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THÈSE DE DOCTORAT DE

LE MANS UNIVERSITE

IMT ATLANTIQUE BRETAGNE-PAYS DE LA LOIRE

COMUE UNIVERSITE BRETAGNE LOIRE

ÉCOLEDOCTORALEN°601

Mathématiques et Sciences et Technologies

de l"Information et de la Communication

Spécialité :Informatique (Section CNU 27)

Par

Inès DABBEBI

Conception et génération dynamique de tableaux de bord d"apprentissage contextuels Thèse présentée et soutenue à Laval, le 11 Octobre 2019 Unité de recherche : Laboratoire Informatique de l"Université du Mans (LIUM) Laboratoire des Sciences et Techniques de l"Information, de la Communication et de la Connaissance (Lab-STICC)

Thèse N°: 2019LEMA1018

Rapporteurs avant soutenance :

Vanda LUENGO Professeure des Universités, Sorbonne Université - LIP6 Jean-Charles MARTY Maître de conférences HDR, Université de Savoie Mont-Blanc

Composition du Jury :

Président : Sébastien GEORGE Professeur des Universités, Le Mans Université Examinateurs : Anne BOYER Professeure des Universités, Université de Lorraine Philipe DAUBIAS Ingénieur de Recherche - Docteur, ENS Lyon - IFE Dir. de thèse : Sébastien IKSAL Maître de conférences HDR, Le Mans Université Serge GARLATTI Professeur des Universités, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire

Co-dir. de thèse : Jean-Marie GILLIOT Maître de conférences, IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire

Remerciements

Je tiens à remercier mon directeur de thèse M. Sébastien Iksal d"avoir dirigé cette thèse,

pour sa relecture, ses retours réguliers et pour son suivi tout le long de la thèse. Ensuite je veux remercier mon co-directeur de thèse M. Serge Garlatti pour tous ses précieux conseils. Je remercie infiniment mon encadrant de thèse M. Jean-Marie Gilliot qui m"a soutenu sur les aspects scientifiques de la thèse tant sur le plan des connaissances que de la rigueur. Je remercie les rapporteurs Mme Vanda Luengo et M. Jean-Charles Marty pour l"intérêt porté à la lecture de cette thèse que j"ai pu mesurer par leurs remarques pertinentes et constructives. Je tiens à remercier également Mme Anne Boyer d"avoir participé au jury de ma thèse. Je remercie M. Sébastien George pour sa participation à ce jury et pour ses conseils pertinents tout au long de ma thèse. Je remercie aussi M. Philippe Daubias pour sa participation à ce jury et son accompagnement durant mes rencontres avec les enseignants. Je tiens à remercier également Mme Marie Lefèvre et M. Issam Rebei membres du

comité de suivi de thèse, d"avoir accepté d"évaluer mon travail année après année.

J"adresse également tous mes remerciements à tous les membres du projet ANR Hubble pour cette expérience scientifique enrichissante. Je remercie aussi les personnes qui ont contribué indirectement à cette thèse de par de leur soutien et leur aide scientifique, je pense en particulier à Guillaume, Quentin, Vincent, Aicha, Youness, Oussema, Zeyneb et plus généralement l"équipe IEIAH et l"équipe IHSEV. Merci à toutes les personnes qui travaillent à l"IUT de Laval, merci en particulier à M.Thierry Amiard pour leur soutien administratif, merci au personnel du service informatique. Je remercie également les personnels du département génie biologique plus spécialement

Dalal, Claire, Virginie et Rose-Marie.

Pour mes parents qui ont toujours été un pilier dans mon parcours. Et toute ma famille qui m"a encouragée depuis le début. À la personne sans qui rien ne serait possible. 2

Table des matièresRemerciements2

1 Introduction générale11

1.1 Contexte scientifique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

1.1.1 Analytique de l"apprentissage numérique(Learning Analytics). . . 11

1.1.2 Projet HUBBLE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.2 Problématique générale et questions de recherche . . . . . . . . . . . . . . 13

1.3 Limites des travaux existants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.4 Hypothèses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

1.5 Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

1.5.1 Processus de capture des besoins et d"identification des dimensions

de conception (Q1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

1.5.2 Modèles pour la génération des tableaux de bord (Q2) . . . . . . . 22

1.5.3 Processus de génération des tableaux de bord (Q3) . . . . . . . . . 23

1.6 Organisation du document . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

I État de l"art25

2 Cadre d"étude26

2.1 Processus d"analyse des données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.1.1 Analytique de l"apprentissage numérique(Learning Analytics). . . 26

2.1.2 Informatique décisionnelle(Business Intelligence). . . . . . . . . . 27

2.1.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

2.2 Indicateur d"apprentissage et Indicateur clé . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.2.1 Indicateur d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.2.2 Indicateur clé de performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.2.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.3 Tableau de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.3.1 Tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.3.2 Tableau de bord décisionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.3.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.4 Parallèle entre les deux domaines d"analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.5 Processus de prise de décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2.5.1 Décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2.5.2 Prise de décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2.5.3 Aide à la décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2.6 Définition des objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

2.7 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

3

3 Processus de conception de tableaux de bord d"apprentissage 38

3.1 Étapes d"un processus de conception . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.2 Étape de capture des besoins centrée utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.2.1 Intérêt d"une démarche centrée sur l"utilisateur . . . . . . . . . . . . 40

3.2.2 Apport d"une démarche participative . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

3.2.3 Quelques outils pour accompagner la capture des besoins . . . . . . 42

3.3 Modélisation de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . 42

3.3.1 Dimensions de conception : d"une capture des besoins vers une

modélisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3.3.2 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

3.3.3 Modèles pour les tableaux de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3.4 Génération de tableaux de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.4.1 Solutions pour la génération de tableaux de bord . . . . . . . . . . 50

3.4.2 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

3.5 Structures des systèmes d"adaptation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

3.5.1 Modélisation dans un système d"adaptation . . . . . . . . . . . . . 54

3.5.2 Processus de génération adaptatifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

3.5.3 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4 Revue de tableaux de bord d"apprentissage 58

4.1 Travaux sur les tableaux de bord généraux avec des indicateurs prédéfinis . 59

4.1.1 Présentation des travaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.1.2 Limites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

4.2 Travaux sur les tableaux de bord sur mesure avec des indicateurs non

prédéfinis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.2.1 Présentation des travaux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

4.2.2 Limites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.3 Synthèse sur les dimensions de conception d"un tableau de bord

d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

4.3.1 Dimensions "Qui?" et "Pourquoi?" . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.3.2 Dimension "Quand?" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.3.3 Dimension "Quoi?" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.3.4 Dimension "Comment?" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

4.3.5 Dimension "Où?" . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

4.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

II Contributions75

5 Conception itérative de processus de capture et analyse des besoins 76

5.1 Processus de capture des besoins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

5.2 Première itération : l"enquête par questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.2.1 Participants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

5.2.2 Organisation des questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

5.2.3 Synthèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5.3 Deuxième itération : l"enquête par entretiens . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

5.3.1 Objectifs relatifs aux entretiens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

5.3.2 Participants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

5.3.3 Organisation des questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

4

5.3.4 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

5.4 Troisième itération : les ateliers participatifs . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.4.1 Déroulement des ateliers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

5.4.2 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

5.5 Quatrième itération : support à la conception participative de tableaux de

bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

5.5.1 Motivations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

5.5.2 Espace de conception de tableau de bord d"apprentissage . . . . . . 91

5.5.3 Principe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

5.5.4 Préparation et matériel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

5.5.5 Ateliers de test de l"outil de conception participative . . . . . . . . 95

5.5.6 Déroulement de l"atelier dans le cadre du projet TactileoMap . . . . 96

5.5.7 Résultats de la capture des besoins : cas de TactileoMap . . . . . . 96

5.5.8 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

5.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

6 Modélisation de tableaux de bord d"apprentissage 101

6.1 Modélisation des besoins et contextes utilisateurs . . . . . . . . . . . . . . 102

6.1.1 Modèle de contexte utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

6.1.2 Modèle de décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

6.2 Modélisation des indicateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

6.2.1 Indicateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

6.2.2 Contexte d"un indicateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

6.2.3 Caractéristiques techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

6.3 Modélisation des moyens de visualisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

6.4 Modélisation pour la réutilisation du tableau de bord d"apprentissage . . . 109

6.4.1 Modèle de composition du tableau de bord d"apprentissage . . . . . 110

6.4.2 Modélisation du patron d"un tableau de bord d"apprentissage . . . . 111

6.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

7 Processus de génération de tableaux de bord d"apprentissage 115

7.1 Étape 1 : l"identification des indicateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

7.1.1 Identification du contexte utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

7.1.2 Identification de la liste des indicateurs . . . . . . . . . . . . . . . . 117

7.1.3 Identification du patron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

7.1.4 Identification des indicateurs clés . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

7.2 Étape 2 : l"organisation des indicateurs clés . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

7.2.1 Création des vues du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . 122

7.2.2 Création des sections du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . 122

7.3 Étape 3 : l"instanciation du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . 125

7.3.1 Création des composants graphiques . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

7.3.2 Filtrage des mesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

7.3.3 Identification de la liste des moyens de visualisation possibles . . . . 129

7.3.4 Présentation du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . 130

7.3.5 Ajustement du format des mesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

7.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

5

III Mise à l"essai et évaluation 1338 Architecture du générateur de tableaux de bord d"apprentissage 134

8.1 Architecture du générateur de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . 134

8.1.1 Modèles conceptuels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

8.1.2 Questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

8.1.3 Générateur de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . 139

8.2 Prototype de générateur de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . 141

8.2.1 Instrumentation du questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

8.2.2 Instrumentation du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . . 143

8.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

9 Mise à l"essai et résultats du générateur de tableaux de bord

d"apprentissage147

9.1 Application au cas de TactileoMap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

9.1.1 Première itération : la génération d"un tableau de bord

d"apprentissage général . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148

9.1.2 Deuxième itération : l"introduction de la notion de patron de

tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

9.1.3 Troisième itération : l"intégration des indicateurs . . . . . . . . . . . 154

9.2 Application au cas de RearthM3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

9.2.1 Présentation du jeu RearthM3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

9.2.2 Tableaux de bord pour RearthM3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

9.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161

IV Conclusion163

10 Conclusion164

10.1 Synthèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

10.1.1 Processus de capture des besoins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164

10.1.2 Modélisation des tableaux de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

10.1.3 Génération des tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . . . 165

10.1.4 Expérimentation de la génération de tableaux de bord d"apprentissage166

10.2 Limites et Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

10.2.1 Amélioration du prototype de générateur de tableaux de bord

d"apprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

10.2.2 Co-conception des tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . 168

10.2.3 Capitalisation des tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . 168

10.2.4 Évaluation du générateur de tableaux de bord d"apprentissage . . . 168

10.2.5 Vers une génération de tableaux de bord d"apprentissage adaptatifs 169

A Questionnaire de capture des besoins181

B Vue comparative de tableaux de bord d"apprentissage 183 6

Table des figures

2.1 Vue comparative entre les deux processus d"analyse . . . . . . . . . . . . . 29

2.2 Illustration du modèle IMCC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

2.3 Liens entre la prise de décision, l"aide à la décision et la réalisation de

l"objectif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

3.1 Étapes d"un processus de conception centré sur l"utilisateur [Jokelaet al.,

2003] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.2 Comparaison d"un processus de capture des besoins entre une approche

centrée sur l"utilisateur et une approche participative . . . . . . . . . . . . 41

3.3 Modèle de référence de l"analytique de l"apprentissage numérique [Chatti

et al., 2012] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.4 Métamodèle d"une stratégie d"observation [Oualiet al., 2014] . . . . . . . . 47

3.5 Métamodèle d"un tableau de bord [Chowdharyet al., 2006] . . . . . . . . . 48

3.6 Architecture du processus de spécification [Ouali, 2016] . . . . . . . . . . . 51

3.7 Flux de composants du tableau de bord [Chowdharyet al., 2014] . . . . . . 51

3.8 Architecture du moteur de composition [Iksal et Garlatti, 2002] . . . . . . 55

4.1 Statistiques sur les progrès [Van Leeuwenet al., 2017] . . . . . . . . . . . . 59

4.2 Tableau de bord de GISMO [Mazza et Botturi, 2007] . . . . . . . . . . . . 60

4.4 Tableau de bord LARAe [Charleeret al., 2014] . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.5 Visualisation de données sur Lab4CE [Venant, 2016] . . . . . . . . . . . . . 62

4.6 Tableau de bord LAPA [Park et Jo, 2015] . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.7 Tableau de bord Student Explorer [Aguilaret al., 2014] . . . . . . . . . . . 63

4.8 Maquette du tableau de bord de [Abel et Evans, 2013] . . . . . . . . . . . 64

4.9 Tableau de bord multi-institutionnel de [Brooset al., 2018] . . . . . . . . . 65

4.10 Interface de conception des indicateurs de DDART [Jiet al., 2014] . . . . . 67

4.11 Outil EVADE [Kapros et Peirce, 2014] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.12 Tableau de bord PADA [Mejiaet al., 2012] . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

4.13 Tableau de bord de l"outil Lumilo [Holsteinet al., 2018] . . . . . . . . . . . 69

5.1 Démarche de travail . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

5.2 Processus de capture des besoins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.3 Répartition des cas d"étude par rôle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5.4 Résultats de l"activité de réalisation de croquis . . . . . . . . . . . . . . . . 87

5.5 Résultats de l"activité de réalisation des wireframes . . . . . . . . . . . . . 87

5.6 Résultats de l"activité de réalisation des maquettes . . . . . . . . . . . . . 88

5.7 Espace de conception de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . 94

5.8 Résultats de l"étape de caractérisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

5.9 Résultats de l"étape de prototypage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

5.10 Résultats de l"étape de la présentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

7

6.1 Modèle conceptuel du contexte utilisateur (UML) . . . . . . . . . . . . . . 1036.2 Modèle conceptuel de décision . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1046.3 Modèle conceptuel d"indicateur (UML) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1066.4 Modèle conceptuel du moyen de visualisation (UML) . . . . . . . . . . . . 1086.5 Modèle de composition d"un tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . 1106.6 Lien entre le patron et le modèle de composition . . . . . . . . . . . . . . . 1116.7 Modèle conceptuel du patron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1127.1 Vue d"ensemble du processus de génération . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1157.2 Étape 1 : identification des indicateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1177.3 Identification du contexte utilisateur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1177.4 Processus de sélection des indicateurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1187.5 Illustration de la correspondance entre les termes génériques et spécifiques 1197.6 Exemple d"indicateur étiqueté . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1207.7 Illustration d"extraction des dimensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1207.8 Illustration de l"organisation des indicateurs clés en vues et sections . . . . 1217.9 Illustration de la création des vues (R1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1227.10 Illustration de la création des sections (R2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1237.11 Illustration de l"organisation inter-sections (R3) . . . . . . . . . . . . . . . 1237.12 Illustration de l"application de la règle de continuité (R4) . . . . . . . . . . 1247.13 Exemple d"application de la règle de précision (R6) . . . . . . . . . . . . . 1257.14 Étape 3 : l"instanciation du tableau de bord d"apprentissage . . . . . . . . 1257.15 Résultat d"application de la règle de répartition (R7) . . . . . . . . . . . . 1267.16 Illustration de la sélection des moyens de visualisation . . . . . . . . . . . . 1307.17 Exemple d"un indicateur réparti en quatre composants graphiques(widget)131

8.1 Architecture du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

8.2 Exemples des moyens d"interactions présentés dans le générateur . . . . . . 136

8.3 Architecture du questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

8.4 Moteurs du générateur de tableaux de bord d"apprentissage . . . . . . . . . 139

8.5 Représentation du fichier de description générique du tableau de bord

d"apprentissage (Schéma XML) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

8.6 Représentation du composant graphique (Schéma XML) . . . . . . . . . . 141

8.7 Interface utilisateur en trois pages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

8.8 Exemple d"un tableau de bord d"apprentissage généré . . . . . . . . . . . . 143

8.9 Exemple d"un tableau de bord opérationnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

8.10 Exemple d"un tableau de bord stratégique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

9.1 Application TactileoMap [Sanchezet al., 2014] . . . . . . . . . . . . . . . . 147

9.2 Résultat de la première génération d"un tableau de bord d"apprentissage . 149

9.3 Tableau de bord opérationnel : le suivi de la performance des équipes après

une seule séance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

9.4 Tableau de bord tactique : le suivi de la performance des équipes sur des

périodes de temps. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

9.5 Premier tableau de bord stratégique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

9.6 Deuxième tableau de bord stratégique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154

9.7 Génération d"un tableau de bord tactique lors de la troisième itération . . 155

9.8 Génération d"un tableau de bord opérationnel lors de la troisième itération 156

9.9 Génération d"un tableau de bord stratégique lors de la troisième itération 158

9.10 Interfaces de RearthM3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

9.11 Tableau de bord généré par l"outil UTL [Iksalet al., 2018] . . . . . . . . . 160

8

9.12 Génération d"un tableau de bord stratégique pour RearthM3 . . . . . . . 161

9

Liste des tableaux

2.1 Comparaison entre les deux processus d"analyse . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.1 Comparaison entre les modèles de tableaux de bord . . . . . . . . . . . . . 49

3.2 Étude sur les travaux de Ouali [2016] : Intervention des acteurs durant la

génération de tableau de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

3.3 Étude sur les travaux de Chowdharyet al.[2014] : Intervention des acteurs

durant la génération de tableau de bord . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

4.1 Liste des éléments décrivant les dimensions de conception . . . . . . . . . . 72

4.2 Liste des valeurs pour chaque dimension de conception . . . . . . . . . . . 72

5.1 Synthèse des résultats du questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

5.2 Synthèse des éléments associés aux dimensions de conception . . . . . . . . 100

7.1 Exemple d"indicateur avec trois niveaux de granularité différents . . . . . . 128

7.2 Exemple d"application de la règle de fusion (R9) . . . . . . . . . . . . . . . 128

9.1 Évaluation du tableau de bord organisée par section . . . . . . . . . . . . . 150

9.2 Évaluation du tableau de bord en termes des modèles . . . . . . . . . . . . 150

A.1 Description des éléments du questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182 B.1 Étude comparative des tableaux de bord d"apprentissage existants . . . . . 184 10

Chapitre 1Introduction générale

Nombre d"Environnements Informatiques pour l"Apprentissage Humain (EIAH) engendrent une production de traces numériques résultant de l"activité des différents utilisateurs au cours d"une situation pédagogique. Cependant, l"exploitation de ces traces nécessite la définition de tout un processus d"analyse permettant de traiter et de visualiser des données autour d"une situation d"apprentissage. La construction de ces processus d"analyse rend explicites de nombreuses informations qui sont mises à disposition des utilisateurs (enseignants, apprenants, concepteurs, administratifs, etc.). Cela permet également à l"analyste et au chercheur de proposer, de concevoir et de tester de nouveaux concepts, indicateurs ou modèles. Dans le cadre de

cette thèse, nous nous intéressons à un modèle particulier dont l"objectif est de décrire un

tableau de bord d"apprentissage adapté, contextuel et dynamique au service de chaque utilisateur intervenant dans le système d"enseignement. Dans ce chapitre d"introduction, nous présentons d"abord le contexte scientifique dans lequel s"insère notre recherche. Le travail que nous présentons dans cette thèse s"inscrit principalement dans une problématique générale de l"analytique de l"apprentissage numérique et particulièrement dans le contexte du projet ANR HUBBLE. Ensuite, nous présentons notre problématique, tout en détaillant nos questions de recherche. Nous

énumérons par la suite les limites des travaux existants et nos hypothèses. Nous décrivons

ainsi nos contributions de recherche. Enfin, nous terminons ce chapitre par le plan de ce manuscrit.

1.1 Contexte scientifique

Ce paragraphe propose, dans un premier temps, une brève introduction aux analytiques des apprentissages numériques et à l"affichage des résultats d"analyse à différentes catégories d"utilisateurs. Dans un second temps, les objectifs principaux du projet ANR HUBBLE sont présentés tant du point de vue des analyses que du point de vue des tableaux de bord. En effet, cette thèse s"inscrit dans le cadre de ce projet ANR.

1.1.1 Analytique de l"apprentissage numérique(Learning

Analytics)

LesLearning Analytics (LA)appelés analytique de l"apprentissage numérique [Labarthe et Luengo, 2016] ont notamment pour enjeux de collecter des traces d"interaction des apprenants, de les analyser et de proposer un affichage des résultats d"analyse à différents utilisateurs. Il est donc nécessaire de leur proposer des affichages adaptés à leurs besoins, principalement sous la forme de tableaux de bord [Few, 2013]. 11

Un tableau de bord d"apprentissage est un affichage unique qui regroupe différentsindicateurs sur l"apprenant, le(s) processus d"apprentissage et/ou le(s) contexte(s)d"apprentissage en un ou plusieurs moyens des visualisations [Schwendimannet al., 2017].

Un indicateur, c"est l"implémentation et le résultat d"un processus d"analyse. Il est

défini comme un observable signifiant sur le plan pédagogique, calculé ou établi à l"aide

d"observés, et témoignant de la qualité de l"interaction, de l"activité et de l"apprentissage

dans un EIAH. L"indicateur est défini en fonction d"un objectif d"observation et motivé par un objectif pédagogique [Iksal, 2012]. Le domaine de l"analytique de l"apprentissage numérique est un nouveau domaine qui s"est donné comme objectif de construire ces processus d"analyse en lien avec les utilisateurs. Selon Scelier [2017], le but est d"analyser les traces numériques laissées par les apprenants afin de mieux les comprendre et d"optimiser l"apprentissage. En effet, l"analytique de l"apprentissage numérique porte sur la mesure, la collecte, l"analyse et la communication de rapports fondés sur des traces d"apprenants en situation d"apprentissage dans le but de comprendre et d"optimiser l"apprentissage et son contexte [Siemenset al., 2011]. Selon Chatti etal.[2012], les outils de l"analytique de l"apprentissage numérique devraient fournir une rétroaction axée sur les objectifs des différentes parties prenantes en vue d"une réflexion, d"une prise de conscience de soi et d"une aide à la décision. Nous en déduisons que le calcul des indicateurs et leurs visualisations sous la forme de tableaux de bord d"apprentissage dépendent principalement d"une compréhension fine des objectifs et des besoins utilisateurs.

1.1.2 Projet HUBBLE

Cette thèse s"inscrit dans le contexte du projet ANR HUBBLE qui vise à la création d"un observatoire national et d"un dépôt de processus d"analyse de haut niveau. Le projet a pour but de proposer principalement des moyens pour accompagner les différents utilisateurs tout au long du processus d"analyse. Conformément à la définition de l"analytique de l"apprentissage numérique, le projet veut proposer des moyens pour les étapes de mesure, de collecte, d"analyse et de communication. Ceci implique des moyens de collecte et de modélisation de traces. Le projet envisage de fournir d"autres moyens pour décrire les processus d"analyse pour différents utilisateurs décisionnels [Luengo,

2014] ainsi que pour décrire et mettre en oeuvre les calculs d"indicateurs et leurs

visualisations. En effet, la visualisation des indicateurs est utilisée pour communiquer clairement l"information importante [Few, 2013] et constitue souvent un moyen beaucoup plus rapide de partager un message que de tout décrire dans un texte écrit [Crampton,

2001]. L"utilisation des tableaux de bord d"apprentissage est considérée comme le moyen

de communication le plus connu pour visualiser des indicateurs [Few, 2013] . Le projet s"intéresse principalement à proposer des moyens pour décrire les processus d"analyse. Un processus d"analyse est un ensemble d"actions appliquées dans un ordre logique qui vise à manipuler un corpus de données afin de produire des résultats pertinents et utilisables, comme peuvent l"être les modèles mathématiques, les indicateurs et les visualisations

1. L"objectif principal du projet est de faciliter la capitalisation

et la réutilisation de processus d"analyse en analytique de l"apprentissage numérique.

Néanmoins, ce domaine est confronté à une hétérogénéité en ce qui concerne les traces, les

processus d"analyse et les outils d"e-learning conduisant ces analyses [Chattiet al., 2012]. Par conséquent, les processus d"analyse doivent être redéfinis lorsque leur contexte de

mise en oeuvre change : ils ne peuvent pas être facilement réutilisés, partagés ou améliorés

[Lebiset al., 2016]. L"objectif est alors de proposer un formalisme indépendant et des

1. http ://HUBBLElearn.imag.fr/

12

modèles pour décrire les processus d"analyse en vue de les capitaliser. Ces modèles sontintroduits dans toutes les étapes du processus d"analyse à partir de l"étape de collectejusqu"à la communication.

Dans notre travail, nous intervenons durant l"étape de communication en proposant des tableaux de bord d"apprentissage aux utilisateurs comme des enseignants, des responsables

pédagogiques, etc. La définition de modèles pour la génération de ces tableaux de bord

d"apprentissage est nécessaire. Ces modèles sont considérés comme une structure de capitalisation de tableaux de bord d"apprentissage.

1.2 Problématique générale et questions de recherche

Problématique de recherche

D"une part, ces tableaux de bord doivent être adaptés aux contextes des utilisateurs et répondre à leurs besoins de visualisation pour les accompagner dans l"analyse de leurs situations d"apprentissage. D"autre part, ces tableaux de bord d"apprentissage doivent être

aussi réutilisables dans des contextes utilisateurs similaires. L"idée est, ici, de répondre en

partie à l"objectif principal du projet HUBBLE autour de la capitalisation du processus d"analyse, en particulier sur l"exploitation du résultat. Ceci nous a conduit à formuler la problématique suivante : Notre problématique est donc l"identification d"une ou plusieurs structures génériques de tableaux de bord d"apprentissage. Ces structures doivent être à la fois génériques pour assurer leur réutilisation, tout en s"adaptant aux besoins spécifiques des utilisateurs. L"idée est donc de comprendre le contexte des utilisateurs et de capturer leurs besoins en termes de visualisation de la manière la plus exhaustive possible, de capitaliser cette capture au travers de modèles explicites, et de proposer une génération de tableaux de bord d"apprentissage fondée sur ces modèles. La compréhension de ces informations permettra de définir le contexte d"utilisation du tableau de bord d"apprentissage. Nous appliquons, pour y parvenir, la mise en place d"un processus de capture des besoins. La formalisation de ces informations à travers des modèles permettra leur exploitation. En effet, la définition des différents contextes d"utilisation et des contextes utilisateurs permet par la suite d"assurer une génération dynamique de tableaux de bord d"apprentissage adaptés.

Questions de recherche

Les questions qui découlent de notre problématique de recherche se répartissent autour des trois grandes parties correspondant aux grandes étapes d"élaboration des tableaux de

bord d"apprentissage : la capture des besoins, la spécification des modèles et la génération

de tableaux de bord d"apprentissage. Considérant qu"un premier challenge consiste à identifier l"utilisateur des tableaux de bord d"apprentissage, ses besoins et son contexte, nous avons posé la première question de recherche suivante : Q1. Comment capturer les besoins des utilisateurs avec un niveau de précision suffisant pour générer les tableaux de bord d"apprentissage ? 13 Notre objectif général de recherche est de proposer une ou plusieurs structures génériques de tableaux de bord d"apprentissage, afin de développer un ou plusieurs outils pour aider les utilisateurs à analyser et prendre des décisions autour de leurs contextes d"apprentissage. Nous émettons l"hypothèse qu"il est nécessaire d"établir un processus de capture des besoins pour générer un tableau de bord d"apprentissage de la manière la plus appropriée

(c.-à-d. la plus compréhensible par l"utilisateur). En effet, l"une des difficultés majeures

consiste à proposer une représentation graphique des indicateurs qui fasse sens aux utilisateurs. Nous supposons que les utilisateurs peuvent prendre une décision s"ils utilisent un tableau de bord d"apprentissage répondant à leurs contextes et qui est adapté aux besoins capturés. L"objectif est alors de spécifier le contexte d"utilisation de tableaux de bord d"apprentissage. Celui-ci représente à la fois le contexte de l"utilisateur et ses besoins en termes de visualisation. En effet, nous avons retenu la définition proposée par Chaker [2012] où un contexte d"objet correspond à toutes les dimensions pouvant avoir un impact sur cet objet. Par ailleurs, la définition du contexte d"utilisation peut être représentée par un ensemble de dimensions nommé dimensions de conception [Shaw, 2012] dans une perspective de génération dynamique des tableaux de bord d"apprentissage. Ces dimensions de conception présentent à la fois des dimensions contextuelles et des dimensions de génération de tableaux de bord d"apprentissage. L"identification de ces dimensions permet de mieux représenter le contexte de l"utilisateur et donc de caractériser la ou les structures pertinentes de tableaux de bord d"apprentissage. Ces réflexions nous ont amenés à formuler deux questions intermédiaires de recherche. Q1.1. Comment identifier les dimensions de conception pour la génération de tableaux de bord d"apprentissage ? Les dimensions de conception sont des éléments centraux de notre travail. Nous supposons que chaque utilisateur peut avoir plusieurs contextes et donc plusieurs tableaux de bord d"apprentissage pour l"accompagner tout au long d"une situation d"apprentissage. Un premier challenge consiste à identifier le contexte d"utilisation d"un tableau de bord d"apprentissage et donc les dimensions de conception. Nous devons nous orienter vers l"utilisateur pour assurer une compréhension fine de son contexte et ainsi assurer une capture exhaustive de ses besoins. En effet, les dimensions de conception doivent être établies à partir des besoins capturés, des situations d"apprentissage et des objectifs des utilisateurs, qui forment le contexte d"utilisation des tableaux de bord d"apprentissage. Notre objectif est d"aboutir à une méthode de capture des besoins contextualisés permettant d"expliciter ces différentes dimensions pour chaque tableau de bord d"apprentissage. Un second challenge consiste à déterminer un processus de génération par lequel nous produisons des tableaux de bord d"apprentissage tout en nous fondant sur les dimensions de conception identifiées. Ce challenge nous amène à prendre en compte une deuxième question intermédiaire de recherche : Q1.2. Comment passer d"un processus de capture des besoins à la génération d"un tableau de bord d"apprentissage ? À partir des besoins utilisateurs obtenus par le processus de capture, nous devons proposer des tableaux de bord d"apprentissage dynamiques et adaptés aux contextes utilisateurs. L"idée étant que les utilisateurs puissent obtenir des tableaux de bord générés sans l"intervention d"un expert en visualisation de données. Nous partons du principe que la 14

spécification des informations par le biais de modèles exprimant les besoins et contextesutilisateurs pourront servir de base à un processus de génération dynamique de tableauxde bord d"apprentissage.Pour répondre à cette question, nous nous sommes intéressés à deux autres questions derecherche :

Q1.2.1. Comment faire le lien entre la capture des besoins et la construction des modèles?

Nous émettons l"hypothèse que la capture des besoins en soi, est une activité itérative où

chaque étape permettra à la fois d"identifier et de raffiner les dimensions de conception. Cesquotesdbs_dbs1.pdfusesText_1

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