) et u2 préfère utiliser les lignes de VCIel2 (Visualisation et conception infographiques
commande. en ligne). Il s’agit d’un Master 2 professionnel en-
Dans ces conditions, une simple présentation de la tièrement en ligne et à distance. Notre objectif est
trace de u1 à u2 peut ne pas être efficace pour ce de développer un système d’aide à base de traces
dernier. permettant aux tuteurs et aux apprenants de s’en-
traider par le biais du partage de traces. L’aide porte
L’adaptation des traces peut porter sur le contenu ici sur l’utilisation de la plateforme de cours SPI-
de la trace, sa présentation et ses modalités d’inte- RAL3.
raction. Cet article se focalise sur l’adaptation des
modalités d’interaction. Nous considérons ces der- Cet article est organisé comme suit : la section 2
nières comme la façon de faire pour réaliser une ac- présente et discute le fondement de notre approche
tion (définition de Martin, 1995) et nous adoptons d’aide à base de traces; la section 3 décrit la théorie
la formalisation de Nigay (2001) qui considère la de la trace sur laquelle est basée notre proposition;
modalité comme un couple : la section 4 présente l’architecture générale du sys-
tème d’aide que nous proposons; la section 5 dé-
• Dispositif physique – Un ou plusieurs médias taille les formalisations que nous avons proposées
qui permettent l’acquisition ou la diffusion pour la représentation des traces, le profil de l’utili-
des informations; sateur et les connaissances d’adaptation; la section 6
• Langage d’interaction – Un ensemble d’ex- présente le principe des méthodes d’adaptation de
pressions bien formées et significatives pour trace et d’extraction de connaissances d’adaptation
l’environnement informatique. que nous proposons; la section 7 décrit le cadre ap-
En effet, pour que l’utilisateur réalise une tâche plicatif de notre travail qui concerne le développe-
donnée, il agit par des actions sur un ou plusieurs ment d’un système d’aide à base de traces dans le
dispositifs physiques (ou médias) à l’aide d’un cadre de la formation VCIel; la section 8 présente
langage d’interaction. L’objectif est de proposer une conclusion et des perspectives.
à l’utilisateur cible la modalité la plus appropriée
en fonction de son profil afin de favoriser la convi- Nécessité d’un système d’aide
vialité du système. Cet article traite précisément de adaptatif
deux problématiques, à savoir :
Avec l’évolution des environnements informati-
• Comment adapter les traces à leur utilisateur ques, la conception des systèmes d’aide est plus
cible. Pour cela, nous proposons des modèles que jamais nécessaire afin de permettre aux utili-
et des outils permettant de transformer les sateurs grand public d’en faire usage de manière
traces pour qu’elles soient directement acces- efficace, sans avoir à fournir un effort d’apprentis-
sibles à leurs utilisateurs cibles; sage spécifique. En effet, comme le montrent les
• Comment extraire les connaissances d’adap- statistiques de Netcraft4, le nombre de sites Web
tation à partir de traces. Pour cela, nous est en constante augmentation, et pour répondre au
proposons des outils permettant d’analyser besoin d’un accès ubiquitaire à l’information, les
plusieurs traces afin d’extraire des règles utilisateurs utilisent divers dispositifs pour accéder
d’adaptation. au contenu de ces sites : assistant numérique per-
sonnel, téléphone mobile, tablette tactile, etc. Com-
me l’expliquent Capobianco et Carbonell (2006),
2 http://vciel.univ-lyon2.fr
http://spiralconnect.univ-lyon1.fr
http://news.netcraft.com
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ploi (Boullier et Legrand, 199) (un texte, sur sup-
cette richesse du contenu et des modalités d’accès port papier ou numérique, décrivant les éléments
entraîne une complexité d’utilisation. En outre, les d’une situation et proposant des actions à réaliser)
logiciels grand public se multiplient et les versions ou l’aide des logiciels (Capobianco et Carbonell,
successives d’un même logiciel se succèdent à un 2006).
rythme soutenu. Ainsi, d’une version à la suivante, Dans le cadre des environnements informatiques,
aux fonctionnalités de plus en plus nombreuses un système d’aide est considéré comme une famille
et difficiles à mettre en œuvre s’ajoute parfois un d’outils logiciels destinés à accompagner l’aidé
changement profond de l’interface, comme c’est le dans l’appropriation et l’usage des objets informati-
cas dans les dernières versions des logiciels de bu- ques (Gapenne, 2006). Ainsi, un tel système d’aide
reautique commercialisés. doit rendre explicites les modalités d’appropriation
Pour faire face à cette complexité, l’aide a suscité de et d’usage des différents services de l’environne-
nombreuses recherches dans différents domaines : ment informatique. Dans ce cadre, plusieurs études
l’ergonomie, les sciences du langage, les sciences (voir Capobianco et Carbonell, 2006) ont démontré
cognitives et l’informatique. En ce sens, la no- que les systèmes d’aide sont généralement ignorés
tion d’aide a fait l’objet de plusieurs publications, ou rarement consultés. Selon ces études, les novi-
notamment dans le numéro spécial « Systèmes ces préfèrent recourir à la formation pour acquérir
d’aide : enjeux pour les technologies cognitives » les connaissances nécessaires à l’utilisation des lo-
de la revue Intellectica en 2006, ou au colloque Ti- giciels, et les utilisateurs occasionnels font appel à
dilem (TICE et didactique des langues étrangères et leurs collègues pour sortir d’une situation de blo-
maternelles : la problématique des aides à l’appren- cage.
tissage) en 2006 (Foucher et Pothier, 2007). Malgré Plusieurs raisons expliquent ce constat, notam-
cet intérêt, il est apparu qu’une confusion régnait à ment l’écart entre le point de vue de l’utilisateur
propos de cette notion. En effet, l’usage du terme et celui du concepteur de l’aide. En effet, une des
« aide » s’est généralisé, comme le souligne Gapen- conditions déterminantes de l’efficacité des aides
ne (2006), à un ensemble de situations et d’outils est la compatibilité entre deux représentations : la
parfois très hétérogènes : l’aide aux personnes en vision du concepteur qui les automatise sous forme
situation de handicap, les systèmes d’aide à la dé- de fonctions logicielles et celles des utilisateurs qui
cision, la fonction d’aide dans les logiciels grand auront à utiliser ces aides. Comme le souligne Le-
public, les aides au travail, etc. Cette confusion plat (1998), l’origine de cet écart vient du fait qu’il
s’explique en partie par les diverses acceptions de est difficile d’anticiper de manière très précise les
cette notion selon le domaine d’étude et aussi par la compétences des utilisateurs cibles, en particulier
proximité de la notion d’aide avec l’assistance, la si l’aide est envisagée dans un système grand pu-
substitution, la suppléance (Gapenne, 2006) ou la blic, et par conséquent, ces compétences supposées
facilitation (voir Mille, Caplat et Philippon, 2006). peuvent être superflues ou sous-estimées.
Dans Gapenne (2006), l’auteur propose de définir En ce sens, certaines études, comme celle de Sel-
l’aide comme une relation spécifique entre deux len et Nicol (1990), ont montré que les utilisateurs
agents, l’aidé et l’aidant, dont la mise en œuvre novices éprouvent des difficultés à comprendre
et la dynamique ont pour effets l’appropriation et les messages d’aide, généralement formulés dans
l’usage d’un schème nouveau pour l’aidé et une les termes du modèle conceptuel du logiciel. Ces
mise à l’épreuve d’un parcours didactique pour utilisateurs avaient des difficultés à se construire
l’aidant. Cette aide peut prendre plusieurs formes une représentation suffisamment fidèle des fonc-
telles que les procédures (De Brito, 2006) (un en- tionnalités des logiciels (Capobianco et Carbonell,
semble d’opérations et/ou d’actions à exécuter dans 2006).
le but d’atteindre un but donné), les modes d’em-
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Pour combler ces lacunes, nous proposons un sys-
tème d’aide à base de traces. Il s’agit de considérer Théorie de la trace
les traces d’interaction laissées par les utilisateurs
comme une source de connaissances que le systè- Le contexte scientifique de notre travail est basé
me peut exploiter pour générer des aides adaptées sur la théorie de la trace développée par l’équipe
aux utilisateurs cibles. Dans ce contexte, une trace SILEX5. Par définition, une trace est un ensemble
est une séquence de toutes les actions de l’utilisa- d’observés temporellement situés. On appelle « ob-
teur pour réaliser une tâche donnée. Le principe servé » toute information structurée issue d’une
consiste à utiliser les expériences des uns pour observation. Dans notre cadre de recherche, les
aider d’autres utilisateurs en situation de blocage. observés sont générés à partir de l’observation des
Cette approche a l’avantage de réduire l’écart entre interactions entre l’utilisateur et l’environnement
la vision du concepteur, d’une part, et celle des uti- informatique. Chaque observé possède un type, dé-
lisateurs et la réalité du terrain, d’autre part. fini par le modèle de trace, et peut être en relation
Dans ce cadre, cet article s’intéresse précisément à avec d’autres observés de la même trace. Formel-
la problématique de l’adaptation des traces au profil lement, un observé possède un sujet, l’utilisateur
de son utilisateur cible. En effet, même si on peut observé durant la phase de collecte, et un ensem-
supposer que les traces sont à la fois disponibles et ble d’attributs/valeurs qui caractérisent l’événe-
accessibles, il semble peu probable qu’elles puis- ment observé. Le modèle de trace définit les types
sent aider l’utilisateur cible par une simple visua- d’observés et les types de relations qui composent
lisation. Une exploitation directe ne peut intervenir la trace. On appelle « trace modélisée », notée M-
que dans une situation identique ou très proche de Trace, toute trace issue d’un processus de collecte,
la situation dans laquelle la trace a été créée. Ainsi, composée d’observés situés et conforme à un mo-
notre objectif est de transformer les traces partagées dèle de trace.
par l’utilisateur aidant (ou source) pour qu’elles
soient adaptées aux compétences, aux préférences
5 http://liris.cnrs.fr
et aux capacités de l’utilisateur aidé (ou cible).
Figure 1. Système de gestion de base de traces
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Sehaba et Prié (2011) et Cram, Jouvin et Mille
Afin de faciliter la gestion et l’exploitation des tra- (2007), ou a posteriori (pour un bilan ou un retour
ces, SILEX a développé un système de gestion de d’expériences, tel que dans Champalle, Sehaba,
base de traces (SGBT) (Laflaquière, 2009; Settouti, Mille et Prié (2011).
2011)). Ce système permet le stockage, la transfor-
mation et la visualisation des traces modélisées. Architecture générale
Comme le montre la figure 1, durant la phase de
collecte, le SGBT récupère les événements fournis Comme le montre la figure 2, l’architecture du sys-
par des sources de traçage (par exemple, capteur tème d’aide que nous proposons est composée de
logiciel, enregistreur de frappe, etc.) et les repré- quatre modules : une base de traces, des connais-
sente dans une trace première. Cette dernière est sances d’adaptation, des profils utilisateurs et un
issue directement du système de collecte. Généra- module d’adaptation. Ce système permet de collec-
lement, les traces premières sont difficilement ex- ter les traces des utilisateurs et de les stocker dans
ploitables du point de vue de leur quantité et de leur une base de traces. Une trace est une séquence de
qualité. En effet, les traces premières contiennent toutes les actions de l’utilisateur pour réaliser une
un grand nombre d’informations parfois inutiles, et tâche donnée où chaque action, dans l’environne-
des filtrages sont nécessaires pour pouvoir les ex- ment informatique, est représentée par un observé
ploiter. Également, les informations de ces traces typé.
sont de très bas niveau et donc souvent difficiles à Les traces stockées dans la base vont permettre
comprendre. C’est pourquoi le SGBT propose des à l’environnement informatique de disposer des
mécanismes de transformation permettant de gé- connaissances qu’il peut mobiliser pour aider ses
nérer des traces de haut niveau à partir des traces utilisateurs. Pour cela, le système d’aide doit sé-
premières. lectionner la ou les bonnes traces qui permettent à
Le SGBT permet également la visualisation des l’utilisateur de réaliser sa tâche en cas de blocage.
traces pour que l’utilisateur puisse interagir avec La ou les traces sélectionnées doivent ensuite être
elles. Cette visualisation peut être en temps réel adaptées à leur utilisateur cible en fonction de son
(pour l’apprentissage réflexif, tel que dans Clauzel, profil. L’aide fait suite à une demande explicite de
l’utilisateur qui perçoit une difficulté particulière.
Figure 2. Architecture générale du système d’aide
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Dans les prochaines sous-sections, nous présentons
le principe des principales fonctions du système connaissances d’adaptation. Le processus d’adap-
d’aide, à savoir la collecte, la sélection et l’adap- tation est détaillé dans la section « Adaptation des
tation des traces ainsi que l’extraction de connais- traces et extraction de connaissances ».
sances à partir d’une base de traces. Tout au long de
ces sous-sections, nous ferons référence aux diffé- Extraction de connaissances
rentes parties de la figure 2.
Le module d’adaptation est également chargé d’ex-
Collecte des traces traire des connaissances d’adaptation à partir des
traces. Pour cela, ce module analyse l’ensemble
Initialement, les utilisateurs interagissent avec l’en- des traces stockées dans la base de traces. Il s’agit
vironnement informatique pour réaliser leurs tâches de déterminer, pour chaque type d’action, l’ensem-
(1). L’environnement enregistre leurs actions, ainsi ble des modalités qui peuvent être utilisées pour sa
que les modalités d’interaction utilisées pour réali- réalisation, ainsi que l’ensemble des conditions (re-
ser chacune de ces actions, dans des traces adoptant latives au profil) qui doivent être respectées pour
la formalisation présentée dans la section « Forma- chacune de ces modalités. Le processus d’extrac-
lisations ». Ces traces sont ensuite stockées dans la tion de connaissances est présenté dans la section
base de traces (2). « Adaptation des traces et extraction de connais-
Cette base sera interrogée par le système chaque sances ».
fois qu’un utilisateur fera appel à l’aide pour sortir
Formalisations
d’une impasse.
Sélection des traces
Dans cette section, nous présentons les formalisa-
tions que nous proposons pour la représentation
L’aide consiste à présenter à l’utilisateur la succes- des traces, le profil utilisateur et les connaissances
sion d’actions qu’il doit réaliser pour atteindre ses d’adaptation.
objectifs en cas de blocage. Pour cela, le système
Trace d’interaction
d’aide doit sélectionner la ou les bonnes traces qui
lui permettent de combler ses besoins. Cette sélec-
Une trace T est une séquence de toutes les actions
tion peut être manuelle ou automatique.
de l’utilisateur, ainsi que des modalités utilisées,
La sélection manuelle est basée sur une recherche pour réaliser une tâche donnée. Formellement,
par mots clés. Elle consiste à chercher dans la base
T =
de traces la ou les traces dont la description contient
un ou plusieurs mots saisis par l’utilisateur. La sé- • u : l’utilisateur tracé,
lection automatique est basée sur une méthode pré- • task : une description de la tâche de l’utilisa-
dictive dont le principe consiste à inférer, à partir teur tracé,
des premières actions de l’utilisateur, l’ensemble • oi : un observé de la trace. Chaque oi est un
des traces qui couvrent ces actions. couple oi = (Ai, Mi), où :
Ai est une action de l’utilisateur, sachant que cha-
Adaptation des traces
que action Ai possède un type, noté Ai , qui définit
Une fois que la trace pertinente pour l’utilisateur sa structure par un ensemble d’attributs (a1, a2, …
cible est sélectionnée de la base de traces, elle sera am). Par exemple, l’action « écrire une date » peut
transformée par le module d’adaptation (3), en te-
nant compte de son profil et en se basant sur les avoir comme type écrire_ date (dd, mm, yyyy), et
l’action « déplacer un fichier » peut avoir comme
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où chaque propriété pi appartient à un des compo-
sants suivants :
type déplacer _ fichier (fichier, dossier_cible). • Capacités physiques et cognitives telles que
Mi est une modalité d’interaction. La notion de mo- les capacités sensorielles, l’attention, la mé-
dalité ayant diverses acceptions selon le domaine morisation, etc.,
d’étude (voir par exemple Bellik, 1995; Bernsen, • Compétences du domaine telles que la maî-
1996; Martin, 1995), il est par conséquent difficile trise de l’utilisateur des commandes Linux,
de trouver une définition qui fasse l’unanimité. En MS-DOS, etc.,
se basant sur Sehaba (2011), nous considérons une • Préférences telles que les couleurs préférées,
modalité comme un couple (Nigay, 2001) : dis- le style d’apprentissage, etc.
positif physique et langage. Par exemple, l’action vi est la valeur de la propriété, avec vi ∈ [0, 1]. Par
déplacer _ fichier peut être réalisée selon les exemple, la capacité de vue d’un utilisateur non-
modalités suivantes : voyant est pvue = 0, et la capacité de vue d’un utili-
sateur sans déficience visuelle est pvue = 1.
• ls fichier dossier_cible sous Linux,
• cp fichier dossier_cible sous MS-DOS, Le profil utilisateur peut être défini par l’utilisateur
lui-même en remplissant les valeurs des différentes
• glisser-déplacer sous GUI Windows.
propriétés, ou généré automatiquement à partir de
Nous avons supposé, dans notre formalisation, que l’analyse de ses traces d’interaction comme dans
chaque trace représente l’activité de l’utilisateur Hussaan (2010).
pour réaliser une tâche donnée. Néanmoins, en
pratique, le système collecte toutes les actions de Connaissances d’adaptation
l’utilisateur sans faire la distinction entre celles qui
font partie de la même tâche et celles qui n’en font Une connaissance d’adaptation permet au système
pas partie. Pour cela, c’est le SGBT (présenté dans de choisir, pour chaque action de la trace, la bonne
la section « Théorie de la trace ») qui assure le pas- modalité en fonction des propriétés du profil de
sage, par des transformations manuelles ou auto- l’utilisateur cible.
matiques, entre la trace première (contenant toutes
les activités de l’utilisateur sur l’application) et les Le principe est d’associer à chaque type d’action
traces associées aux tâches. Ai une ou plusieurs facettes, chacune étant définie
par un mode et une modalité. Le mode définit les
Profil utilisateur conditions dans lesquelles la modalité peut être réa-
lisée. Ces conditions portent sur le profil de l’uti-
C’est en fonction des propriétés du profil que le lisateur. La modalité définit le dispositif physique
module d’adaptation va transformer la trace sélec- et le langage d’interaction permettant de réaliser
tionnée pour qu’elle soit conforme à son utilisateur l’action. Formellement, la connaissance d’adapta-
cible. Le profil intervient également dans le pro-
cessus d’extraction de connaissances. Il permet de tion de Ai est :
déterminer les conditions dans lesquelles une mo-
dalité donnée peut être appliquée. Ai {
Formellement, le profil P d’un utilisateur donné est Facette1 :
un ensemble de propriétés pi qui caractérisent l’uti- Mode1 :
lisateur :
Modalité1 : < media1, langage d’interaction1>
P = {p1 = v1, p2 = v2, … pn = vn}
Facette2 :
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Mode2 :
Modalité2 : Adaptation des traces et extraction
de connaissances
…
} Dans cette section, nous présentons le principe de
nos méthodes d’adaptation de traces et d’extraction
Telle que pour chaque facette j : de connaissances d’adaptation.
• mji ∈ P : propriété du profil,
Adaptation des traces
• Iji ⊆ [0, 1] : intervalle de valeurs,
• wji : poids de la propriété mji dans le mode de L’adaptation des traces est un processus de trans-
la facette j. formation qui permet de générer à partir d’une tra-
Le mode exprime des contraintes sur les propriétés ce T, de la base de traces, une autre trace avec des
du profil, où chaque contrainte indique l’interval- modalités adaptées à son utilisateur cible.
le auquel doit appartenir la valeur de la propriété Le principe du processus d’adaptation est d’asso-
ainsi que le poids de la propriété dans le mode. Par cier à chaque action de la trace T la modalité qui
exemple, la connaissance d’adaptation de l’action maximise la similarité entre son mode et le profil
« afficher le contenu d’un dossier » ( ACD i ) peut de l’utilisateur cible. Le choix de la mesure de si-
être : milarité est tout à fait crucial pour une bonne exé-
cution du processus d’adaptation. Il s’agit en effet
ACD i { de trouver la meilleure adéquation entre le profil
de l’utilisateur et la modalité à associer à chaque
Facette1 :
action. Bisson (2000) présente un état de l’art sur
Mode1 : les fonctions de similarité.
Modalité1 : Le but du processus d’adaptation n’est pas d’exécu-
Facette2 : ter automatiquement les traces transformées, mais
de permettre à l’utilisateur cible de savoir com-
Mode2 : ment il peut procéder pour réaliser ses tâches. Pour
Modalité2 : l’exécution des traces, en plus du profil, d’autres
critères doivent être pris en compte tels que les dis-
Facette3 : positifs physiques disponibles, la cohérence entre
Mode3 : le langage d’interaction sélectionné et les logiciels
accessibles dans l’environnement informatique de
Modalité3 : l’utilisateur cible, etc.
}
Extraction de connaissances d’adaptation
Cette connaissance peut être définie par le concep-
teur ou générée automatiquement à partir de l’ana- L’objectif est d’extraire des connaissances d’adap-
lyse des traces d’interaction. Ce dernier cas est pré- tation concernant les modalités d’un type d’action
senté dans la section suivante.
Ai à partir des traces stockées dans la base de
traces. Le principe de la méthode d’extraction de
connaissances consiste à :
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Algorithme d’extraction
Chercher dans la base de traces l’ensemble de connaissances
des utilisateurs qui ont réalisé une action de type
Entrée : base de traces, seuil proche ε de 0.
Ai en utilisant une modalité Mi,
Sortie : connaissances d’adaptation
• Déterminer, dans les profils de ces utilisa-
teurs, les propriétés qui sont très proches ou Pour (chaque action Ak de type Ak dans la base de
identiques, trace) faire
• Affecter ces propriétés au mode modei associé
E = L’ensemble des modalités associées à
à la modalité Mi de Ai , l’action Ak
• Ajouter la facette (modei, Mi) à la connais- Pour (chaque modalité ∈ E) faire
sance de Ai , puis Construire la matrice M
• Refaire le même raisonnement pour toutes les
Modej = {}
modalités associées aux actions de type Ai . Pour (chaque colonne pj de la
Formellement, pour tous les observés ok = (Ak, Mk) matrice) M faire
de la base de traces, on définit la matrice M = (vij) si ((max(v1j, …, vmj) –
où 1 ≤ i ≤ m et 1 ≤ j ≤ n, avec : min(v1j, …, vmj))< alors
• m : le nombre d’utilisateurs qui ont réalisé X = moyenne (v1j,
l’action Ak avec la modalité Mk, …, vmj)
• n : le nombre de propriétés du profil utilisa-
teur, mode j = mode j ∪
{ pj ∈[x− ε,x+ ε]}
• vij : la valeur de la propriété pj de l’utilisateur
ui. fin
Par la suite, on applique l’algorithme suivant : fin
Ajouter la facette
au type Ak
fin
fin
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Cadre applicatif : formation VCIel
L’application que nous visons dans ce travail ce qui est très contraignant et coûteux pour l’admi-
concerne la formation VCIel (Sehaba et Metz, nistrateur, souvent préoccupé par d’autres tâches.
2011). VCIel6 (Visualisation et conception infogra-
phiques en ligne) est un Master 2 entièrement en En outre, le contenu de certaines fonctions n’est
ligne et à distance. Il vise à former des profession- pas adapté à tous les apprenants. En effet, chaque
nels dans les domaines de la production multimédia année, VCIel accueille à distance une vingtaine
et les technologies de l’Internet, l’infographie 2D- d’étudiants, en formation initiale ou en formation
3D et la conduite de projet. continue, provenant de différents pays. Cette di-
versité de provenance, tant géographique qu’ins-
Les apprenants de cette formation accèdent aux titutionnelle, nécessite des mécanismes adaptatifs
différents modules de la formation à travers la pla- afin que le système d’aide puisse adapter ses répon-
teforme SPIRAL7 (Renaut, Batier, Flory et Heyde, ses selon les spécificités de chaque apprenant : ses
2006). Cette dernière met à disposition des utilisa- compétences, son rythme d’apprentissage, sa façon
teurs des outils collaboratifs permettant des échan- d’apprendre, etc.
ges synchrones et asynchrones entre les différents
étudiants et entre les étudiants et leurs tuteurs. Afin L’objectif de notre travail dans ce cadre applicatif
de faciliter l’utilisation de cette plateforme par les était de développer un module permettant aux tu-
tuteurs et les apprenants, SPIRAL dispose d’un teurs et aux étudiants de s’entraider par le biais de
système d’aide offrant une description détaillée de partage de traces. Ce module devait être capable
ses principales fonctionnalités telles que l’inscrip- de transformer la trace d’un utilisateur donné pour
tion d’un étudiant à un module, l’activation d’une qu’elle soit adaptée à l’utilisateur cible en tenant
ressource (clavardage, forum, etc.), l’affichage des compte de son profil.
statistiques de connexion, etc. Dans le cadre de cette formation et sur la base des
Le système d’aide de cette plateforme est organisé modèles présentés dans cet article, nous avons dé-
sous forme d’un ensemble de briques. Chaque bri- veloppé une application qui permet aux étudiants
que possède un identifiant, un nom, une description de s’entraider par le biais du partage d’expérien-
et un ensemble de fonctions. Chaque fonction per- ces. Cette application a été implémentée en JAVA
met aux utilisateurs (tuteurs ou apprenants) ne maî- J2EE. Les profils des utilisateurs et les connais-
trisant pas la plateforme d’être guidés dans leurs sances d’adaptation sont stockés dans des fichiers
actions pour réaliser leurs tâches. XML. Le kTBS8 (kernel for Trace Base System) a
été utilisé pour stocker les traces d’interaction. Les
Les statistiques montrent que les fonctions d’aide données du kTBS sont codées en RDF9 (Resource
sont très peu consultées bien que les utilisateurs Description Framework). L’interface de cette ap-
aient des difficultés à utiliser certaines fonction- plication est basée sur les technologies JavaScript
nalités de la plateforme. Ils préfèrent souvent faire et CSS
appel au responsable de la formation ou à leurs col-
lègues pour sortir d’une situation de blocage plutôt
que de consulter l’aide. Une des raisons qui expli-
que ce faible engouement réside dans le fait que le
contenu de l’aide ne couvre pas toutes les fonction-
nalités de la plateforme. En effet, l’aide SPIRAL
est gérée par l’administrateur qui peut créer, modi-
fier ou supprimer des briques et/ou des fonctions,
8 Le kTBS est un prototype du SGBT (système de gestion
6 http://vciel.univ-lyon2.fr de base de traces) : http://liris.cnrs.fr/sbt-dev/ktbs
http://spiralconnect.univ-lyon1.fr 9 http://www.w.org/RDF
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Figure 3. Interface de création de connaissances d’adaptation
Cette interface permet à chaque utilisateur d’intro- La figure présente un exemple d’une trace parta-
duire son profil, de partager ses traces avec d’autres gée et le résultat de sa transformation. Ces deux tra-
utilisateurs, de recevoir les traces des autres utili- ces sont stockées dans le kTBS. Comme le montre
sateurs et, si nécessaire, de transformer ces traces cette figure, les traces peuvent être visualisées dans
afin qu’elles soient adaptées à son profil. Quant à différents formats : HTML, RDF, TTL, etc. (1). La
l’administrateur, il peut créer, modifier ou suppri- trace de la figure .A a été créée par l’utilisateur
mer manuellement des connaissances d’adaptation Bob et stockée dans sa base (nommée user_1) avec
et extraire ces connaissances automatiquement à l’identifiant t_ (2). Cette trace représente l’activité
partir des traces stockées dans le kTBS. de l’utilisateur Bob. Il s’agit de déplacer, compi-
La figure montre l’interface qui permet de confi- ler et exécuter un fichier LaTeX. Faute de place, la
gurer les connaissances d’adaptation. Cette interfa- figure ne montre que deux observés : déplacer un
ce correspond au compte de l’utilisateur « K.Seha- fichier () et compiler un fichier LaTeX (). Les
ba ». En tant qu’administrateur, cet utilisateur peut actions de cette trace sont effectuées avec des com-
gérer les connaissances d’adaptation et les profils mandes Linux. Cette trace a été partagée avec l’uti-
des utilisateurs. Les modèles de ces derniers ont lisateur Alice, puis transformée en tenant compte
été présentés dans les sections « Formalisations ». de son profil (Alice possède peu de connaissances
Comme le montre la figure, cette interface est com- concernant les commandes Linux et MS-DOS, et
posée de deux parties : la première partie permet préfère utiliser l’interface graphique).
de sélectionner un type d’action, puis de visualiser
ses facettes. La deuxième partie permet de manipu-
ler la modalité et le mode de la facette sélectionnée
dans la première partie. Ainsi, l’administrateur peut
créer ou modifier la modalité de la facette (média et
langage d’interaction) et/ou son mode (propriétés
et leurs intervalles).
66 2012 - Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire, 9(3)
www.ritpu.orgIJTHE • RITPU Figure 4. Exemple d’une trace et résultat de sa transformation Pour cela, pour tout observé de la trace partagée, le système a associé la modalité qui maximise la similarité entre son mode et le profil d’Alice. Com- me le montre la figure 5, pour l’observé move_file (déplacer fichier), le système a calculé les simila- rités entre le profil d’Alice et les différents modes de la connaissance d’adaptation du type d’action « move_file ». Ainsi, le système a sélectionné la modalité GUI (interface graphique) parce qu’elle est la plus proche du profil d’Alice. 2012 - International Journal of Technologies in Higher Education, 9(3) 67 www.ijthe.org
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Figure 5. Exemple « calcul de similarité »
Le résultat de cette transformation a été stocké dans capacité à faire évoluer le contenu de l’aide d’une
la base d’Alice (nommée user_) avec l’identifiant manière dynamique ainsi qu’à générer des aides
t_, comme le montre la figure 5.B. Tous les obser- adaptées au profil de leur utilisateur cible. Ainsi,
vés de cette trace ont été transformés avec des mo- nous avons proposé des modèles de représentation
dalités adaptées [voir (6) et ()] au profil d’Alice de traces, de profil utilisateur et de connaissances
(commandes GUI). d’adaptation. Nous avons également proposé des
méthodes d’adaptation de traces et d’extraction de
Conclusion connaissances d’adaptation à partir d’une base de
traces.
Cet article tente d’apporter une réponse à la problé-
L’application de notre travail concerne la formation
matique de compatibilité entre la vision du concep-
VCIel. Il s’agit de proposer une aide adaptative à
teur de l’aide et les compétences effectivement
base de traces permettant de faciliter l’utilisation de
requises des utilisateurs. En effet, plusieurs études
la plateforme SPIRAL.
(Capobianco et Carbonell, 2006; Leplat, 1998) po-
sent le problème de l’écart entre ces deux représen- Nous travaillons actuellement sur la validation de
tations, ce qui explique en partie les difficultés ren- notre approche par des expérimentations sur des
contrées par les utilisateurs des systèmes d’aide. traces issues de cette plateforme. Également, nous
sommes intéressés par le partage d’expériences en-
Dans ce travail, nous avons proposé une approche
tre utilisateurs avec et sans handicaps.
d’un système d’aide à base de traces. Il s’agit de
considérer les traces d’interaction comme des sour-
ces de connaissances que le système peut utiliser
pour aider ses utilisateurs en cas de situation de blo-
cage. L’avantage de cette approche réside dans sa
68 2012 - Revue internationale des technologies en pédagogie universitaire, 9(3)
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