iso/ iec jtc1 sc36...2015/07/06 · iso/ iec jtc1 sc36 information technology for learning,...

ISO/ IEC JTC1 SC36 Information Technology for

Learning, Education, and Training

28e session du SC36

&

Open forum « Initiatives2015 »

CESI Nord-Ouest : Enseignement supérieur et formation

professionnelle & l’AFNOR

Rouen, France : 22-27 juin 2015

Rapport de mission

De la Délégation AUF, Liaison A, auprès du SC36

par

Mokhtar Ben Henda

Henri Hudrisier

[http://iso-sc36.auf.org/]

Juin 2015

Rapport de mission – 28e session du SC36 et Open forum « Initiatives2015 », Rouen, France : 22-27 juin 2015

SOMMAIRE

28e SESSION DU SC36 : ROUEN, 22-27 JUIN 2015 ..................................... 3

1. Cadre général ...................................................................................................................... 3

1.1. Composition de la délégation AUF ............................................................................. 3

1.2. Date & lieux des activités ............................................................................................ 4

2. Agenda des activités : plénières, groupes de travail et Open forum .................................. 4

3. Activités de la délégation AUF .......................................................................................... 4

4. Participation aux travaux de la plénière d’ouverture du SC36 ........................................... 5

4.1. Rapport du Chairman (SC36 3116) : ........................................................................... 6

4.2. Rapport du Secrétariat (SC36 N3112) : ....................................................................... 6

4.3. Rapport du représentant du Secrétariat Central de l’ISO (SC36 N3109) .................... 7

5. Participation aux réunions des groupes de travail .............................................................. 9

5.1. Le Working Group 1 (WG1) : vocabulaire................................................................ 10

5.1.1. Le travail terminologique du WG1 .................................................................... 10

5.1.2. L’approche méthodologique du travail terminologique du WG1 ...................... 12

5.2. Le Working Group 3 (WG3) : Information de l'apprenant ........................................ 14

5.3. Le Working Group 4 (WG4) : Gestion et livraison de connaissances, d'éducation et

de formation ......................................................................................................................... 15

5.4. Le Working Group 8 (WG8) : Interopérabilité pour le traitement des traces

d’apprentissage ..................................................................................................................... 17

6. Participation aux travaux de la plénière de clôture du SC36 ........................................... 18

7. Annexes ............................................................................................................................ 22

7.1. Les pays membres du SC36 ....................................................................................... 22

7.2. Liste des participants aux réunions du WG1 : Rouen 2015....................................... 23

7.3. Sigles et acronymes ISO ............................................................................................ 23

7.4. Vocabulaire breton proposé pour la norme ISO/IEC 2382-36-3e éd ........................ 24

7.5. Lettre d'appui à la reconduction du mandat de convenership du WG1 …………… 53

OPEN FORUM « INITIATIVES2015 » : CESI, ROUEN, 26 JUIN 2015

- Appel à communication

- Programme

- Actes

- Galerie


28e SESSION DU SC36 : ROUEN, 22-27 JUIN 2015

La liaison AUF/SC36 dispose désormais de son propre site Web institutionnel sur lequel sont relayées les informations et les ressources issues des activités de la

délégation AUF/SC36 dans le domaine normatif des TICE.

http://iso-sc36.auf.org/

1. CADRE GENERAL

Dans sa tradition de participer à toutes les sessions du Sous-comité 36 de l’ISO (ISO/IEC

JTC1 SC36) comme Liaison de Catégorie A, la délégation AUF a participé aux travaux du

SC36 qui ont eu lieu au CESI (Ecole de formation des Ingénieurs) de Rouen du 22 au 27 juin

2015. La délégation a aussi participé de façon active à l’Open forum scientifique

« Initiatives2015 » qui s’est tenu au CESI le 26 juin 2015. Les membres de la délégation ont

fait partie du comité scientifique de cet Open forum et animé ses deux séances de travail.

Dans ce rapport de mission, il sera question de présenter la synthèse de ces deux évènements

et de décrire la participation de la liaison AUF à l’un et à l’autre.

1.1. Composition de la délégation AUF

La liaison AUF a participé aux travaux de la 28e session du SC36 de l’ISO/IEC JTC1 à

Rouen, représentée par deux délégués :

- Mokhtar Ben Henda : Chef de la délégation AUF et convener du WG1

- Henri Hudrisier, liaison technique de l’AUF et liaison Cartago au WG1

http://iso-sc36.auf.org/


1.2. Date & lieux des activités

- La 28è session du SC36 tenue du 22 au 27 juin 2015 a été organisée par l’Association

française de normalisation (AFNOR) et accueillie par le CECI, Ecole de formation

d’ingénieurs de Rouen, 1, rue Guglielmo Marconi, 76137 Mont-Saint-Aignan

(France).

2. AGENDA DES ACTIVITES : PLENIERES, GROUPES DE TRAVAIL ET OPEN FORUM

3. ACTIVITES DE LA DELEGATION AUF

Contrairement aux sessions précédentes, la délégation AUF/SC36 a focalisé ses activités sur

une variété de questions innovantes repérées au sein de plusieurs groupes de travail et dont

l’utilité s’est avérée stratégiquement importante pour la politique éducative de l’AUF et les

communautés de pratique de l’e-learning francophone. L’innovation continue dans les

procédés du travail terminologique au sein du WG1 - que la liaison coordonne depuis 2009 –

reste une priorité pour la liaison. Cependant, la délégation reste également intéressée par

d’autres thèmes d’actualité qui correspondent à des axes d’intérêt stratégiques de l’AUF et de

ses organes scientifiques et techniques connexes :

le thème des métadonnées pédagogiques traité par le groupe de travail 4 (WG4) autour du

schéma MLR (Metadata for Learning Resources), le sujet de l’analyse des données d’enseignement (Learning Analytics) initiée en 2015

avec la création d’un huitième groupe de travail (WG8)


la question des référentiels métiers en cours de normalisation par le groupe de travail sur

le profil apprenant (WG3)

Ne serait-ce le nombre limité de la délégation, tous les sujets traités par les huit groups de

travail du SC36 auraient une répercussion importante sur les choix et les orientations

stratégiques et techniques de l’AUF dans ses activités liées à l’enseignement, l’apprentissage

et la formation.

La délégation participe également aux travaux des plénières pour faire état des rapports de

liaisons qui sont sous sa responsabilité ou des rapports d’activités du groupe de travail qu’elle

coordonne, en l’occurrence le WG1.

4. PARTICIPATION AUX TRAVAUX DE LA PLENIERE D’OUVERTURE DU SC36

La délégation a participé à la première séance (plénière d’ouverture) du lundi 22 juin 2015 de

14:00 à 16:00. Il y était surtout question de présenter les délégations, de valider l’agenda

général de la session et de présenter des rapports de liaison par les experts désignés pour cette

tâche.

Pour la liaison AUF, le point important cette fois est la reconduction du mandat de convener

du WG1 qui arrive à terme avec la session SC36 en cours (2015). Par un commun accord avec

l’Afnor, une lettre d’appui (ISO/IEC JTC 1/SC 36 N 3091) a été adressée par le comité

national français (Afnor/CN36) au secrétariat du SC36 pour proposer la candidature de

Mokhtar Ben Henda pour un troisième mandat de 3 ans comme convener du WG1 (cf.

Annexe).

La demande a été inscrite au point 6 de l’ordre du jour de la plénière d’ouverture (SC36

N3122).

6. Additional terms extension of JTC 1/SC36 Chair and Conveners for 3 year

6.1 JTC 1/SC 36 Chair: Erlend Overby N3023 6.2 JTC 1/SC 36/WG 1 Convenor: Mokhtar Ben Henda N3091 6.3 JTC 1/SC 36/WG4 Convenor: Yong-Sang Cho N3059 6.4 JTC 1/SC 36/WG 4 Vice convenor: YU, Yuntao N3044 6.5 JTC 1/SC 36/WG 6 Co-convenor: ZHU, Zhiting N3044

La plénière d’ouverture a également permis d’enregistrer la liste des candidatures à valider en

séance de clôture pour constituer des liaisons du SC36 avec des instances externes. Au point

9.8 de l’ordre du jour, la liaison SC36 avec le JTC1, assurée depuis 2009 par Mokhtar Ben

Henda, a été proposée pour être votée et validée en plénière de clôture.

9.8 ISO/TC 37 Terminology and language and content resource Mokhtar Ben Henda

La liaison du SC36 avec l’AUF, assurée par Henri Hudrisier, a été aussi inscrite au point 9.17

de l’ordre du jour pour être validée en séance de clôture.

9.17 Agency of French-speaking Universities (AUF) Henri Hudrisier


Réduite à une demi-journée de travail, la séance plénière d’ouverture s’est limitée aux grands

titres des activités concernant la politique générale du SC36, son mode de fonctionnement et

ses liens avec les instances de normalisation de tutelle (JTC1). Elle est notamment ponctuée

par les deux rapports périodiques du Chairman et du Secrétaire du SC36. Cette fois, la séance

d’ouverture a été exceptionnellement marquée par l’intervention d’un représentant du

Secrétariat Central de l’ISO, venu exposer les nouveaux outils et les nouvelles procédures de

travail de l’ISO.

4.1. Rapport du Chairman (SC36 N3116) :

Le Chairman a résumé les grandes lignes de la méthode de travail du sous-comité et a informé

des choix stratégiques déjà entreprises ou à entreprendre pour améliorer la qualité de travail

des groupes d’experts. Dans sa présentation, le Chairman a surtout focalisé sur les nouveaux

moyens et mécanismes de communication et des environnements de travail en ligne que l’ISO

a mis à la disposition des Comités techniques et des sous-comités de normalisation.

4.2. Rapport du Secrétariat (SC36 N3112) :

A chaque plénière le Secrétariat du SC36 présente un rapport d’activité qui résume l’état des

lieux du fonctionnement du sous-comité, de son plan d’activité (Business plan) et de l’état des

projets de normes en cours (Programme of work). Parmi les éléments statistiques signalés

dans le rapport du secrétariat du SC36 pour 2015 :

- Les pays membres participants (P-member) : 25

- Les pays membres observateurs (O-Member) : 21

- Les liaisons internes : 15

- Les liaisons externes : 12 dont l’AUF

- Les groupes de travail : 10 (8 groupes de travail et 2 groupe de conseil)


- Les normes publiées depuis la plénière de juin 2014 : 04

4.3. Rapport du représentant du Secrétariat Central de l’ISO (SC36 N3109)

Un expert du Secrétariat central de l’ISO, Henri Coushieri, s’est déplacé depuis Genève pour

rappeler aux experts normalisateurs du SC36 les étapes de la normalisation et présenter les

changements dans les directives de l’ISO (SC36 N3109).

Les étapes de la normalisation (et leurs périodicités respectives), pratiquées par tous les

comités techniques et les sous-comités du JTC1 ont été rappelées.


Les innovations se résument dans l’approche éditoriale des normes ISO. Jusqu’à cette date, la

structure et le formatage des normes sont définis à la source dans les documents Word

envoyés par les éditeurs des normes au Secrétariat central de l’ISO qui se charge d’en extraire

un format PDF pour la diffusion sur le site de l’ISO.

Dorénavant, profitant de modèles souples de documents écrits en langage XML, la structure et

le format seront dissociés permettant ainsi de produire plusieurs formes d’édition destinées à

des sources de publication variées :

- extraction vers la base de données de l’ISO (OBP : Online Browsing Platform) ;

- publication en format PDF pour l’ISO Store ;

- publication en format ePUB, le format ouvert standardisé pour les livres numériques,

ajusté pour les différents types d'appareils de lecture. Ce format est également conçu

comme le seul format pouvant à la fois satisfaire les éditeurs pour leurs besoins

internes et la distribution.


La plénière de clôture a été consacrée en fin de session aux rapports des conveners et à la

validation des résolutions prises au niveau des groupes de travail. Il est à rappeler que seules

une partie des résolutions prises au sein des groupes de travail - celles nécessitant une

validation de la tutelle ou ayant un rapport avec les activités des autres groupes de travail -

sont soumises à un vote au sein de la plénière. Les résolutions internes concernant

exclusivement le travail des groupes sont votées en interne.

5. PARTICIPATION AUX REUNIONS DES GROUPES DE TRAVAIL

Pour plusieurs raisons et malgré son nombre réduit, la délégation AUF a profité de la

souplesse dans l’agencement de l’agenda du SC36 pour suivre les travaux de plusieurs

groupes de travail. L’intérêt en est surtout de s’informer sur l’avancement des travaux sur des

projets de normes en cours qui sont d’un intérêt direct pour des projets en Francophonie.

- WG1 - « Vocabulaire » : la liaison coordonne ce groupe de travail auquel elle est

systématiquement engagée,

- WG3 – « Information de l’apprenant » : les travaux du WG3 sur le profil apprenant se

sont révélés importants notamment au niveau de la norme [ISO/IEC 20006-3 (TS) ITLET

– Information model for competency – Part 3: Guidelines for the aggregation of

competency information and data]. Cette norme serait utile à mettre en synergie avec le

projet du référentiel des compétences TIC/TICE que l’AUF est en train de préparer via

l’IFIC (Institut de la Francophonie pour l’Ingénierie de la Connaissance et la formation à

distance).

- WG4 – « Gestion et livraison de connaissances, d'éducation et de formation » : les travaux

du WG4 arrivent à un stade de maturation notamment dans la production de la nouvelle

norme internationale de métadonnées pédagogiques (MLR)


- WG8 – « Interopérabilité pour le traitement des traces d’apprentissage » : il s’agit d’un

nouveau groupe de travail sur l’analyse des données d’apprentissage qui serait très propice

pour les programmes de formation à distance organisés ou co-organisés par l’AUF en

Francophonie.

5.1. Le Working Group 1 (WG1) : vocabulaire

Les travaux du premier groupe de travail (WG1) sont au cœur des activités de la délégation

qui compose la liaison AUF/SC36.

5.1.1. Le travail terminologique du WG1

Après la publication de la deuxième version de la norme ISO/IEC 2382-36 en 2013 [SC36 N],

le WG1 se consacre pleinement à la production d’une troisième version qui serait

radicalement différente sur plusieurs aspects.

Rappelons que la première version de 2008 recense 29 termes et définitions publiés en anglais

et français et que la deuxième version a été programmée pour produire des équivalents

linguistiques de ces 29 termes et définitions en plusieurs langues. La deuxième version de la

norme publiée en 2013 est donc en 6 langues (anglais, français, coréen, chinois, japonais et

russe). Le processus de la publication de la deuxième version a été relativement long car

ponctué par deux étapes qui ont nécessité des temps de vote et de révision : un corrigendum

[SC36 N1998] demandé alors par le groupe de validation terminologique du JTC1 (ITVMT)

et un addendum [SC36 N2237] proposant les équivalents linguistiques de 4 langues

supplémentaires et leurs index.

La troisième version de la norme terminologique ISO/IEC 2382-36 sera plus multilingue avec

un corpus beaucoup plus large. Elle est alimentée par des termes et définitions provenant de

normes publiées et au stade FDIS (phase avant publication) par les autres groupes de travail

du SC36.

L’état actuel de la troisième version de la norme ISO/IEC 2382-36 [WG1 N355] affiche un

statut de Document de Travail (Working Draft approved for registration as CD) correspondant

au stade 20.99.

Ce programme de travail du WG1 prévoit la préparation d’une version CD (Committe Draft)

par les coéditeurs qui la remettront au convener avant la fin de l’année 2015 pour être


transmise au secrétariat du SC36 qui la soumettrait à son tour à un processus de vote. Ces

deux étapes font l’objet des résolutions internes 02 et 05 du WG1.

La troisième version de la norme ISO/IEC 2382-36 est donc en pleine construction autour

d’environ 200 termes et définitions extraits des normes suivantes :

1) ISO/IEC 2382-36:2008(E/F)

2) ISO/IEC 2382-36:2013(E/F)

3) ISO/IEC 24751 (Individualized adaptability and accessibility in e-learning, education

and training)

4) ISO/IEC 19788-1 (Metadata for learning resources: Framework)

5) ISO/IEC 19778 (Collaborative technology – Collaborative workplace)

6) ISO/IEC 12785-1 (Content packaging: Information model)

7) ISO/IEC 19780-1 (Collaborative technology – Collaborative learning communication:

Text-based communication)

8) ISO/IEC 19796-1 (Quality management, assurance and metrics: General approach)

9) ISO/IEC 19796-3 (Quality management, assurance and metrics: Reference methods

and metrics)

10) ISO/IEC 23988 (A code of practice for the use of IT in the delivery of assessments

Deux enjeux sont prévus autour de ce corpus de termes :

- L’accroissement continue de ce corpus (en nombre et en versions linguistiques) au fur et à

mesure que de nouvelles normes SC36 sont publiées ;

- La mise à jour de termes et définitions déjà sélectionnés et qui ont fait l’objet d’une

révision par les groupes de travail concernés par les normes sources.

Ces deux enjeux sont pris en compte par un travail collaboratif entre les coéditeurs d’une part

pour identifier d’autres sources terminologiques et le convener d’autre part qui devrait vérifier

les mises à jours réalisées par les autres Groupes de travail sur les vocabulaires de leurs

propres normes.

Le détail caractéristique de cette session du WG1 est l’ajout d’une septième version

linguistique à la norme en construction. Il s’agit de l’équivalent linguistique breton [WG1

N352] qui a été proposé par l'OPAB (Ofis publik ar Brezhoneg) Office public de la langue

bretonne par l’intermédiaire de Jean-Yves Le Coadic. Dès que les liaisons externes ont été

autorisées à proposer de la matière provenant d’entités non présentes au SC36, la liaison AUF


œuvre pour intégrer également les autres langues partenaires comme l’arabe, le berbère, le

malgache, le wolof, etc.

5.1.2. L’approche méthodologique du travail terminologique du WG1

L’accroissement du volume terminologique et du nombre des variantes linguistiques a très

vite posé des défis aux coéditeurs de la norme quant au format de publication de la troisième

version de la norme. La forme actuelle prévoit une publication côte à côte de l’anglais et du

français avec des annexes pour les autres langues. Des index linguistiques chargent davantage

le volume de la norme. Ce format est désormais jugé inapproprié pour plusieurs raisons :

- D’abord il a été décidé auparavant que la suprématie de l’anglais comme langue pivot

n’est plus à retenir. La mise en annexe des autres langues n’est plus convenable ;

- Ensuite, la publication dans un même document d’un corpus linguistique croissant ne sera

plus gérable dès que le volume atteint des dimensions importantes ;

- Enfin, la publication de toutes les versions linguistiques ne sera d’aucune utilité pour les

délégations nationales qui n’en utiliseront que les parties correspondant à leurs propres

volets linguistiques. Un gâchis éditorial pourrait être évité par un processus éditorial à la

carte. Chaque partie linguistique éditera la partie de la norme qui l’intéresse sans être

obligée de récupérer des versions linguistiques qui ne lui seraient d’aucune utilité.

Ces raisons et tant d’autres, discutées pendant les séances de travail du WG1, justifient le

recours à un système de base de données autour d’un système SKOS (Sharable Knowledge

Organisation System).

Pour s’y prendre, plusieurs hypothèses sont étudiées par le WG1. A partir de la base de

données centrale constituant le corpus terminologique brut pour la troisième version, et les

représentations ontologiques qui en sont faites via le système SKOS, les coéditeurs proposent

deux scénarios d’édition et demandent par résolution au SC36 son avis sur la solution la plus

appropriée selon les directives de l’ISO/IEC.


Ces deux scénarios entre lesquels le WG1 devrait choisir sont :

- Scénario 1 : élaborer une norme principale dans les trois langues officielles de l’ISO, à

savoir l’anglais, le français et le russe, puis convertir les annexes de la deuxième version

en documents normatifs qui seraient autonomes pour chaque langue supplémentaire ;

- Scénario 2 : élaborer des normes autonomes prioritairement dans les trois langues

officielles de l’ISO (anglais, français, russe) et permettre l’édition en ligne de normes

autonomes pour les autres langues supplémentaires.

Pour mettre en place le système qui serait en mesure de réaliser l’un de ces scénarios, Gille

Gauthier, coéditeur de la norme ISO/IEC 2382-36, a présenté les fonctions et les attributs

d’un système permettant le passage d’un modèle éditorial papier à un modèle sémantique

(WG1 N360).


Le WG1 a dès lors reconfirmé une résolution passée à Oslo en 2014 demandant à Gille

Gauthier, de mettre en place ce dispositif en ligne pour réaliser l’un de ces scénarios.

Ce modèle est prévu être opérationnel vers la fin du mois d’aout 2015. Il aura comme

avantage de :

- Automatiser le processus de compilation des termes candidats pour la création de

nouvelles versions de la norme ISO/IEC 2382-36 ;

- Fournir une solution à la complexité de la norme suite à l’accroissement du volume du

corpus et sa multiplication multilingue ;

- Adapter les formats en sortie des données terminologiques en fonction des besoins et

des profils des utilisateurs ;

- Garantir une autonomie aux autres langues que l’anglais pour éditer des versions

monolingues ou multilingues selon les choix linguistiques et culturels de chaque

communauté de pratique.

- Créer des ontologies multilingues grâce aux capacités techniques du système et sa

conformité aux normes OWL du W3C.

Bref, le WG1 disposera d’un environnement applicatif qui lui permettrait d’envisager

l’extension de son champ thématique (scope) vers le Web sémantique et l’e-Learning 3.0. Il

sera sans doute appelé à élargir son champ de compétences pour couvrir une large part de

travail sémantique parallèlement à des projets similaires entrepris par le TC37 (Terminologie

et autres ressources langagières et ressources de contenu).

5.2. Le Working Group 3 (WG3) : Information de l'apprenant

Le WG3 s’avère travailler sur un série de normes très utiles pour un chantier en cours de

l’AUF, celui de la rédaction d’un nouveau référentiel de compétences TIC/TICE pour les

formations Transfer.

La norme ISO/IEC 20006 « Technologies de l'information pour l'apprentissage, l'éducation et

la formation -- Modèle d'information pour les compétences » est structurée en 3 parties :

- Partie 1 : Cadre général des compétences et modèle d'information

- Partie 2 : Modèle d'information des niveaux de compétence

- Partie 3 : Lignes directrices pour l'agrégation des informations et des données

sur les compétences ».

Cette norme traite des informations sur les compétences au sein des systèmes informatiques

qui peuvent être configurées de multiples façons par la définition de nombreuses relations

entre des concepts différents. Ces informations sont essentielles pour assurer l'interopérabilité


optimale dans la description des compétences de sorte qu'elles peuvent être reliées de manière

transparente avec d'autres types d'éléments d'information d’apprentissage (par exemple, des

ressources d’apprentissage, des syllabus, d’ePortfolio, etc.). Cette norme élabore des schémas

de structuration de référentiel qu’il serait très utile de confronter aux orientations actuelles

adoptées pour la définition du référentiel de compétences TIC/TIC de l’AUF.

Un suivi de cette norme et un rapport d’analyse serait très appropriée pour le groupe du projet

du référentiel de compétences TIC/TICE de l’AUF.

5.3. Le Working Group 4 (WG4) : Gestion et livraison de connaissances, d'éducation et de formation

Le groupe de travail 4 se distingue par son travail sur trois normes internationales d’une

réputation mondiale :

ISO/IEC TR 29163 plus connue comme la norme SCORM (Sharable Content Object

Reference Mode),

la norme ISO/IEC 12785 connue comme norme de Content Packaging,

la norme ISO/IEC 19788 plus connue comme la norme MLR (Medtadata for Learning

Resources).


Les trois normes sont d’une grande importance pour l’AUF.

SCORM a été largement pratiqué dans les précédentes formations Transfer. Il a été très

utilisé par la communauté universitaire francophone pour constituer des agrégations de

contenus pédagogiques. Depuis sa publication comme norme internationale en 2009,

SCORM est devenu une partie intégrante et un indicateur de qualité des dispositifs

pédagogiques à distance (LMS). Dans son projet d’amélioration de qualité de ses offres de

formation en ligne, l’AUF gagnerait à suivre la progression de cette norme et de l’adapter

à ses besoins d’évaluation de l’eQualité de ses dispositifs pédagogiques.

La norme de Content Packaging (CP) a acquis son importance dès lors qu’il y a eu un

différend au sein du SC36 pour faire un choix entre le modèle d’agrégation de contenu

proposé par les spécifications SCORM (devenu norme en 2009) et les spécifications

d’agrégation proposées par la norme MPEG4. La liaison AUF/SC36 a déjà contribué à la

production d’un livre blanc dans ce sens pour étudier les avantages d’une solution comme

de l’autre. Il serait très utile pour les projets de l’AUF de garder en vue cette norme et de

suivre sa progression.

La norme MLR est au cœur des activités du WG4. Elle reçoit un intérêt international pour

sa capacité prévue à remplacer le standards LOM EEE 1484.12.1-2002 (Learning Object

Metadata) pour la description des ressources pédagogiques multilingues de façon

beaucoup plus simple et interopérable.

MLR est constituée de 11 parties. Cinq sont déjà publiées. Toutes les parties se

complètent mais certaines sont plus en vue que d’autres :

o La partie 5 : « Eléments pédagogiques » qui fournit un vaste ensemble d'éléments

de données décrivant l'utilisation prévue ou réelle de ressources d'apprentissage

dans divers milieux de compétences culturelles et linguistiques. La description de

l'utilisation pédagogique d'une ressource d'apprentissage comporte des

annotations, des contributions, des programmes, des résultats scolaires du public et

de l'activité d'apprentissage.

o La partie 7 - « Binding » fournit des applications RDF des différentes entités de

MLR introduites dans le framework du MLR : les spécifications des éléments de

données, les classes de ressources, les éléments de données, les profils

d'application, les enregistrements MLR et les spécifications du groupe d'éléments

de données. La partie 7 fournit également une ontologie OWL pour les classes de

ressources et les spécifications des éléments de données.

o La partie 11 : « Migration du LOM vers MLR » fournit des conseils sous la forme

de règles et heuristiques pour la conversion d'un enregistrement LOM à un

ensemble d’élément de données MLR.


Beaucoup de communautés de pratiques convergent progressivement vers l’adoption du MLR

via des profils d’applications interopérables comme alternatives normatives pour leurs

ressources pédagogiques. L’AUF gagnerait aussi à penser à définir un profil d’application

MLR francophone qui serait en mesure de créer un réseau de recherche en information

scientifique et technique via des portails documentaires et de ressources pédagogiques en

ligne.

Pour une meilleure explication des détails du MLR consulter l’article rédigé en français par

les éditeurs de la norme Yolaine bourda et Gille Gauthier : « Métadonnées pour ressources

d’apprentissage (MLR) - Nouvelle norme ISO de description de ressources pédagogiques »

[http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2010/08r-bourda/sticef_2010_bourda_08r.htm]

5.4. Le Working Group 8 (WG8) : Interopérabilité pour le traitement des traces d’apprentissage

Le WG8 est le nouveau née du SC36. Il est issu d’une conscience collective que la quantité

croissante de données générées à partir des environnements pédagogiques en ligne offre de

nouvelles possibilités pour soutenir l'apprentissage, l'éducation et la formation à travers

l’analyse des données d’apprentissage (Learning Analytics). L’analyse de l’apprentissage est

utilisée pour collecter, étudier et analyser les divers types d’interrelations des données

produite par les apprenants et les enseignants dans un processus pédagogique par les TIC.

Après plusieurs réunions via Webex, un groupe ad-hoc sur les Learning Analytics s’est créé

un projet de norme, ISO/IEC TR 20748-1 ITLET – Concept of Learning Analytics – Part 1 :

Reference model » pour traite des questions de traçabilités relatives aux apprenants,

enseignants et institutions.

Un modèle d’architecture de référence pour un dispositif d’analyse d’apprentissage a été

démontré par le convener du WG8 (SC36 N3133)

http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2010/08r-bourda/sticef_2010_bourda_08r.htm


Pour avancer dans la réalisation de ce modèle, le WG8 a créé un groupe d’étude sur des sujets

liés à l’interopérabilité de l'analyse d'apprentissage. Ce groupe d'étude se concentrera sur des

sujets comme la gouvernance des systèmes pour l'analyse d'apprentissage, la définition d’un

cadre de données pour l’interopérabilité de l'analyse d'apprentissage, etc. Ce groupe d'étude

devrait d’abord procéder par un appel à participation au projet et organiser une première

réunion en ligne via Webex en août 2015 avant de préparer un rapport d’analyse dans un délai

de 9 mois.

Vu l’importance de cet axe pour les projets e-Learning francophones, la liaison AUF/SC36

envisage participer à cette réunion du WG8 pour en tirer des exemples et des approches

d’analyse à relayer dans le contexte francophone. D’ailleurs, dans sa résolution 7, le WG8

lance un appel aux délégations nationales et aux organismes de liaison pour proposer à leurs

experts de s’inscrire dans le répertoire du WG8 sur le Livelink de l’ISO afin d’être informé et

recevoir systématiquement tous les documents issus du groupe de travail.

6. PARTICIPATION AUX TRAVAUX DE LA PLENIERE DE CLOTURE DU SC36

La plénière de clôture a été concentrée sur la lecture des rapports des conveners et à

l’approbation des résolutions de niveau plénière.

Parmi les résolutions concernant la liaison AUF, la résolution 28 du SC36 reconfirme la

nomination de plusieurs convener qui arrivent à échéance en tant que coordinateur de groupe

de travail.


La résolution 31 confirme aussi le rôle de certains experts comme liaison du SC36 avec des

instances externes. La liaison SC36 avec le TC37 (SC2, 3 & 4) est confirmée pour Mokhtar

Ben henda, Jake Knoppers et Henri Hudrisier.

En séance de clôture, le convener du WG1 (membre de la liaison AUF mais officiellement

neutre) a également présenté le rapport de travail du WG1 (SC36 N3146 / WG1 N363) et

exposé les décisions prises par le groupe 1.


7. BILAN ET PERSPECTIVES

L’étape est riche en innovations tant au niveau des travaux du SC36 qu’au niveau du contexte

international des technologies éducatives. Après plus d’une décennie d’implication dans le

travail normatif international des TICE, la liaison AUF/SC36 dispose d’une série de

recommandations qu’elle souhaiterait mettre en œuvre pour capitaliser un savoir-faire et

rentabiliser scientifiquement et techniquement un engagement de longue durée auprès des

communautés de pratiques francophones notamment celles du Sud.

- Actif : rayonnement international

Le premier rapprochement de l’AUF avec le SC36 a débuté en mars 2003 à Paris lors de la tenue des

plénières conjointes du SC36 et de l’IEEE-LT. L’AUF était l’hôte de ces rencontres en marge

desquelles elle a organisé à Versailles, en collaboration avec l’Afnor et le SC36, le premier Open

Forum scientifique dédié à la normalisation de l’enseignement à distance. L’Open forum de Versailles

était le déclencheur d’une tradition francophone d’organiser des Open forums scientifiques assimilés

aux colloques « Initiatives ». L’AUF a entériné cette tradition en l’organisant ultérieurement d’abord

en novembre 2005 en marge du SMSI de Tunis puis en mars 2009 à l’Université de Strasbourg et

enfin en juin 2015 à Rouen. La liaison AUF a également participé activement à presque tous les Open

forums organisés par des pays hôtes des sessions du SC36 pour y faire la promotion des activités de

l’AUF à l’échelle internationale : Montréal (2004), Wuhan (2006), Londres (2007), Wellington (2009)

(voir détails sur le site de la Liaison1). Ces Open forums ont été des étapes clés dans le basculement de

la nature des partenariats AUF dans le domaine des TICE en les élargissant à des experts spécialistes

des pays asiatiques (Japon, Corée, Chine), de l’Australie et des pays nord-américains et européens.

- Présent : politique en cours

Par son ouverture sur le contexte international du SC36, l’AUF a mis en place une stratégie de

transfert de technologie à double sens, d’une part pour la communauté internationale et d’autre part

pour la francophonie. Par son statut de Liaison avec le SC36, l’AUF fournit à la communauté

internationale, via le SC36, une matière scientifique importante qui reflète les réalités académiques des

pays francophones, notamment du Sud. L’AUF contribue aussi, par son rôle de Liaison, à relayer en

priorité vers ses partenaires francophones, les résultats des travaux du SC36. Aujourd’hui, des réseaux

de pratiques francophones œuvrent sur la base de cette liaison avec le SC36.

Ayant focalisé ses activités sur les questions linguistiques et culturelles, la Liaison travaille depuis

l’Open forum de 2005 avec des partenaires internationaux, notamment francophones (Algérie, Tunisie,

Maroc, Madagascar, Liban, Sénégal, France, Canada, …) pour produire des corpus terminologiques

multilingues de l’e-Learning. Par le biais de ces réseaux, la Liaison a pu mener l’Algérie et la Tunisie

à adhérer au SC36. Par le biais de ces adhésions, des chercheurs francophones de Tunisie sont en

cours de traduction en langue arabe de référentiels normatifs du SC36 (MLR et MLO). Depuis la prise

en main du WG1 par la Liaison AUF, une norme terminologique internationale de l’e-Learning a été

publiée en 2013 en six langues. La prochaine version sera en plus de langues, notamment langues

partenaires de la francophonie, et en plus grand volume. L’équivalent linguistique en langue bretonne

fait déjà partie du WD (Working draft) de la troisième version de la norme ISO/IEC 2382-36 validé

durant les travaux du WG1 pendant la 28e session du SC36 à Rouen (juin 2015).

Cette norme fait déjà l’objet d’une capitalisation au sein de réseaux francophones. Elle est utilisée

comme source formelle pour le vocabulaire du site Agir de l’AUF et sert de document de référence

pour la mise à jour du référentiel TIC/TICE des formations Transfer. Pour élargir davantage l’effet

d’enchainement de ces réseaux de pratiques autour de la terminologie normalisée, la Liaison prépare

1 http://iso-sc36.auf.org/perspectives/open-forums/


en partenariat avec la délégation canadienne au SC36 une solution informatique en Open source

(SKOS : Simple Knowledge Organization System) qui sera hébergée sur le site de la Liaison afin de

servir de plate-forme de collecte (et donc d’accès et de diffusion) d’un corpus terminologiques

multilingues pour la communauté francophone.

- Perspectives : innovation et mutualisation en réseau

Les perspectives pour l’AUF via la Liaison avec le SC36 se joueront sur trois volets. D’abord

préserver la tradition d’organiser (ou co-organiser) les Open forums par lesquels l’AUF s’est forgée

une réputation internationale. Ces Open forums sont aussi pour l’AUF une occasion pour mettre

ensemble des experts internationaux et des enseignants chercheurs francophones autour de

thématiques scientifiques qu’elle pourra proposer selon ses priorités de recherche. Toute la dynamique

normative francophone des TIC/TICE, par exemple, a démarré après l’Open forum de Versailles en

2003. La prise en main par la Liaison AUF du WG1 en septembre 2009 a été décidée après l’Open

forum de Strasbourg en mars 2009. Pour l’Open forum de juin 2015 à Rouen, la liaison AUF a relancé

sa candidature et gagné le vote de reconduction de son rôle de coorganisateur du WG1. Pour rester à

l’ère du temps, et comme il en fait plus de détail dans les parties précédentes de ce rapport, la liaison et

appelé à intervenir sur d’autres axes et thèmes d’intérêt pour la Francophonie comme les référentiels

de compétences et les profils apprenants, les métadonnées pédagogiques, les offres de formation,

l’analyse des données d’apprentissage, les normes et massification des apprentissages, les Moocs et

analyse des traces dans le Cloud, etc.

Les perspectives de l’AUF via la Liaison se joueront aussi à travers davantage de renforcement aux

groupes de travail du SC36. Le travail terminologique a été un choix de départ. Avec les acquis

accomplis par la Liaison dans l’accroissement de la qualité et du volume du corpus terminologique et

l’adoption de la solution SKOS, il est nécessaire de pousser davantage ces acquis vers un niveau

avancé de travail ontologique et sémantique. Cette perspective permettra à l’AUF de disposer pour

elle-même et de proposer à l’international, une sémantique de l’enseignement à distance. Par un

corpus terminologique multilingue de plus de 200 termes, une ontologie multilingue du domaine

engendreraient des acquis et des savoir-faire importants pour la société du savoir et l’éducation pour

tous que défend l’AUF.

Sur un autre plan, en 2015, un nouveau groupe de travail du SC36 sur le Learning Analytics a été créé

(WG8). Les normes que produira ce groupe de travail sur l’analyse des données d’apprentissage seront

d’une utilité capitale à la fois pour les dispositifs francophones classiques de FOAD, mais aussi pour

les cours en ligne offerts aux masses (Clom/Mooc). L’analyse des données semi et non

structurées de l’enseignement en masse est une plus-value de qualité et de rentabilité

pédagogique et économique que l’AUF ne devrait pas ignorer.

Non moins important, les travaux du WG4 sur les métadonnées pédagogiques, notamment la norme

MLR (Metadata for Learning Resources) devrait constituer une alternative de mise à jour qualitative

pour les ressources pédagogiques de l’AUF. Les communautés de pratique de la Francophonie,

comme un peu partout ailleurs, sont encore sous l’emprise du standard LOM (Learning Object

Metadata) qui va inéluctablement laisser place au MLR. Le WG4 est en cours d’élaboration des

techniques de migration du LOM vers le MLR. Il serait stratégique de positionner déjà sur le versant

de l’innovation à venir à l’échelle mondiale. La recommandation serait de commencer rapidement à

œuvrer pour un profil d’application MLR francophone qui préserverait un niveau respectable

d’interopérabilité entre les ressources pédagogiques des communautés scientifiques et de recherche

francophones.


8. ANNEXES

8.1. Les pays membres du SC36


8.2. Liste des participants aux réunions du WG1 : Rouen 2015

Duk Hoon KWAK KO [email protected]

Filip BUSINA RF [email protected]

Gilles GAUTHIER CA [email protected]

Henri HUDRISIER AUF/FR/CARTAGO [email protected]

Janice PEREIRA CA [email protected]

Maxim SUTYAGIN RF [email protected]

Mokhtar BEN HENDA AUF/FR [email protected]

Tomohiro NISHIDA JP [email protected]

Zuev VLADIMIR RF [email protected]

8.3. Sigles et acronymes ISO

Une norme publiée par l'ISO/CEI est la dernière étape d'un long processus qui commence

généralement avec la proposition d'une nouvelle activité au sein d'un comité. Voici quelques

abréviations utilisées pour marquer ce processus normatif :

Amd - Amendment

AWI - Approved new Work Item

AWI Amd - Approved new Work Item Amendment

CD - Committee Draft

Cor - Technical Corrigendum

DIS - Draft International Standard

DTR - Draft Technical Report

DTS - Draft Technical Specification

FCD - Final Committee Draft

FDAM (FDAmd) - Final Draft Amendment

FDIS - Final Draft International Standard

FPDAmd / DAM (DAmd) - Final Proposed Draft Amendment / Draft Amendment

IS - International Standard

IWA - International Workshop Agreement

NP Amd - New Proposal Amendment

NP ou NWIP - New Proposal / New Work Item Proposal

PAS - Publicly Available Specification

PRF - Proof of a new International Standard

PWI - Preliminary Work Item

TR - Technical Report

TS - Technical Specification

TTA - Technology Trends Assessment

WD - Working Draft

WD Amd - Working Draft Amendment


8.4. Vocabulaire breton proposé pour la norme ISO/IEC 2382-36-3e éd.

La 3è édition de la norme ISO/IEC 2382-36 s’effectue à la base par une compilation de

termes et de définitions employés dans les normes (IS) et les projets de normes (FDIS) du

SC36. Le corpus de départ est donc en langue anglaise. En plus de valider ce corpus par un

procédé d’assurance qualité (quality check), le WG1 procède, par l’intermédiaire des

délégations nationales et des organisations de liaison (NBLOs), à le reproduire dans des

équivalents linguistiques multiples.

A ce titre, la liaison AUF prépare depuis longtemps plusieurs chantiers linguistiques à

proposer comme équivalents linguistiques de la norme ISO/IEC 2382-36. A cette date, le

vocabulaire breton, développé par l'OPAB (Ofis publik ar Brezhoneg) Office public de la

langue bretonne a été proposé officiellement au WG1 par l’intermédiaire de la liaison

AUF/SC36. Il a été intégré aussitôt intégré dans la version WD (Working Draft) de la norme

ISO/IEC 2382-36 3e éd. Il sera mis à jour au fur et à mesure de l’évolution de ce WD vers le

stade de norme internationale.

D’autres versions linguistiques de l’aire francophone sont sur le point d’être rajoutées mettant

ainsi en place un processus de mobilisation des langues partenaires pour rejoindre cet effort

de normalisation du vocabulaire e-Learning.

© ISO 2015 – All rights reserved

ISO/IEC JTC1 WG1 Nxxx Date: 2015-05-27

Reference number of document: ISO/IEC WD2 2382-36:2015

Committee identification: ISO/IEC JTC1 SC36 WG1

Secretariat: KATS

Information Technology — Vocabulary — Part 36: Learning, Education and Training

Technologie de l’information — Vocabulaire — Partie 36: Apprentissage, éducation et formation

Warning

This document is not an ISO International Standard. It is distributed for review and comment. It is subject to change without notice and may not be referred to as an International Standard.

Recipients of this draft are invited to submit, with their comments, notification of any relevant patent rights of which they are aware and to provide supporting documentation.

Document type: International standard Document subtype: Document stage: WD2 Document language: E/F

ISO/IEC WD2 2382-36 (3nd Edition)

71

Annex E (informative)

Terms and definitions: AUF

D.1 Introduction The Breton linguistic equivalents of section 2 terms

and definitions in this annex were provided by the

AUF SC36 Liaison.

Annexe E (informatif)

Termes et définitions: AUF

D.1 Introduction Les équivalents en breton des termes et définitons de

la section 2 que l’on trouve dans la présente annexe

ont été fournis par la Liaison SC36 de l’AUF.

D.2 Breton (bre) D.2 Breton (bre)

Project Co-Editors’ Note:

1) The following content is programmatically generated for an ISO/IEC 2382 master file. It contains no presentation information, only content information about terminological entries.

2) In the running text of definitions, cross-references to other standardized terms are to be indicated between <em> tags. According to the terminological Standard considered, they may be rendered differently.

The AUF Liaison is requested to complete the cross-references.

ISO/IEC 2382-36:2015

Entry number: 36.01.0101

Preferred term: deskiñ, deskerezh

Definition: akuizitadur anaoudegezhioù, barregezhioù pe emzalc'hioù


Preferred term: stummañ, stummerezh

Definition: diorren barregezhioù pe anaoudegezhioù gant skoazell obererezhioù deskiñ dre

argerzhadurioù buket war pleustroù resis


Preferred term: deskiñ war ar Gwiad, deskerezh war ar Gwiad

Definition: deskiñ enlinenn en ur implijout teknologiezhioù ar Gwiad hag ar Genrouedad


Preferred term: deskiñ enlinenn, deskerezh enlinenn

Definition: deskerezh sevenet gant skoazell ur reizhiad TK


Preferred term: deskiñ hiron, deskerezh hiron

Definition: kenaozad an deskiñ enlinenn gant an deskiñ tal-ouzh-tal (bezantel) pe an deskiñ ezlinenn


72


Preferred term: deskerezh-kenlabour enlinenn deskerezh-kenlabour ameilet dre urzhiataer

Definition: obererezhioù zo enno danvez, trevelloù ha reizhiadoù harpañ (denel pe get), aesaet gant

implij teknologiezhioù ar c'helaouiñ hag ar c'hehentiñ (TKK) hag a servij d'an deskiñ


Preferred term: deskiñ ameilet dre urzhiataer, deskerezh ameilet dre urzhiataer

Definition: implij reizhiadoù tretañ an titouroù evel binvioù


Preferred term: deskiñ meret dre urzhiataer, deskerezh meret dre urzhiataer merañ an deskiñ dre urzhiataer,

mererezh an deskiñ dre urzhiataer

Definition: deskerezh ma vez aesaet argerzhoù melestradurel zo (evel an enskrivañ, programmadur an

obererezhioù, ar priziañ, embannadur an danevelloù) dre implijout reizhiadoù tretañ an

titouroù


Preferred term: deskad

Definition: hennad a zesk


Preferred term: kelenner

Definition: hennad a gelenn

Note: NOTENN En amveziadoù zo (da skouer an deskerezh-kenlabour), ar memes den a c'hall

c'hoari rol an deskad hag hini ar c'helenner war un dro


Preferred term

1:

stummer

Preferred term

2:

gwazour stummañ

Definition: hennad a harp ar stummadur hag a aesa an eskemmoù


Preferred term: heñcher

Definition: den pe reizhiad TK a c'hall skoazellañ un deskad


Preferred term: skol-veur digor

Definition: ensavadur-kelenn skolveuriek a ginnig un doare pellgelennerezh


Preferred term: empenter pedagogel

Definition: den a aoz kelennadurezhioù en un doare reizhiadek en ur implijout un damkaniezh


Preferred term: aozer kelennadurezh

Definition: hinienn a grou kelennadurezh un danvez


73


Preferred term: reizhiad merañ an deskiñ

Abbreviation: RMD

Definition: reizhiad veziantel empentet evit seveniñ an argerzhoù melestradurel hag ar skor teknikel

liammet ouzh an deskiñ enlinenn


Preferred term: reizhiad merañ ar c'helennadurezhioù

Abbreviation: RMK

Definition: reizhiad stlennegel implijet evit krouiñ, mirout, strollañ pe degas ar c'helennadurezhioù

enlinenn


Preferred term: reizhiad deskiñ diazezet war an deknologiezh

Definition: reizhiad stlennegel implijet evit degas ha merañ kelennadurezhioù


Preferred term: reizhiad deskiñ dasparzhet diazezet war an deknologiezh

Definition: reizhiad stlennegel a implij ar Genrouedad pe rouedadoù astennet evel doare pennañ da

gehentiñ etre he isreizhiadoù ha gant reizhiadoù all


Preferred term: endro deskiñ

Definition: endro fizikel pe galloudel o harpañ an deskiñ


Preferred term: dalc'h

Definition: prantad amzer ma c'hall implijer un urzhiataer kehentiñ gant ur reizhiad etreoberiat, kevatal

peurliesañ d'an amzer tremenet etre ar c'hevreañ hag an digevreañ

Source: IEEE Standard Dictionary of Electrical and Electronics Terms


Preferred term: empentiñ pedagogel

Definition: sevel, en un doare sistematek ha reizhiadek (dielfennañ an ezhommoù kelenn, empentiñ,

prizañ, lakaat e pleustr, kas en-dro), dafar kelenn ha programmoù


Preferred term: pourvez deskerezh

Definition: hennad hag a c'hall bezañ daveennet hag implijet evit an deskiñ, ar c'helenn pe ar stummañ


Preferred term: pal deskiñ

Definition: deskrivadur ar pal a zo da dizhout gant ar stummañ pe an deskiñ, a-fet gouiziegezh,

barregezhioù pe efedusted an deskidi

Note: NOTENN Palioù deskiñ zo a c'hall bezañ liammet ouzh unvezioù kelenn gant mentoù

liesseurt.


Preferred term: obererezh deskiñ

Definition: obererezh hag a zo e bal deskiñ un dra bennak resis


74


Preferred term: strategiezh deskiñ

Definition: an holl hentennoù ha teknikoù implijet da gustum gant un den evit deskiñ

Note: NOTENN An titouroù diwar-benn un deskad a c'hall bezañ aozet, miret, adkavet hag implijet

gant reizhiadoù deskiñ, tud (kelennerien, deskidi, h.a.) pe hennadoù all.


Preferred term: hentenn bedagogel

Definition: elfenn eus ur strategiezh pedagogel hag a dermen un doare da dizhout ar pal


Preferred term: titouroù war an deskad

Definition: titouroù enrollet diwar-benn un deskad hag implijet gant ar reizhiadoù deskiñ diazezet war

an deknologiezh


Preferred term: istor an deskad

Definition: titouroù enrollet war an disoc'hoù bet gant un deskad pe war e zeskadennoù kent


Preferred term: monedusted evit an holl

Definition: klask lakaat un endro stlennegel da vezañ aes d'ober gantañ dre azasaat ar pourvezioù

niverel hag an doare d'o degas diouzh ezhommoù ha dibaboù an implijer


Preferred term: mod moned

Definition: reizhiad merzout dre ar skiantennoù pe barregezh-anavezout hag a c'hall an implijerien

tretiñ pe merzout endalc'had ur pourvez niverel drezi


Preferred term: monedusted

Definition: perzh ur produ, ur servij, un endro pe un arc'hwel a zo aes d'ober gantañ, forzh peseurt

barregezhioù a vefe gant an dud


Preferred term: azasadusted

Definition: barregezh ur pourvez niverel pe ur reizhiad moned, pa vez degaset d'an implijerien,

d'azasaat e ginnig, an doareoù d’e gontrollañ, e framm, e vod moned hag ar skoazelloù roet

d'an dud


Preferred term: teknologiezh skoazell

Definition: meziantoù pe dafar ispisial evit ar reizhiadoù moned, estreget ar re implijet da gustum evit

kontrollañ, skrammañ pe tretiñ an titouroù, da implijout en o lec'h pe asambles ganto

Example: lenner skramm, eil klavier, skramm e skritur Braille, brasaer elektronek


Preferred term: pourvez niverel


75

Definition: forzh peseurt pourvez hag a c'hall bezañ treuzkaset pe a c'haller mont dezhañ dre ur reizhiad

teknologiezhioù ar c'helaouiñ


Preferred term: monedusted hiniennekaet

Definition: arc'hwel eus un endro deskiñ stlennegel evit bastañ da ezhommoù un deskad [dre azasaat,

adimplij hag erlec'hiañ]


Preferred term: reizhiad stlennegel

Definition: reizhiad graet eus un urzhiataer pe veur a hini, eus meziantoù, trobarzhelloù, termenelloù,

oberoù tud, argerzhoù fizikel, araezioù treuzkas titouroù, gouest da dretiñ pe da dreuzkas

titouroù e-unan


Preferred term: arveriadusted

Definition: barregezh ur produ da vezañ implijet gant efedusted, efedegezh ha disoc'hoù a-zoare gant

implijerien zo, da dizhout palioù zo en un endro bennak


Preferred term: azasadur

Definition: pourvez niverel hag a ziskouez endalc'had intellektuel ur pourvez niverel all, a-bezh pe a-zarn


Preferred term: endalc'had intellektuel

Definition: titouroù enrollet ur pourvez niverel, forzh penaos e vefent diskouezet pe e vefe aet dezho


Preferred term: graer

Definition: pa vez digor ar moned d'an holl, unan bennak, da lâret eo un den gwir, pe un dra bennak, da

lâret eo emgefreaded, hag a ra evit un hinienn hag a zo bet lavaret sklaer e stad


Preferred term: emgefread

Definition: un hollad kemennadurioù pe ur meziant graet evit kas un dra raktermenet da benn pa vez

digor ar moned d'an holl ha goulennet gant un hinienn en ober


Preferred term: hinienn

Definition: den hag a ra traoù evel ur boud dirannus distag pe a vez gwelet evel-se


Preferred term: degasadenn pourvezioù niverel

Definition: kinnig ur pourvez niverel dre ur skramm


Preferred term: skoilh

Definition: kement skoilh hag a vir a implijout ur pourvez niverel en abeg d'un diforc'h etre ezhommoù

un implijer hag ar pourvez niverel degaset


76


Preferred term: dilañs

Definition: barregezh verr pe divarregezh, en abeg d'ur skorter, d'ober un dra en un doare pe en unan

eus ar doareoù gwelet evel reizh evit an dud


Preferred term: diskwel

Definition: skeudennadur pe kinnig un etrefas a implijer pe ur pourvez niverel e modoù moned liesseurt


Preferred term: deskel

Definition: deskerezh aesaet gant teknologiezhioù ar c'helaouiñ hag ar c'hehentiñ


Preferred term: deskerezh ezlinenn

Definition: deskerezh hep kevreañ ouzh ur reizhiad stlennegel


Preferred term: elfenn roadennoù

Definition: unvez roadenn hag a vez termenet, anvet, diskouezet ha liammet talvoudoù degemeradus

outi dre un torkad doareennoù


Preferred term: kenarroud

Definition: plegenn pe endro ma c'haller lakaat ezhommoù ha dibaboù da dalvezout a-fet monedusted


Preferred term: riskl

Definition: perzh ur pourvez niverel hag a c'hell bezañ disklêriet evel dañjerus evit an implijerien


Preferred term: gwell

Definition: dibab gwell d'un hinienn hag en deus ezhomm a vonedusted


Preferred term: gwevnder an urzhiañ

Definition: perzh ur pourvez niverel hag a c'hall bezañ urzhiet an holl arc'hweladurioù anezhañ dre un

drobarzhell moned dibabet gant an implijer, da lavaret eo n'eo ket rediet hemañ da implij un

drobarzhell moned bennak


Preferred term: parzh pourvez niverel

Definition: pourvez niverel endalc'het e-barzh ur pourvez all, en un doare fizikel pe boellek


Preferred term: skorter

Definition: pep koll pe distresadenn eus ur framm pe un arc'hwel psikologel, fiziologel pe gorfadurel


Preferred term: profil arloañ


77

Definition: dastumad frammet ha termenet eus spizadurioù evit elfennoù roadennoù, dibabet da vastañ

da ezhommoù ur gumuniezh pe veur a hini


Preferred term: doareenn

Definition: perzh un draezenn pe un hennad


Preferred term: talvoud endalc'had

Definition: titouroù enrollet evel endalc'had an elfenn roadennoù


Preferred term: domani

Definition: rumm pourvezioù hag a zo deskrivet ar pourvezioù ennañ dre an elfennoù roadennoù sellet

outo


Preferred term: hennad

Definition: kement tra fetis pe difetis a zo, a zo bet pe a c'hellfe bezañ anezhañ, gant al liammoù etre an

traoù-se ivez


Preferred term: anaouder

Definition: sekañs arouezioù hag a c'heller anaout un hennad drezi hep fazi


Preferred term: metaroadenn

Definition: elfenn roadennoù implijet da zeskrivañ ur pourvez deskerezh


Preferred term: enrolladenn

Definition: teskad elfennoù roadennoù hag a zeskriv ur pourvez deskerezh ha pourvezioù liammet war-

eeun outañ


Preferred term: kendomani

Definition: klas pourvezioù a zo talvoudoù endalc'had an elfenn roadennoù liammet outañ pe toullad

skridennadoù gant ar chadennoù arouezennoù a arouez talvoudoù aotreet an elfenn

roadennoù pledet ganti


Preferred term: pourvez

Definition: hennad hag a c'hell bezañ anavezet ha daveennet dre un anaouder stabil nemetañ en ur

reizhiad anaout anavezet


Preferred term: rumm pourvezioù

Definition: torkad pourvezioù hag a c'hell bezañ anavezet dre ur roll pe dre zeskrivañ o bevennoù hag o

ster, hag a heuilh o ferzhioù hag o emzalc'h an hevelep patrom


78


Preferred term: patrom roadennoù

Definition: skeudenn pe destenn oc'h aroueziañ ar roadennoù gant o ferzhioù, o frammoù hag an

darempredoù etrezo


Preferred term: elfenn wrizienn

Definition: gwrizienn pe elfenn eus al live uhelañ e gwezennadur ur patrom roadennoù


Preferred term: endalc'h(ad)

Definition: unvez poellel hag a arouez titouroù implijadus (hag adimplijadus) endalc'het e (pe liammet

ouzh) roadennoù deskerezh, kelenn ha stummañ, en ur stumm hag a c'hell bezañ intentet

gant an dud


Preferred term: pakad poellel

Definition: arouez eus un unvez pe eus meur a hini gant endalc'hadoù implijadus (hag adimplijadus)


Preferred term: manifesto

Definition: deskrivadur un istañs a-bezh eus ur pakad poell


Preferred term: metaroadennoù

Definition: titouroù da zeskrivañ ar pakadoù poell, an aozadurioù poell, an endalc'had hag ar restroù


Preferred term: pakad

Definition: unvez gant un endalc'had implijadus (hag adimplijadus)


Preferred term: pourvez

Definition: deskrivadur eus un teskad restroù endalc'had implijet gant ar pakad poell


Preferred term: anaouder nemetañ ar pourvez

Abbreviation: URI

Definition: sekañs arouezioù hag a c'haller anaout ur pourvez fizikel pe difetis drezi evel gant an teul

RFC3986 eus an IETF


Preferred term: lec'hiadur nemetañ ar pourvez

Abbreviation: URL

Definition: eilrumm a URIoù hag a ro an tu da lec'hiañ ur pourvez pa zeskrivont penaos monet dezhañ


Preferred term: testenn

Definition: roadennoù e stumm arouezennoù, arouezioù, gerioù, troiennoù, pennadoù, frazennoù,

taolennoù pe kenaozadurioù arouezennoù all, gant ar pal degas ur ster hag a c'hell bezañ


79

komprenet dre ma'z eus anavezet ur yezh naturel pe artifisiel gant al lenner


Preferred term: kalite ar roadennoù

Definition: teskad perzhioù evel ar reizhidigezh, ar resisted, ar c'houlzegezh, ar rikted, ar vonedusted, ar

sklaerder, ar geñveriusted, ar c'hempoell, hag a denn d'an dastum, d'an dielfennañ, d'ar

badusted, d'ar skignañ ha d'an implij eus roadennoù


Preferred term: argerzh

Definition: teskad oberoù liammet etrezo pe hag a gemm an eil egile hag a vez treuzfurmet gantañ

roadennoù degemeret e roadennoù kaset er-maez


Preferred term: kalite

Definition: teskad perzhioù diabarzh ur produ, ur reizhiad pe un argerzh hag a c'hell bezañ bastet ganto

da ezhommoù an arvalien ha perzhidi all


Preferred term: priziañ ar galite

Definition: an holl draoù a vez graet en un doare kempoell ha reizhiadek evit bezañ sur ez eo ur produ

bennak diouzh rekizoù ur spizadur bennak


Preferred term: merañ ar galite

Definition: oberoù kenurzhiet evit ren ha kontrollañ un aozadur bennak a-fet kalite

Note: Ren ha kontroll ar galite a dalv peurvuiañ termeniñ ar politikerezh hag ar palioù evit ar galite,

sevel ar steuñv kalite, kontrol, kretaat ha gwellaat ar galite


Preferred term: servij

Definition: produ dizanvezel a zeu eus un dra, d'an nebeutañ, graet en etrefas etre ar pourvezer hag an

arval


Preferred term: kalite ar servij

Definition: dastumad an holl verkoù, empleg pe ezpleg, a ra d'ar servij bastañ da ezhommoù an arval


Preferred term: priziadur

Definition: arnodenn savet evit priziañ gouiziegezh, kompren pe barregezhioù un deskad war un

dachenn bennak


Preferred term: kreizenn-briziañ

Definition: lec'h dibabet da lakaat tremen priziadurioù hag a c'hell bezañ implijet evit traoù all ivez


Preferred term: endalc'had priziañ

Definition: goulennoù ha skeudennoù liammet outo pe titouroù ouzhpenn a roer d'an dud a dremen un


80

arnodenn


Preferred term: dasparzher priziadurioù

Definition: aozadur karget da bourvezañ priziadurioù (dreist-holl priziadurioù gant dalc'hoù bras) dre

deknologiezhioù ar c'helaouiñ ; goursellet ar c'hreizennoù-priziañ a c'hell ober met ne sav ket

dre ret endalc'had ar priziadurioù e-unan


Preferred term: furmskrid priziañ

Definition: stumm all eus ur priziadur : daou furmskrid priziañ disheñvel pe ouzhpenn, pep hini gant ur

meskaj disheñvel a itemoù met savet evit priziañ ar memes gouiziegezh, kompren pe

barregezhioù, diazezet war ur spizadur priziañ


Preferred term: meziant priziañ

Definition: meziant hag a ziskouez an arnodenn d'an deskad hag a enroll e respontoù


Preferred term: gougemenner ar priziañ

Definition: aozadur karget da zibab endalc'had ur priziadur ha da reiñ testenioù pe teulioù-anavezout all


Preferred term: teknologiezh skoazell

Definition: unvezioù ha servijoù arc'hwelel hag a aesa implij ar stlenneg gant implijerien zo, evel an dud

gant nammoù arc'hwelel (nammoù ar skiantennoù pe ar c'horf, lakaomp)


Preferred term: savenn degas

Definition: dafar urzhiataerezh, meziantoù reizhiad ha, mar bez, meziantoù pellgehentiñ hag ar

perzhioù liammet outo hag a c'heller drezo kinnig priziadurioù d'an deskidi ha kas an titouroù

dalc'het war an urzhiataer (an disoc'hoù, lakaomp) d'ul lec'h bennak evit ma vefent notennet

pe evit ma vefe rentet kont anezho mar bez jedet an notenn gant ar reizhiad lec'hel

D.3 Breton index D.3 Index breton

Project Co-Editors’ Note:

The following alphabetical index is programmatically generated for an ISO/IEC 2382 master file. Is the alphabetical order Ok?

INDEX for ISO/IEC 2382-36:2015

anaouder 36.01.0906 Preferred term

anaouder nemetañ ar pourvez 36.01.1107 Preferred term

aozer kelennadurezh 36.01.0207 Preferred term

argerzh 36.01.1302 Preferred term

arveriadusted 36.01.0809 Preferred term

azasadur 36.01.0810 Preferred term


81

azasadusted 36.01.0804 Preferred term

dalc'h 36.01.0401 Preferred term

dasparzher priziadurioù 36.01.1404 Preferred term

degasadenn pourvezioù niverel 36.01.0815 Preferred term

deskad 36.01.0201 Preferred term

deskel 36.01.0819 Preferred term

deskerezh ezlinenn 36.01.0820 Preferred term

deskerezh-kenlabour enlinenn deskerezh-kenlabour ameilet

dre urzhiataer 36.01.0106 Preferred term

deskiñ ameilet dre urzhiataer, deskerezh ameilet dre

urzhiataer 36.01.0107 Preferred term

deskiñ enlinenn, deskerezh enlinenn 36.01.0104 Preferred term

deskiñ hiron, deskerezh hiron 36.01.0105 Preferred term

deskiñ meret dre urzhiataer, deskerezh meret dre urzhiataer

merañ an deskiñ dre urzhiataer, mererezh an deskiñ dre

urzhiataer 36.01.0108 Preferred term

deskiñ war ar Gwiad, deskerezh war ar Gwiad 36.01.0103 Preferred term

deskiñ, deskerezh 36.01.0101 Preferred term

dilañs 36.01.0817 Preferred term

diskwel 36.01.0818 Preferred term

doareenn 36.01.0902 Preferred term

domani 36.01.0904 Preferred term

elfenn roadennoù 36.01.0821 Preferred term

elfenn wrizienn 36.01.1002 Preferred term

emgefread 36.01.0813 Preferred term

empenter pedagogel 36.01.0206 Preferred term

empentiñ pedagogel 36.01.0402 Preferred term

endalc'h(ad) 36.01.1101 Preferred term

endalc'had intellektuel 36.01.0811 Preferred term

endalc'had priziañ 36.01.1403 Preferred term

endro deskiñ 36.01.0305 Preferred term

enrolladenn 36.01.0908 Preferred term

furmskrid priziañ 36.01.1405 Preferred term

gougemenner ar priziañ 36.01.1407 Preferred term

graer 36.01.0812 Preferred term

gwazour stummañ 36.01.0203 Preferred term

gwell 36.01.0824 Preferred term

gwevnder an urzhiañ 36.01.0825 Preferred term

hennad 36.01.0905 Preferred term

hentenn bedagogel 36.01.0602 Preferred term

heñcher 36.01.0204 Preferred term

hinienn 36.01.0814 Preferred term

istor an deskad 36.01.0702 Preferred term

kalite 36.01.1303 Preferred term

kalite ar roadennoù 36.01.1301 Preferred term

kalite ar servij 36.01.1307 Preferred term

kelenner 36.01.0202 Preferred term

kenarroud 36.01.0822 Preferred term

kendomani 36.01.0909 Preferred term


82

kreizenn-briziañ 36.01.1402 Preferred term

lec'hiadur nemetañ ar pourvez 36.01.1108 Preferred term

manifesto 36.01.1103 Preferred term

merañ ar galite 36.01.1305 Preferred term

metaroadenn 36.01.0907 Preferred term

metaroadennoù 36.01.1104 Preferred term

meziant priziañ 36.01.1406 Preferred term

mod moned 36.01.0802 Preferred term

monedusted 36.01.0803 Preferred term

monedusted evit an holl 36.01.0801 Preferred term

monedusted hiniennekaet 36.01.0807 Preferred term

obererezh deskiñ 36.01.0503 Preferred term

pakad 36.01.1105 Preferred term

pakad poellel 36.01.1102 Preferred term

pal deskiñ 36.01.0502 Preferred term

parzh pourvez niverel 36.01.0826 Preferred term

patrom roadennoù 36.01.1001 Preferred term

pourvez 36.01.0910 Preferred term

pourvez 36.01.1106 Preferred term

pourvez deskerezh 36.01.0501 Preferred term

pourvez niverel 36.01.0806 Preferred term

priziadur 36.01.1401 Preferred term

priziañ ar galite 36.01.1304 Preferred term

profil arloañ 36.01.0901 Preferred term

reizhiad deskiñ dasparzhet diazezet war an deknologiezh 36.01.0304 Preferred term

reizhiad deskiñ diazezet war an deknologiezh 36.01.0303 Preferred term

reizhiad merañ an deskiñ 36.01.0301 Preferred term

reizhiad merañ ar c'helennadurezhioù 36.01.0302 Preferred term

reizhiad stlennegel 36.01.0808 Preferred term

riskl 36.01.0823 Preferred term

RMD 36.01.0301 Abbreviation

RMK 36.01.0302 Abbreviation

rumm pourvezioù 36.01.0911 Preferred term

savenn degas 36.01.1409 Preferred term

servij 36.01.1306 Preferred term

skoilh 36.01.0816 Preferred term

skol-veur digor 36.01.0205 Preferred term

skorter 36.01.0827 Preferred term

strategiezh deskiñ 36.01.0601 Preferred term

stummañ, stummerezh 36.01.0102 Preferred term

stummer 36.01.0203 Preferred term

talvoud endalc'had 36.01.0903 Preferred term

teknologiezh skoazell 36.01.0805 Preferred term


testenn 36.01.1201 Preferred term

titouroù war an deskad 36.01.0701 Preferred term

URI 36.01.1107 Abbreviation

URL 36.01.1108 Abbreviation

reizhiad merañ ar c'helennadurezhioù 36.01.0302 Preferred term


83

reizhiad stlennegel 36.01.0808 Preferred term

riskl 36.01.0823 Preferred term

RMD 36.01.0301 Abbreviation

RMK 36.01.0302 Abbreviation

rumm pourvezioù 36.01.0911 Preferred term

savenn degas 36.01.1409 Preferred term

servij 36.01.1306 Preferred term

skoilh 36.01.0816 Preferred term

skol-veur digor 36.01.0205 Preferred term

skorter 36.01.0827 Preferred term

strategiezh deskiñ 36.01.0601 Preferred term

stummañ, stummerezh 36.01.0102 Preferred term

stummer 36.01.0203 Preferred term

talvoud endalc'had 36.01.0903 Preferred term



testenn 36.01.1201 Preferred term

titouroù war an deskad 36.01.0701 Preferred term

URI 36.01.1107 Abbreviation

URL 36.01.1108 Abbreviation

Open forum « Initiatives2015 » : CESI, Rouen, 26

JUIN 2015

L’Open forum tenu le 26 juin 2015 en marge de la 28ème Assemblée plénière 2015 de

l’ISO/IEC JTC1-SC36 à Rouen (France) est destiné à un public académique élargi (industriels,

éditeurs, gestionnaires et décideurs politiques ou économique de l’éducation, acteur de la

formation professionnelle, etc.). Au-delà des strictes thématiques énoncées dans le titre, cet

Open forum (comme son nom l’indique), est un forum ouvert permettant aux acteurs de

l’éducation présents en France ou à proximité de rencontrer et débattre avec les experts

internationaux qui définissent, rédigent puis éditent les normes des TICE pour la décennie à

venir. C’est donc une occasion unique d’appréhender prospectivement les futurs potentiels

d’interopérabilité, d’intercompatibilité, d’accessibilité, de mobilité, de qualité des TICE.

Plan de rapport

- Appel à communication

- Programme

- Actes

- Galerie

Les communications sont enregistrées et diffusées sur Canalc2 :

http://www.canalc2.tv/video.asp?idEvenement=833

http://www.canalc2.tv/video.asp?idEvenement=833

Initiatives 2015

AUF-CESI-CN36 – Présentation Initiatives 2015 1

“Normes et standards pour les ressources numériques éducatives : publication,

référencement, diffusion, suivi”

Initiatives 2015 (Open forum 2015) : séminaire parallèle à la 28ème Assemblée plénière

2015 de l’ISO/IEC JTC1-SC36

Rouen (France) 29 juin 2015

Appel à communication

Les pays engagés dans la normalisation des ressources éducatives ont, depuis plus d'une

décennie, participé aux Initiatives de concertation sur l'Ethique et les nouvelles technologies

pour questionner l'appropriation des savoirs (2001), sur les normes et standards pour

l'apprentissage en ligne (2003), sur la norme comme instrument de réussite d'une société de la

connaissance partagée (2005) et sur les normes des TICE face aux diversités territoriale,

économique, culturelle et linguistique (2011).

De ces concertations, il apparaît que la mondialisation n’affecte pas seulement l’économie, et

qu’elle concerne aussi l'éducation et l'enseignement. Plus exactement dans ce domaine, elle

entraine des conséquences particulièrement négatives sur la production du savoir. Les

déséquilibres qu'engendre la mondialisation sont nombreux et dans un contexte où

l'accélération des échanges par les usages du numérique est bénéfique pour certains, elle peut

être facteur de fractures pour les autres. Des alternatives facilitant la publication numérique

ont émergé telles que l'Initiative de Budapest pour les archives ouvertes, la publication des

principes du « bien public universel », de ceux induits par les Ressources Éducatives Libres,

ou encore de la création d'universités numériques thématiques.

Initiatives 2015 veut questionner la place des Normes et standards pour les ressources

numériques éducatives selon trois dimensions communautaires à la fois nationale,

internationale et francophone. Il s'agit de considérer les acteurs, les activités, les institutions

dans leur contexte d'usage et de contrainte, lorsqu'ils se saisissent de la publication, du

référencement, de la diffusion de ressources, comme du suivi des apprentissages. Ces

contraintes sont liées au développement d'interactions, entre d'une part les réseaux

communautaires virtuels de production de contenus et du savoir, et d’autre part

l’environnement socio-économique de l'édition et de la publication.

Les nouvelles formes d'échanges et de collaboration sur les questions de normalisation et de

l'interopérabilité, tout comme sur les degrés de consensus dans l’établissement de normes de

conception de ressources, peuvent alors induire des niveaux de compréhension différents

entre les ministères de l'éducation, les institutions spécialisées dans l'industrie de la

publication, et les communautés enseignantes ou apprenantes.


Parmi les questions soulevées par cette thématique, on peut ainsi considérer les suivantes :

Quelles positions, quels statuts, occupent la production des apprenants au regard de la

production des enseignants, dans la perspective du paradigme constructiviste ?

Y-a-t’il possibilité d’une nouvelle fracture liée au web sémantique ;

Quel est l’impact des nouvelles formes de production ouverte de la connaissance sur

les formats, le statut, des ressources qui la diffusent, ainsi que sur les normes ?

Quels effets produit l’accélération des échanges post Web 2.0 sur la coproduction de

ressources éducatives ?

Quels sont les effets des politiques pouvant aller de la formation des enseignants à la

normalisation sur la production de ressources ?

Sous-axe 1 : Publication La publication de ressources numériques éducatives libres oblige les communautés virtuelles

de production de savoir à publier selon des normes et standards, ouverts ou propriétaires, et

reflétant des spécificités linguistiques, culturelles et économiques.

Cette option soulève plusieurs questionnements spécifiques tels que :

la liberté, le temps et la volonté de coproduire une ressource numérique,

la résistance autour des ressources éducatives libres,

l’adaptabilité et la propriété intellectuelle en termes de licences et droits,

la standardisation des composants ou matériaux de base entrant dans la fabrication,

la réalisation des processus prévus dans la chaîne de fabrication,

le choix des normes garantissant à l'usager durabilité, sécurité et compatibilité d’un

produit.

Sous-axe 2 : Référencement Il est difficile d’appliquer des normes aux ressources en libre accès pour leur permettre de

constituer une alternative à la marchandisation des savoirs. Néanmoins, y-a-t’il une culture du

référencement des ressources numériques qui mobilise les professionnels de la

documentation, de l'archivistique et de la bibliothéconomie ? Une telle culture du

référencement peut désormais utiliser des systèmes d'information basés sur des schémas et

entrepôts de métadonnées, et faire appel au vocabulaire utilisé pour l’indexation, et à sa

sémantique, en termes d’ontologie et de réseau de connaissance. Mais le fait-elle ?

Et sinon, cela soulève les questions suivantes :

Comment assurer l'interopérabilité des systèmes de référencement des ressources ?

Comment assurer la visibilité des ressources ?

Y-a-t’il des difficultés d'appropriation méthodologique et technique, et comment les

surmonter ?

Sous-axe 3 : Diffusion La diffusion numérique nécessite de nouvelles formes de mutualisation des moyens matériels

et humains, et se complexifie aussi avec l'accroissement de nouveaux usages de mobilité, tels

que le téléphone intelligent, les tablettes, les liseuses. Elle doit également prendre en

considération les formats ouverts et propriétaires des ressources numériques éducatives.

Diffuser des ressources numériques éducatives selon des normes et ou standards appropriés


leur permet-il de gagner en utilité, en circulation, et en réutilisation ? Quels rôles jouent le

moissonnage ou leur diffusion sous forme d’archives ouvertes ?

Les questionnements associés au processus de diffusion sont les suivants:

Existe-t-il une politique nationale de distribution ?

Y-a-t’il une détermination en faveur d’une économie de l'édition ouverte ?

Y-a-t’il possibilité de consensus entre les diverses communautés d'intérêt ?

Quelles sont les conditions du libre accès et de la libre circulation des données ?

Quelle est la place des nouveaux supports et des nouveaux média ?

Sous-axe 4 : Suivi La normalisation, en tant qu’instrument de régulation et de bonne gouvernance, peut-elle

permettre la traçabilité et un meilleur suivi dans un contexte de massification des

apprentissages ? Quelle contribution ce suivi peut-il avoir à l’identité numérique, dans un

contexte accru de mobilité de la construction des savoirs (tel le système L-M-D), de formation

tout au long de la vie, au moment où se développe l'analyse des données d'apprentissage et

des données liées ?

Ce processus de suivi soulève plusieurs questions, parmi lesquelles :

Quelle protection pour les données du suivi ?

Quelles autorisations pour leurs traitements ?

Quelles normes y-a-t’il pour la traçabilité des parcours, que ce soit dans une

perspective d’amélioration continue, ou en vue d’autres types de traitement ?

MODALITES DE SOUMISSION

Une proposition de communication prend la forme d'un résumé en français et en anglais de 4.000 signes (maximum) et précise le sous-axe dans lequel elle s'inscrit. Elle inclut la présentation du domaine d'activité de l'auteur, son lieu d'origine et ses coordonnées.

Les propositions sont à envoyer le 20 avril 2015 au plus tard et exclusivement par courriel à l'adresse suivante [email protected], en fichier attaché de format modifiable, et avec pour intitulé de message : « OpenForum+Nom »

Les intervenants retenus devront fournir : - pour le 20 mai 2015 les textes définitifs de leur contribution en français ou en anglais (maximum 15000 signes) - pour le 30 mai 2015 un diaporama de 7 diapositives au maximum, en anglais et en français, en format modifiable, et illustrant un propos de 10 à 15 minutes.

Seuls les auteurs retenus et qui ont présenté leur communication (physiquement ou en visioconférence) verront leur contribution publiées en ligne.

8H30

Inscription des participants / registration of participants

9H-9H30

Accueil / Welcome Mme Christine Dispa (Directrice régionale du CESI) Mme Mona Laroussi / Mr Frantz Fongang (AUF) Mr Erlend Overby (SC36 Chair)

9H30-10H

Ouverture / Opening session Mme Marie-Françoise Crouzier, chef de la Mission de la Pédagogie et du Numérique pour l’Enseignement supérieur - DGESIP - MENESR Mr Alain Thillay, Chef du département du développement et de la diffusion des ressources numériques, DNE - MENESR Mme Claudine Schmidt-Lainé, Recteur de l’Académie de Rouen

10H-10H15 : pause

10H15-12H30

6 Communications – Animation / Chair Henri Hudrisier (chaire UNESCO ITEN) Y. Bourda (CentraleSupélec - FR), N. Delestre, N. Malandin (INSA Rouen) Métadonnées et Web Sémantique E. Le Gall (MENESR - FR) ScoLOM-FR et ScoLIE Y. Bourda (CentraleSupélec - FR) Métadonnées pour ressources d’apprentissage (MLR) R. Zghibi (ISD – TN) Profil d’application MLR pour la description des ressources éducatives en Tunisie D. Diouf (EBAD / UCAD –- SN) Le projet Cyberdoc de l’UCAD M. Laroussi (IFIC – TN) La réutilisation des scénarios d’apprentissage contextualisés : indexation et standardisation

12h30-14h00 : pause

14H00-16H15

6 Communications – Animation / Chair Mokhtar Ben Henda (AUF) J. Mason (Charles Darwin University, AU) Data, Data Everywhere – open, linked, interoperable? T. Hoel (HiOA – NO) An exploration of standardization options for the new field of learning analytics A. Boyer (Université de Lorraine – FR) Learning Analytics et personnalisation des parcours d’apprentissage L. Cheniti Belcadi (Université de Sousse – TN) Technology Enhanced Assessment based on IMS/QTI and Semantic Web E. Rafidinarivo et A. Randrianarison (IST Antananarivo – MG) Vers l’intégration de normes et standards pour les ressources numériques éducatives dans une politique numérique adaptée B. Peoples (SC36 Chair Emeritus - US) - Standards as technical centers of gravity

16H15–16H30 : pause

16H30-17H00

Clôture / Closing session Synthèse / Synthesis : Mr Tony Gheeraert, Vice-Président fonctionnel en charge du numérique à l’Université de Rouen, et Mr Philippe Portelli Directeur des usages du numérique de l’Université de Strasbourg Clôture / Closing remarks : Madame Mélanie Mammeri, Conseillère Régionale déléguée à l’accompagnement des entreprises et au numérique, Conseil régional de Haute-Normandie.

Open Forum Initiatives 2015 4

“NORMES ET STANDARDS POUR LES RESSOURCES NUMÉRIQUES ÉDUCATIVES : PUBLICATION, RÉFÉRENCEMENT, DIFFUSION, SUIVI”

“Standards for Digital Learning Resources: publishing, referencing, delivery, tracking”

Mont-Saint-Aignan 26 juin 2015

La matinée L’après-midi

www.cesi.fr

Initiatives 2015

“Normes et standards pour les ressources numériques éducatives : publication, référencement, diffusion, suivi”

“Standards for Digital Learning Resources: publishing, referencing, delivery, tracking”

En parallèle à la 28ème Assemblée plénière de l’ISO/IEC JTC1-SC36

Seminar in parallel with the ISO/IEC JTC1-SC36 28th

Plenary - 2015

CESI Rouen, 1, rue Guglielmo Marconi, 76137 MONT-SAINT-AIGNAN (France)

le 26 juin 2015 (9 :00 – 17 :00)

on june, 26th

2015 (9 :00 – 17 :00)

ACTES

Comité de lecture

Nom Prénom Courriel Intistution

d'origine

Représentation ISO - SC36

Ben Henda Mokhtar [email protected] Université de la Manouba

Délégué SC36 AUF (Liaison « A »), médiateur groupe 1 vocabulaires

Blandin Bernard [email protected] CESI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense

Délégué Afnor CN36 France, médiateur groupe 3 Information de l’apprenant

Guay Pierre-Julien [email protected] Vitrine Technologie Education

Délégué SC36 Canada

Hudrisier Henri [email protected]

Chaire UNESCO Innovation, Université Paris VIII

Délégué SC36 AUF (Liaison « A »), et Liaison technique Cartago « C »

Overby Erlend [email protected] Karde AS, Norvège

Président ISO-SC36

Mason Jon [email protected] Université Charles Darwin

Délégué SC36 Australie

Portelli Philippe [email protected]

Université de Strasbourg

Président CN36 France (AFNOR)

Gon Shon Jin [email protected] Université Nationale Ouverte de Corée

Délégué SC36 Corée

1

Métadonnées pour ressources d’apprentissage (MLR, ISO/IEC 19788)

Norme innovante de description de ressources pédagogiques

Yolaine Bourda, Yong-Sang Cho, Gilles Gauthier, Pierre-Julien Guay, Andy Heath, Tore Hoel, Liddy Nevile, Sung-Wook Shin, Li Zheng

Co-rédacteurs des parties 1,2,3,4,5,7,8,9,11 du MLR

INTRODUCTION

La norme ISO/IEC 19788 Metadata for Learning Resources (Métadonnées pour ressources d’apprentissage) est une norme innovante en plusieurs parties dont l’objectif est la description des ressources pédagogiques dans un contexte international multilingue et multiculturel tout en prenant en compte les dernières évolutions en terme de diffusion de données ouvertes et liées et en restant indépendante de toute technologie.

Le standard, amplement utilisé actuellement, IEEE 1484.12.1 Standard for Learning Object Metadata (LOM), et ses nombreux profils d’application très largement répandus, souffre d’un certain nombre de limitations connues par tous. Le MLR, reposant sur des fondations explicites et précises, permet, non seulement, de pallier les insuffisances du LOM mais surtout il offre de nouvelles facilités dans la description des ressources pédagogiques ainsi que dans la diffusion de ces descriptions. La visibilité des ressources en est ainsi élargie.

Dans le contexte du MLR, un élément de métadonnées est défini comme un élément de données utilisé pour décrire une ressource. Par la suite, nous parlerons donc d’éléments de données (et non plus d’éléments de métadonnées).

Parmi les forces du MLR, on peut souligner :

une proposition de définition des éléments de données structurée et réutilisable quelque soit l’objet des données (ressources pédagogiques, offres de formation, compétences…) ;

l’indépendance de toute mise-en-œuvre technologique et donc la possibilité d’implémentations utilisant des technologies différentes parmi lesquelles les technologies basées sur la sémantique (dont l’intégration dans le Web sémantique et les données ouvertes et liées) ;

une gestion des vocabulaires permettant des extensions selon les contextes locaux tout en partageant un cœur commun ;

la possibilité de réutiliser des éléments de données issus de schémas existant tels les éléments Dublin Core (éléments DC et termes DC);

la réutilisation des descriptions déjà effectuées en permettant une transformation automatique des entrepôts utilisant l’un des profils d’application du LOM vers le MLR.

DESCRIPTION DES DIFFERENTES PARTIES DU MLR

Le MLR est une norme en plusieurs parties facilement extensible, au gré des besoins il est ainsi possible d’ajouter des parties. Chaque partie du MLR a un objectif très précis (description d’un ensemble d’éléments, d’un profil d’application, d’une implémentation dans un langage informatique…).

MLR Partie 1 : Charpente (Framework)

Cette partie sert de fondations à l’ensemble de la norme. Elle décrit comment spécifier les éléments de données et quelles sont leurs caractéristiques. Elle décrit aussi comment spécifier les profils d’application et les vocabulaires. On n’y trouve aucune définition d’élément de données et sa généralité en fait une bonne candidate pour servir de fondation à la description de n’importe quel ensemble d’éléments de données.

1) Définition d’éléments de données Concernant les éléments de données, ceux-ci sont décrits

par un ensemble d’attributs qui sont :

Identifiant : unique, linguistiquement neutre. Sa construction repose sur des règles strictes et purement syntaxiques (ex : ISO_IEC_19788-5:2010::DES0100). On peut lui associer automatiquement une URI.

Nom de propriété : le nom de l’élément de données, il peut avoir des noms différents dans des langues différentes.

Définition : exprime le sens de l’élément, peut-être exprimé dans différentes langues.

Indicateur linguistique : sert à préciser si les valeurs possibles de l’élément de données sont exprimées dans une langue naturelle et donc peuvent avoir plusieurs équivalent linguistiques. Les contenus possibles sont « linguistique » ou « non-linguistique ».

Domaine : explicite à quel type de ressources peut s’appliquer cet élément (une ressource pédagogique ne se décrit pas comme une personne). Cet attribut ne peut

2

avoir comme contenu que l’identifiant d’une classe de ressources.

Codomaine : exprime les valeurs possibles que peut prendre l’élément de données défini. Deux contenus sont possibles pour cet attribut : soit l’identifiant d’une classe de ressources, soit « littéral » pour des valeurs telles que des dates, des nombres, des chaînes de caractères ou des vocabulaires.

Règles de contenu : précisent quelles sont les valeurs possibles, pour l’élément de données, si le Codomaine a comme contenu « littéral », qu’il s’agisse de valeurs atomiques comme une date, un entier ou de valeurs issues d’un vocabulaire.

Raffine : exprime l’élément de données raffiné par celui qui est spécifié (ainsi indiquer qu’une personne a créé une ressource est plus précis que d’indiquer qu’elle a contribué à la ressource, et tout créateur est aussi contributeur).

Ces attributs sont complétés par deux autres, un qui permet d’expliciter des exemples et un autre permettant de donner des indications.

Les éléments de données sont définis en renseignant un tableau prédéfini. Ci-dessous, sont présentés trois exemples de spécifications d’éléments de données.

La première spécification (Fig.1) concerne l’élément ISO_IEC_19788-5:2012::DES0700 (date de contribution) dont le codomaine est un littéral et dont les valeurs possibles sont définies par l’ensemble de règles ISO_IEC_19788-1:2011::PRS0002 (date).

Spécification de l’élément de données ISO_IEC_19788-5:2012::DES0700 (date de contribution)

La deuxième spécification (Fig.2) concerne l’élément ISO_IEC_19788-9:2013::DES1900 (type de téléphone) dont le codomaine est un litéral et dont les valeurs possibles sont celles définies par l’ensemble de règles (Fig.3) ISO_IEC_19788-1:2011::RS_DES1900 qui font référence au vocabulaire ISO_IEC_19788-9:2014::VA.2.1 (types de téléphone).

Spécification de l’élément de données type de téléphone

Ensemble de règles pour le vocabulaire ISO_IEC_19788-9:2014::VA.2.1 (types de téléphone)

La troisième spécification (Fig.4) concerne l’élément ISO_IEC_19788-5:2012::DES1800 (a pour contributeur) dont le codomaine est la classe de ressouces ISO_IEC_19788-1:2011::RC0003 (Personne).

Spécification de l’élément de données ISO_IEC_19788-5:2012::DES1800 (a pour contributeur)

Il est important de noter que les éléments de données sont définis indépendamment de toute implémentation informatique. Il est aussi important de noter que les notions d’obligation de présence, de cardinalité et d’ordre (notions familières pour les

3

connaisseurs du LOM) ne sont pas présentes dans la définition des éléments. Ces caractéristiques seront précisées lors de la définition des profils d’application.

La partie 1 du MLR fournit 4 ensembles prédéfinis de règles pour exprimer des chaînes de caractères, des dates, des dates ou des heures ainsi que des durées.

Définition de classes de ressources Une classe de ressources est un ensemble de ressources

ayant les mêmes propriétés et le même comportement.

La partie 1 du MLR définit trois classes de ressources (Ressource, Ressource d’apprentissage et Personne) et spécifie comment définir de nouvelles classes de ressources. Chaque classe est spécifiée en renseignant les attributs suivants :

• Identifiant : unique, linguistiquement neutre. Sa construction repose sur des règles strictes et purement syntaxiques (ex : IS_IEC_19788-1:2011::RC0002)

• Nom : nom de la classe, elle peut avoir des noms différents dans des langues différentes.

• Définition : exprime le sens de la classe, peut-être exprimé dans différentes langues.

• SousClasseDe : précise une superclasse dont la classe en cours de définition hérite. Il s’agit ici de la notion classique de généralisation/spécialisation (un étudiant est une personne, la classe étudiant hérite de la classe personne, la classe personne est une superclasse de la classe étudiant, toutes les propriétés de la classe personne s’appliquent aussi à la classe étudiant).

• Note : information additionnelle.

Les classes sont définies en renseignant un tableau prédéfini. Par exemple, Fig.5. consiste en la définition de la classe de ressource IS_IEC_19788-1:2011::RC0002 (Ressource d’apprentissage).

Définition de la classe Ressource d’apprentissage

Définition de profils d’application Les profils d’application permettent de prendre en compte

les spécificités de communautés ayant des besoins différents. L’existence de nombreux profils d’application d’une norme, conduit souvent, surtout quand les profils ne sont pas spécifiés précisément, à leur non-interopérabilité. Afin d’éviter au maximum cet état de fait, le MLR définit comment spécifier des profils d’application. C’est dans la spécification d’un profil d’application que l’on décrit les éléments de données utilisés par le profil, leur regroupement, leur ordre ainsi que leur présence, leur répétition...

Autres parties du MLR

Cette section présente les parties, autres que la première, aujourd’hui existantes. On y trouve des parties décrivant des éléments de données (parties 2, 4, 5, 8 et 9), une partie décrivant un profil d’application (partie 3), une partie explicitant l’implémentation (partie 7) et une partie le passage du LOM au MLR (partie 11).

MLR Partie 2 : Éléments du Dublin Core (Dublin Core elements)

Cette partie spécifie chacun des éléments de données du Dublin Core en utilisant la partie 1 du MLR. On y trouve à la fois les quinze éléments de base constituant la norme ISO 15836 ainsi que leur extension constituant l’ensemble des termes du Dublin Core.

Partie 3 : Profil d’application de base (Basic application profile)

Cette partie définit un profil d’application basé sur la partie 2 du MLR. Ce profil d’application de base est destiné à constituer la partie commune partagée par tous les profils d’application du MLR.

MLR Partie 4 : Éléments techniques (Technical elements) Cette partie contient les spécifications des éléments de

données permettant de décrire des informations de type technique.

MLR Partie 5 : Éléments pédagogiques (Educational elements)

Cette partie contient les spécifications des éléments de données permettant de décrire des informations de type pédagogique. Fig.6 regroupe tous les éléments de données définis dans la partie 5. Dans cette figure, les classes de ressources sont représentées par des rectangles aux coins arrondis, les propriétés atomiques sont inscrites dans les classes et les ovales représentent des vocabulaires.

MLR Partie 7 : Liaisons (Bindings) Cette partie propose une implémentation en RDF des

différentes entités constituant le MLR. Elle explicite l’intégration du MLR dans le Web sémantique. Cette partie est fondamentale, elle fournit des mappings RDF des différentes entités introduites dans le MLR (spécification d’éléments de données, classes de ressources…). Elle explicite comment construire des IRI (Internationalized Resource Identifier) pour toutes les entités ayant des identifiants MLR.

Elle fournit de plus une ontologie, exprimée en OWL2 (Ontology Web Language, recommandation du W3C), des classes et propriétés introduites dans les parties du MLR connues à ce jour. Le MLR dispose ainsi de possibilités d’extensions quasi infinies tout en assurant une compatibilité entre elles grâce à cette ontologie.

MLR Partie 8 : enregistrements MLR (MLR records) Cette partie contient les spécifications des éléments de

données permettant de décrire des enregistrements MLR. Cette partie permet l’utilisation d’une approche plus classique, à la LOM, pour la description des ressources.

4

Eléments de données définis dans la partie 5 du MLR

MLR Partie 9 : Éléments pour les personnes (Data Elements for Persons)

Cette partie contient les spécifications des éléments de données permettant de décrire des personnes physiques ou morales (individus ou organisations). Cette partie est importante afin de pouvoir décrire des personnes indépendamment des ressources d’apprentissage auxquelles elles ont participé.

MLR Partie 11 : Migration du LOM vers le MLR (Migration from LOM to MLR)

Cette partie est un guide pour la conversion d’enregistrements au format LOM en ensemble d’éléments au format MLR. Au vu de l’ensemble des descriptions de ressources pédagogiques basées sur un profil d’application du LOM, il est nécessaire de proposer une façon de passer du LOM au MLR, la plus simple possible. Les principes sous-jacents aux deux normes sont très différents. D’un côté une structure en tableau avec des catégories d’éléments constitués eux-mêmes de sous-éléments et, de l’autre, des éléments de données définis comme propriétés de classes de ressources. La partie 11 contient des règles et des heuristiques pouvant être implémentées et elle s’accompagne d’un outil permettant une transformation automatique. Cet outil, disponible sur github, (https://github.com/GTN-Quebec//lom2mlr) est actuellement en cours de test au Québec et en France.

Vocabulaires

Dans la définition de certains éléments de données, les valeurs possibles correspondent à des vocabulaires contrôlés ou vocabulaires. Une liste des termes possibles est alors fournie avec la spécification de l’élément. Chaque vocabulaire reçoit un identifiant et que chaque élément du vocabulaire reçoit aussi un identifiant linguistiquement neutre ce qui permet d’avoir des noms différents dans des langues différentes. Fig.7. montre les trois premiers termes du vocabulaire activité induite.

Extrait du vocabulaire Activité Induite

L’expérience des nombreux profils d’application du LOM a montré que les vocabulaires définis a priori par une instance internationale ne correspondent pas tout-à-fait aux vrais besoins des communautés d’utilisateurs et qu’il est nécessaire de leur rajouter des termes, termes parfois liés aux termes originels par des relations de généralisation/spécialisation (ex : enseignement supérieur et master). Cette nécessaire extension des vocabulaires pose des problèmes évidents (comment retrouver toutes les ressources de niveau « enseignement supérieur » quand certaines ont comme valeur « master »). Le MLR a fait le choix de l’implémentation des vocabulaires en SKOS (Simple Knowledge Organization System, recommandation du W3C) ce qui permet de faire des liens entre des termes qu’ils soient définis a priori ou qu’ils soient ajoutés pour des besoins particuliers.

CONCLUSION

Obtenue après un long processus d’adoption par consensus, le MLR, conçue pour décrire des ressources pédagogiques, a de nombreuses propriétés. Grâce aux notions définies dans sa partie 1, celle-ci peut-être utilisée comme cadre pour définir des éléments de données permettant la description de types de ressources autres que les ressources pédagogiques comme des offres de formation, des compétences… L’indépendance du MLR de toute solution technique ainsi que la façon choisie de spécifier les éléments de données comme propriétés de classes de ressources lui permettent de pouvoir être implémentée dans une large palette de techniques informatiques. L’insertion des descriptions basées sur le MLR dans le Web sémantique et les données ouvertes et liées se fait quasi-automatiquement. . La solution choisie pour les vocabulaires : identifiants linguistiquement neutres et implémentation en SKOS permet l’extension de ceux-ci tout en partageant un cœur commun.

5

Vers un profil d’application MLR pour la description des ressources pédagogiques en Tunisie

Rachid ZGHIBI Institut Supérieur de Documentation

Université de la Manouba Tunisie

[email protected]

Abstract—le présent travail s’inscrit dans le cadre d’une

étude exploratoire relative à l’indexation et au référencement des

ressources pédagogiques en Tunisie par des métadonnées

normalisées.

Dans le premier chapitre, nous examinons l’offre des

ressources pédagogiques et les techniques de référencement

adoptées dans les différents entrepôts et référentiels.

Dan le second chapitre, nous présentons, d’abord, la norme

MLR. Ensuite nous décrivons les éléments de données qui

pourraient être utilisés dans le cadre d’un profil d’application

adapté au système éducatif tunisien et aux particularités

linguistiques et culturelles locales.

Keywords—Ressource pédagogique; Métadonnées

pédagogiques; MLR; Profil d’application; Tunisie; UVT;

Normalisation ; Enseignement à distance

II. INTRODUCTION

Le e-learning ou l’enseignement à distance ou encore le FOAD est un nouveau mode d’enseignement et de transmission des savoirs qui s’appuie fondamentalement sur l’utilisation des nouvelles technologies de l’information et de la communication pour améliorer la qualité de l’apprentissage, faciliter l’accès aux ressources éducatives et services et favoriser l’échange et la collaboration à distance.

Plusieurs organismes et consortiums dans le monde travaillent sur l’élaboration des spécifications, des standards et des normes dans le domaine de l’enseignement à distance. Leurs travaux concernent particulièrement la terminologie e-learning, les problèmes de l’interopérabilité des systèmes dédiés à la formation en ligne et la portabilité des contenus et ressources pédagogiques numérisées.

A l’échelle internationale, c’est l’ISO/CEI/JTC1 SC36 : Technologies pour l’éducation, la formation et l’apprentissage qui s’occupe de la normalisation de ce domaine. Ses travaux de normalisation sont assurés par huit groupes de travail et jusqu’aujourd’hui 36 normes sont publiées sous sa responsabilité directe.

La norme MLR (ISO/CEI 19788 : Metadata for Learning Resources) a été développée par le SC36/WG4 (Management and delivery of learning, education and training). Norme à plusieurs parties, elle a pour objectif de faciliter la description

des ressources pédagogiques en fournissant une approche normalisée fondée sur la norme ISO 11179 (Technologies de l’information – Spécifications et normalisation des éléments de données) permettant l’identification et la spécification des éléments de données nécessaires pour le référencement, la recherche, le repérage, l’acquisition, l’évaluation et l’utilisation par les apprenants, les enseignants ou les processus logiciels automatisés [1].

Notre initiative part de l’étude de ladite norme avec pour objectif de proposer un profil d’application adapté au contexte éducatif tunisien et aux particularités linguistiques et culturelles locales.

III. RESSOURCES PEDAGOGIQUES NUMERIQUES EN TUNSIE : OFFRES ET TECHNIQUES DE REFERENCEMENT

Une ressource pédagogique ou ressource d’enseignement et d’apprentissage ou encore objet pédagogique est un matériel, quel qu’en soit la forme ou le contenu, qui peut être utilisé dans une activité d’enseignement, d’apprentissage et de formation. Elle est définit par le standard LOM comme « toute entité, numérique ou non, qui peut être utilisée pour l’éducation, la formation ou l’apprentissage ».

Selon le Consortium Wisc-Online [2], une ressource pédagogique est la plus petite unité d’apprentissage d’une durée comprise entre 2 et 15 minutes et doit avoir les caractéristiques suivantes :

· autonomie : elle peut être utilisée indépendamment des autres ressources,

· agrégation : elle peut être regroupée avec d’autres ressources pour constituer des collections de contenus

· réutilisabilité : elle peut être utilisée dans divers contextes et pour différentes fins

· métadonnées : elle doit être référencée afin de faciliter sa recherche et son repérage.

En effet, pour être repérable, accessible et réutilisable, une ressource pédagogique doit être indexée à l’aide d’un schéma de métadonnées pédagogiques permettant de décrire ses différentes caractéristiques pédagogiques, techniques, légales, classificatoires, etc. À l’heure actuelle, il existe une multitude

6

de ces schémas dont la plupart sont des profils d’application issus du standard LOM et de la norme Dublin Core.

À l’instar de beaucoup des pays du Sud, la Tunisie s’est engagée relativement tôt dans ce nouveau mode d’enseignement et d’apprentissage. Plusieurs projets et initiatives qui s’inscrivent dans le cadre de la politique nationale de modernisation de l’enseignement supérieur par l’exploitation des possibilités offertes par les TIC ont été entrepris depuis le début des années 2000 parmi lesquels nous citons à titre indicatif :

· La création de l’Université Virtuelle de Tunis (UVT) en 2002 avec comme mission principale de développer des cours et des programmes universitaires d’enseignement en ligne pour les enseignants et les universités tunisiennes. Actuellement, elle propose 14 programmes de formations reconnus par le ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche scientifique qui se présentent comme suit : sept programmes de formation de mastères professionnels, quatre programmes de formations de licences appliquées et fondamentales et trois formations transversales et certifiantes en C2i, en anglais et en culture entrepreneuriale. Elle est également chargée de former et d’assister les enseignants universitaires qui souhaitent créer et mettre en lige leurs cours dans le cadre d’appels d’offre périodiques.

· Depuis 2005, la création au sein de chaque université d’un Département de l’Enseignement Virtuel (DEV) qui a pour mission la modernisation des outils et des méthodes d’apprentissage dans les universités en question,

· Dans le cadre de la formation transversale C2i, chaque établissement universitaire est doté d’un centre d’accès EAD,

· Plusieurs organismes public de formation continue dispensent, en partenariat avec les établissements universitaires tunisiens, des cycles de formation diplômante dont une partie est assurée à distance au profit des travailleurs favorisant la promotion professionnelle,

· La Tunisie est actuellement un membre P à l’ISO/CEI/JTC1 SC36. Ce statut lui permet de participer aux travaux de normalisation des différents groupes de travail.

Malgré l’importance qu’accorde l’Etat tunisien au domaine de l’e-learning, le nombre des ressources pédagogiques en ligne est très limité. D’après la recherche que nous avons menée dans les différents entrepôts et sites Web des universités nous avons constaté que la plupart des ces ressources sont hébergées dans le réservoir de l’UVT qui donne accès en texte intégral à plus de 500 cours en trois langues (arabe, français et anglais). Ces cours sont conformes aux programmes LMD et concernent les cinq disciplines suivantes : Sciences fondamentales, Droits, Sciences juridiques et politiques, Economie et gestion, Langue, littératures et sciences humaines

et Sciences de la santé. Elle offre également des cours transversaux du C2i niveau1, d’anglais et d’entrepreneuriat [3].

Un nombre moins important de ressources sont hébergées sur le site du Campus Numérique Francophone à Tunis (CNF) qui offre la possibilité à certains producteurs de sites à caractère scientifique ou documentaire, de niveau universitaire, d’héberger leurs contenus sur son serveur. Le CNF organise également des cycles de formation sur l’EAD et les technologies éducatives au profit des universitaires tunisiens dans le cadre des formations « Transfer » et autres. D’autres ressources sont hébergées sur les sites web des établissements universitaires et sur des sites personnels.

Nous avons constaté, également, que seulement 252 ressources de l’UVT sont indexées sur le portail REFRER [4]. En revanche, aucun schéma des métadonnées propriétaire ou normalisé n’est utilisé pour décrire les autres ressources (celles de l’UVT et des autres entrepôts) ce qui présente un obstacle technique important interdisant la portabilité des ressources pédagogiques à l’échelle national et international ainsi que la mise en place d’un réservoir national des ressources pédagogiques interopérables.

IV. UN PROFIL D’APPLICATION MLR

A. Présentation de la norme

La norme MLR est composée de onze parties qui correspondent chacune à un ensemble spécifié d’exigences des utilisateurs applicables à l’identification et à la spécification d’éléments de métadonnées qui ont un objectif particulier et une utilisation ciblée dans le cadre de la description d’une ressource pédagogique. Les cinq premières parties ont déjà le statut d’une norme internationale publiée :

· Partie 1 : Charpente

· Partie 2 : Éléments "Dublin Core"

· Partie 3: Profil d'application de base

· Partie 4 : Éléments techniques

· Partie 5 : Éléments pédagogiques

Par rapport aux autres schémas de métadonnées en usage dans le monde, la norme MLR présente des avantages supplémentaires telles que la prise en compte de la diversité des contextes culturels et linguistiques dans lesquels les ressources pédagogiques et leurs métadonnées sont créées et exploitées, l’indépendance de toute mise en œuvre informatique, la possibilité d’extension en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs, la compatibilité avec le standard LOM et avec la norme Dublin Core ce qui permet de récupérer des descriptions reposant sur ces deux schémas et de les transformer en descriptions conformes au MLR [5].

Elle propose, en effet, une panoplie d’éléments de données normalisés qui sont tous de type simple et non structuré. Afin d’éviter toute forme d’ambiguïté dans leur interprétation, chaque élément est décrit à l’aide d’une spécification d’élément de données (Data Element Specification : DES). La première partie de la norme (ISO/IEC 19788-1:2011) définit un ensemble commun d’attributs permettant de décrire les caractéristiques essentielles de chaque élément de données. Il

7

s’agit de dix attributs parmi lesquels six sont obligatoires, deux sont conditionnels et deux sont facultatifs. Les attributs en question sont les suivants : Identifier (obligatoire), Proprety name (obligatoire), Definition (obligatoire), Linguistice indicator (obligatoire), Domain (obligatoire), Range (obligatoire), Content value rules (conditionnel), Refines (conditionnel), Example(s) (facultatif), Note(s) (facultatif).

B. Profil d’application tunisien

Un profil d’application MLR est une collection structurée de spécifications d’éléments de données qui proviennent des différentes parties de la norme ainsi que d’autres sources et qui sont choisis pour répondre aux besoins spécifiques et aux particularités linguistiques et éducatives d’une communauté ou d’un ensemble de communautés. Il est possible, également, dans un profil d’application, de restreindre ou d’étendre les vocabulaires définis dans la norme ISO/CEI 19788 et qui sont utilisés pour les éléments de données dont les valeurs permises sont celles issues d’un vocabulaire. « C’est dans la spécification d’un profil d’application que l’on décrit les éléments de données utilisés, leur regroupement, leur ordre ainsi que leur présence, leur répétition » [5]. En effet, pour chaque spécification d’un groupe d’éléments de données (DEGS) et pour chaque spécification d’élément de données (DES) il faut préciser les sept éléments suivants : « position », « identifiant », « nom », « indicateur du type de présence », « indicateur de répétition », « indicateur d’ordre » et « sémantique de la relation d’ordre ».

Notre approche pour réaliser un profil d’application MLR adapté au contexte éducatif tunisien s’inspire en grande partie des travaux de normalisation du profil canadien Normetic 2.0 (v0.7.5) [7]. Notre contribution consiste, tout simplement, à identifier les éléments de données qui pourraient être utilisés dans le cadre d’un profil d’application national en nous limitant aux parties 2, 4 et 5 puisque les autres parties ne sont pas encore publiées.

Avant de décrire notre méthodologie de travail, il nous semble important d’exposer assez brièvement le système éducatif tunisien qui, sur le plan structurel, se compose d’un enseignement de base, d’un enseignement secondaire, d’un enseignement supérieur et d’un système de formation professionnelle.

L’enseignement de base dure neuf ans et débouchant sur l’obtention du diplôme de fin d’études de l’enseignement de base (DFEB). Il comprend deux cycles complémentaires : un cycle primaire de six ans et un cycle préparatoire de trois ans. A ceux-ci s’ajoute un cycle préparatoire technique de deux ans conduisant à l’obtention du diplôme de fin d’études de l’enseignement de base technique (DFEBT).

L’enseignement secondaire se déroule sur quatre ans débouchant sur l’obtention du diplôme du baccalauréat. Il est réparti sur trois périodes : la première année est un tronc commun pour tous les élèves et à partir de la deuxième année la formation s’éclate en quatre filières : lettres, sciences, économies et technologies de la communication. La troisième période est d’une durée de deux ans pendant laquelle chaque élève s’oriente vers une section parmi les six proposées : lettres, mathématiques, sciences expérimentales, sciences

techniques, économie et gestion, sciences informatiques et sport. Il à signaler que l’enseignement primaire et l’enseignement secondaire sont sous la tutelle du Ministère de l’Education.

L’enseignement supérieur est assuré par les universités, les instituts supérieurs d’études technologiques, les écoles supérieures et les instituts supérieurs. Selon les statistiques de 2013-2014, nous dénombrons 13 Universités, 198 établissements d’enseignement supérieur et de recherche dont 170 établissements sont sous la tutelle du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique et 28 sont sous la cotutelle du MESRS et d’autres ministères (santé, communication, agriculture, etc.). Sur le plan formation pédagogique, nous distinguons trois types de cursus : LMD, Etudes d’ingénieures et études médicales. Enfin, le système de formation professionnelle est sous la tutelle du Ministère de la formation Professionnelle et de l’Emploiqui délivre trois niveaux de diplômes (CAP, BTP et BTS) ainsi qu’un ensemble de certificats non diplômants.

Notre méthodologie de travail se résume, ainsi, aux étapes suivantes :

· Récupérer les éléments de données utilisés pour la description des ressources pédagogiques de l’UVT sur le portail REFRER et les traduire en des éléments de données MLR,

· Proposer des nouveaux éléments qui permettraient, à notre sens, d’enrichir la description des ressources pédagogiques et de répondre à certaines particularités du système éducatif tunisien,

· Commenter les éléments des données qui sont sensibles aux particularités linguistiques et culturelles locales,

· Proposer une traduction en arabe des éléments de données.

Eléments de données récupérés

Sur le portail REFRER, les ressources pédagogiques de l’UVT sont référencées selon un schéma des métadonnées qui fournit les informations suivantes : identifiant, titre, format, résumé, date, langue, créateur, éditeur, propriété intellectuelle, localisation, mots clés et type de la ressource.

Les dix premiers éléments de données sont déjà normalisés dans la partie 2 de la norme (Éléments "Dublin Core") et les deux derniers sont normalisés respectivement dans la partie 4 (Éléments techniques) et la partie 5 (Éléments pédagogiques).

Nouveaux éléments de données

En examinant ces douze éléments de données, nous avons constaté que certaines caractéristiques pédagogiques et techniques, dont certaines sont essentielles, ne sont pas prises en compte dans la description des ressources pédagogiques tels que le niveau du public cible (audience level), le rôle du public cible (audience role), le nom et le niveau du programme

8

d’études (curriculum specification, curriculum level), la méthode d’apprentissage (Lerarning method), l’âge minimum et maximum du public cible (minimum age, maximum age).

Conformément au système éducatif tunisien actuel, nous recommandons la liste des valeurs suivantes pour renseigner l’élément de donnée « Niveau du public cible » :

· Enseignement de base : cycle primaire, · Enseignement de base : cycle préparatoire, · Enseignement de base : cycle préparatoire technique, · Enseignement secondaire : cycle préparatoire, · Enseignement secondaire : lettres · Enseignement secondaire : mathématiques · Enseignement secondaire : sciences expérimentales · Enseignement secondaire : sciences techniques · Enseignement secondaire : économie et gestion · Enseignement secondaire : sciences informatiques · Enseignement supérieur : licence · Enseignement supérieur : mastère · Enseignement supérieur : doctorat · Enseignement supérieur : études ingénieurs · Enseignement supérieur : études médicales · Formation professionnelle · Formation continue

De même, nous recommandons d’ajouter les deux éléments techniques suivants : Durée (Duration) et Exigences techniques (IT platform requirement).

Particularités linguistiques et culturelles locales

Pour assurer une interopérabilité universelle, la norme MLR fait référence à des normes et à des standards internationaux pour déterminer de façon formelle et sans ambiguïté la valeur de certains éléments de données.

En dépit de l’importance de ces références normatives, il s’avère que certaines particularités linguistiques et culturelles tunisiennes ne sont pas toujours abordées telles que la diglossie, la vocalisation et la représentation des dates selon le calendrier hégirien. Nous supposons, conséquemment, que ces particularités doivent être renseignées dans le cadre d’un profil d’application national.

Diglossie

Dans le domaine de la sociolinguistique, la diglossie représente l’existence de deux variétés linguistiques d’une seule et même langue au sein d’un même pays, l’une étant qualifiée comme variété « haute » et l’autre comme variété « basse ». En Tunisie et comme d’ailleurs dans tous les pays Arabes, la langue arabe se présente sous deux formes : l’arabe classique ou littéral (commun à tous les pays Arabes) et le dialectal tunisien.

Ayant le statut de langue de l’État (article 1 de la Constitution), l’arabe classique est enseigné à l’école et employé dans les situations formelles tels que l’enseignement et aux médias étatiques. En revanche, le dialectal est acquis

spontanément sans aucun apprentissage formel. C’est la langue de communication et d’échange par défaut dans le milieu familial aussi bien que dans le milieu public. Bien qu’il n’ait aucun statut formel, plusieurs chefs d’œuvres de la littérature et de la poésie arabes contemporaines sont écrits en arabe dialectal dont certains sont intégrés dans les programmes d’enseignements scolaires et universitaires ».

Pour représenter les noms de langues, la norme MLR recommande formellement utilisation de la norme ISO 639. Elle est particulièrement utilisée pour coder la langue ou les langues utilisées par la ressource pédagogique pour communiquer avec l’utilisateur présumé et la langue utilisée par le public cible pour employer cette ressource pédagogique.

La norme 639 est composée actuellement de six parties. La partie 3 a été publiée en 2007 sous le nom « Codes pour la représentation des noms de langues - Partie 3 : Code Alpha-3 pour un traitement exhaustif des langues ». Comme son nom l’indique, elle a pour objectif de couvrir une liste de langues aussi complète que possible, incluant les langues vivantes, mortes et anciennes. Dans cette norme, le dialectal tunisien est identifié par le nom « Tunisien Arabic » et possède le code « aeb ».

Nous recommandons d’utiliser la partie 2 de la norme pour identifier le code de langue pour les ressources pédagogiques en arabe classique (ara) et la partie 3 pour identifier le code de langue pour les ressources pédagogiques en dialecte tunisien.

Vocalisation

À l’instar des autres langues sémitiques, l’arabe est une langue fondamentalement consonantique. Pour préciser la prononciation, il faut utiliser dix signes : trois voyelles brèves et sept signes orthographiques. Ces signes, d’une taille très petite, se positionnent individuellement ou par groupe de deux, soit au-dessous soit au-dessus des consonnes formant ainsi l’écriture arabe vocalisée.

L’utilisation de la vocalisation est obligatoire pour l’apprentissage de l’arabe, langue et écriture, ainsi que dans certains domaines linguistiques et théologiques. De même, toutes les ressources pédagogiques en langue arabe qui s’utilisent dans le cadre de l’enseignement de base doivent impérativement être vocalisées.

Bien que la norme ISO 639, ne prévoie pas cette particularité dans ses différentes parties, il nous semble, assez important voire obligatoire de la préciser dans la description des ressources pédagogiques qui sont utilisées, notamment, dans le cadre de l’enseignement de base et dans les disciplines su-citées.

En absence d’une solution formelle, nous suggérons d’indiquer la mention de vocalisation comme une extension au code de la langue. Cette proposition s’inspire du standard RFC 4646 « Tags for Identifying Languages » [8]. Exemple : ara-vocalisée

9

Date

Pour noter les dates et les heures, la norme MLR exige l’utilisation de la norme ISO 8601 :2004 qui se fonde sur le calendrier grégorien. Selon cette norme, une date est transcrite comme suit : quatre chiffres pour l’année, deux chiffres pour le mois et deux chiffres pour le jour. Chaque élément est séparé de celui qui le précède par un tiret (-). Puis est indiquée l’heure de la journée qui commence obligatoirement par la lettre T (Time) suivie de deux chiffres pour les heures, deux chiffres pour les minutes et deux chiffres pour les secondes. Ces éléments sont séparés par deux points (:).

Quoi que la Tunisie ait adopté depuis longtemps le calendrier grégorien qui se base sur le calcul astronomique, le calendrier hégirien est utilisé pour déterminer les dates associées à des célébrations religieuses et pour dater, occasionnellement, certaines ressources pédagogiques relevant des domaines de la théologie et des études islamiques. C’est un calendrier lunaire qui repose sur l’observation mensuelle de la nouvelle lune à l’œil nue et il est officiellement utilisé par certains pays arabes du Golfe.

Dans le cadre de ses travaux sur l’internationalisation du schéma des métadonnées LOM, le CEN/ISSS (Comité Européen de Normalisation/ Système de Normalisation de la Société de l'Information) a publié, en 2003, un ensemble des recommandations sous la référence CWA 14643 : Internationalisation of the IEEE Learning Object Metadata [9]. Pour résoudre le problème d’identification des dates locales, ce groupe de travail propose d’utiliser un nouveau éléments de données DateTimeLocale qui est composée de trois éléments simples : Locale, Source et LocolizedDateTime.

À notre sens, cette proposition pourrait être utilisée pour compléter, en cas de besoin, le format canonique de la norme ISO 8601. Exemple :

<Date>2015-06-16</Date>

<DateTimeLocale>

<Locale>TN</Locale>

<Source> http://www.uz.rnu.tn/</Source>

< LocolizedDateTime>28 Sha’ban 1436 </ LocolizedDateTime >

</ DateTimeLocale >

Traduction des éléments de données

Identifiant de DES Nom en anglais Nom en arabe

ISO_IEC_19788-2:2010::DES0300 Identifier معرف ISO_IEC_19788-2:2010::DES0100 Title عنوان ISO_IEC_19788-2:2010::DES0200 Creator مؤلف ISO_IEC_19788-2:2010::DES0300 Subject موضوع ISO_IEC_19788-2:2010::DES0400 Description وصف ISO_IEC_19788-2:2010::DES0500 Publisher ناشر ISO_IEC_19788-2:2010::DES0700 Date تاریخ ISO_IEC_19788-2:2010::DES0900 Format شكل ISO_IEC_19788-2:2010::DES1200 Language لغة ISO_IEC_19788-2:2010::DES1500 Rights حقوق

ISO_IEC_19788-4:2014::DES0100 Location عنوان ISO_IEC_19788-4:2014::DES0300 Duration مدة زمنیة ISO_IEC_19788-4:2014::DES0400 IT platform

requirement مستلزمات تقنیة

ISO_IEC_19788-5:2012::DES2800 Pedagogical type نوع بیداغوجي ISO_IEC_19788-5:2012::DES0500 Audience level مستوى المتلقي ISO_IEC_19788-5:2012::DES0600 Audience role دور المتلقي ISO_IEC_19788-5:2012::DES1000 Curriculum level مستوى برنامج

التعلیمISO_IEC_19788-5:2012::DES1100 Curriculum

specification برنامج التعلیم

ISO_IEC_19788-5:2012::DES2300 Learning method طریقة التعلم ISO_IEC_19788-5:2012::DES2500 Maximum age العمر االقصى ISO_IEC_19788-5:2012:: DES2600 Minimum age العمر االدنى

V. CONCLUSION

En conclusion, nous pensons que le développement d’un profil d’application MLR pour la description des ressources pédagogiques en Tunisie est indispensable pour assurer l’interopérabilité et la réutilisation de ces ressources ainsi que la mise en place d’un réservoir national des ressources pédagogiques.

Le présent travail s’inscrit dans le cadre d’une étude exploratoire. Il consiste tout simplement à identifier les éléments de données MLR qui pourraient être utilisés dans le cadre d’un profil d’application national tout en commentant les éléments qui sont, à notre sens, sensibles aux particularités linguistiques et culturelles locales.

S’agissant d’une amorce d’un grand chantier, nous jugeons indispensable que la Tunisie s’engage officiellement, par le biais de son organisme national de normalisation, aux travaux de WG4 pour pouvoir défendre ses besoins et ses particularités linguistiques et culturelles.

References

[1] ISO, ISO/IEC 19788-1: Information technology – Learning, education and training –Metadata for learning resources – Part 1: Framework. Genova, ISO, 2011.

[2] Wisc-Online, https://www.wisc-online.com/

[3] Université Virtuelle de Tunis, http://www.uvt.rnu.tn/

[4] REseau Francophone de Ressources Educatives Réutilisables (REFRER) est mis en œuvre par le Centre de recherche LICEF de la Télé-université (TÉLUQ) avec sept partenaires de quatre pays membres de la Francophonie (Canada-Québec, France, Maroc et Tunisie). http://rechercherefrer.licef.ca:8080/Portal/

[5] Y. Bourda, G. Gauthier, R. G. Regil, O. Catteau, "Métadonnées pour ressources d’apprentissage (MLR) - Nouvelle norme ISO de description de ressources pédagogiques", STICEF, vol. 17, 2010. http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2010/08r-bourda/sticef_2010_bourda_08r.htm

[6] B. Yolaine, G. Gilles, G. Rosa-Maria, C. Olivier, "Métadonnées pour ressources d’apprentissage (MLR) - Nouvelle norme ISO de description de ressources pédagogiques", STICEF, vol. 17, 2010. http://sticef.univ-lemans.fr/num/vol2010/08r-bourda/sticef_2010_bourda_08r.htm

[7] G. Gilles, Profil d’application Normetic 2.0 (v0.7.5), 2011. http://www.gtn-quebec.org/guide/profil-dapplication-normetic-2.0-

[8] A. Phillips, M. Davis, Tags for Identifying Languages, September 2006. https://www.ietf.org/rfc/rfc4646.txt

[9] CEN/ISSSS, “CWA 14643:2003 : Internationalisation of the IEEE Learning Object Metadata”, Bruxelle, CEN, 2003. http://www.cen-wslt.din.de/cmd?level=tpl-bereich&menuid=113685&languageid=en&cmsareaid=113685

10

La réutilisation des scénarios d’apprentissage

contextualisés :

indexation et standardisation

Sous-axe 3 : Diffusion

Mona Laroussi Institut de la Francophonie pour l’Ingénierie de la

Connaissance et la formation à distance, IFIC Tunis, Tunisie [email protected]

VI. INTRODUCTION

La rédaction des situations d’apprentissage est l’une des facettes du e-Learning dans laquelle les normes et les standards pédagogiques prévoient des spécifications pour définir des objectifs, concevoir et planifier un ensemble d’activités réalisées par l’apprenant. Il s’agit d’un scénario pédagogique, défini comme « un ensemble ordonné d’activités, régies par des acteurs qui utilisent et produisent des ressources » [1]. Ces scénarios combinent l’apprentissage présentiel et à distance, incluant les outils et techniques issus de ces deux modèles éducatifs. Le projet BASAR [3] BAnque de Scenarii d’Apprentissage Hybrides Réutilisables et Interopérables, projet conjoint de quatre bureaux régionaux de l’Agence universitaire de la Francophonie, s’intéresse à la la mise en place et l'alimentation d'une banque de scénarios hybrides destinée aux enseignants des Universités Francophones. L’un des objectifs du projet BASAR est de promouvoir l’usage des normes d’interopérabilité pédagogique au sein des communautés de pratique francophones. Cette communauté s’intéresse à ces scénarios d’apprentissage hybrides et plus précisément à leurs réutilisations interopérables selon des spécifications et des procédures normatives. Pour ce faire le scénario a été décomposé en un ensemble d’activités chaque activité est constituée 4 parties : [3]

1. Les modalités : a. durée d'apprentissage de l'apprenant, b. La modalité spatiale : elle peut être en présentiel, à distance ou mixte, c. La modalité temporelle : elle peut être Synchrone, Asynchrone ou mixte, d. Les modalité collaborative : elle peut être individuelle, en groupe ou mixte, e. Le type d'activité : C'est une entité qui permet d'indexer et de mutualiser une activité pédagogique. Le type d'activité est défini par un ensemble de verbes d'action qui sont utilisés pour formuler des résultats d'apprentissage, des attentes et même des indicateurs de performance. Des verbes tels que coopérer,

produire, s'évaluer et organiser peuvent servir à formuler des objectifs. Le type d'activité utilise la norme LOM-FR qui est le profil français du LOM (Learning Object Metadata); C'est un standard international proposant un modèle de description des métadonnées associées à des objets pédagogiques quels qu'ils soient, numériques ou non. Un ensemble de verbes d'action est confiné dans l'item Lom-fr, permettant au concepteur d'indexer son scénario. L'item activité donne la possibilité au concepteur de rajouter ses propres types d'activités

2. L'objectif pédagogique de l'activité : Un scénario pédagogique est une suite d'activités, chaque activité a un objectif pédagogique opérationnel.

3. L'activité pour l'apprenant est constituée de 3 entités a. Les consignes pour l'apprenant, b. Le matériel pédagogique que l'apprenant va utiliser pendant le déroulement de l'activité, c. Les informations et autres ressources complémentaires à l'activité de l'apprenant.

4. L'activité pour le Formateur : elle se décline également en 3 entités

a. Les consignes pour le formateur, b. Le matériel pédagogique utilisé par le formateur pendant l'activité, c. Des informations et autres ressources complémentaires pour le formateur.

Pour stocker les scénarios, plusieurs formats de sortie sont possibles : Un format Web; Un format ODT et IMSCC/SCORM : un format interopérable interchangeable que nous pouvons intégrer à la plupart des plateformes d’apprentissage. Ces scénarios ont tous un contexte différent l’un de l’autre, ces contextes dépendent de l’environnement de déploiement de conception et de tests. La prise en compte de la notion de contexte est un élément essentiel dans les environnements d’apprentissage hybrides. Bonk [2] avance même que la prise en compte du contexte est souvent plus importante que le contenu. Nous définissons le contexte d’un scénario d’apprentissage hybride comme : « L’ensemble des caractéristiques et des contraintes de l’environnement (incluant l’organisation, les acteurs, le système, l’activité et le scénario lui-même) pouvant influencer, directement ou indirectement, le déroulement du scénario d’apprentissage hybride ».

11

Le contexte, plus exactement sa perception [4] [5], peut varier considérablement d’une situation d’apprentissage à une autre. Cette variabilité rend difficile la réutilisation. D’autre part, l’évolution considérable du nombre de scénarios ainsi que leur diversité poussent à définir une indexation fine et normalisée afin de faciliter leur redéploiement dans différents contextes. La banque de scénarios BASAR compte actuellement un nombre important, de scénarios hybrides complexes, eux même constitués de séquences réutilisables. Ces scénarios s’inscrivent dans différents domaines d’apprentissage (architecture, biotechnologie, droit, informatique) et adoptent différentes modalités (présentiel, à distance, collaboratif, individuel, synchrone, asynchrone, mixte). L’indexation facilite la tâche de recherche de scénarios adaptés au contexte de réutilisation. L’indexation peut se faire de différentes manières par mots clés ou par le contexte. Nous nous situons dans une approche d’indexation par le contexte. Nous notons la spécification LOM [6] qui décrit un ensemble de métadonnées permettant l'indexation des objets d'apprentissage en vue de leur catalogage et leur réutilisation. Un objet d’apprentissage est, selon cette spécification, « une entité numérique ou non, qui peut être utilisée, réutilisée ou référencée lors d'une formation dispensée à partir d'un support technologique. Il peut s'agir d'un composant concret de l'environnement ou d'un scénario décrivant a priori ou a posteriori le déroulement d'une situation d'apprentissage ». Nous proposons une approche inspirée de LOM qui s’adresse aux concepteurs de scénarios, leur permettant d’indexer les scénarios d’apprentissage selon différentes facettes de leur contexte d’usage y compris les facettes pédagogiques, didactiques, sociales, affectives, techniques et physiques, en vue de favoriser leur réutilisation.

VII. INDEXATION CONTEXTUELLE MULTI-FACETTE DES

SCENARIOS D’APPRENTISSAGE BASEE SUR L’OBSERVATION

La prise en compte de la notion de contexte, constitue un élément essentiel, dans les environnements informatisés et particulièrement dans les environnements d’apprentissage hybrides. [Bonk 2012] avance même que la prise en compte du contexte est souvent plus importante que le contenu. La prise en compte d’un contexte donné, autre que celui dans lequel il a été conçu, sera facilitée par l’analyse de l’impact du relâchement des contraintes sur le contexte lui-même. L'enjeu de cette notion de contexte concerne l’adaptation des situations d'apprentissage mais aussi la réutilisation de scénarios existants qui est ici notre principale préoccupation dans le projet Basar évoqué ultérieurement. La banque de scénarios BASAR compte actuellement 125 scénarios hybrides complexes, eux même constitués de séquences réutilisables. Ces scénarios s’inscrivent dans différents domaines d’apprentissage (architecture,

biotechnologie, droit, informatique) et adoptent différentes modalités d’apprentissage (présentiel, à distance, collaboratif, individuel, synchrone, asynchrone, mixte). L’indexation facilite la tâche de recherche de scénarios adaptés au contexte de réutilisation. Nous nous situons dans une approche d’indexation par le contexte. Des travaux ont été menés sur l’indexation d’objets d’apprentissage. Nous notons par exemple la spécification LOM [LOM] qui décrit un ensemble de métadonnées permettant l'indexation des objets d'apprentissage en vue de leur catalogage et leur réutilisation. Un objet d’apprentissage est, selon cette spécification, « une entité numérique ou non, qui peut être utilisée, réutilisée ou référencée lors d'une formation dispensée à partir d'un support technologique. Il peut s'agir d'un composant concret de l'environnement ou d'un scénario décrivant a priori ou a posteriori le déroulement d'une situation d'apprentissage ». Cependant, Pernin [Pernin 2003] souligne la difficulté et le manque de pertinence du LOM à renseigner certains champs de nature pédagogique. Nous visons à proposer une approche qui s’adresse aux concepteurs de scénarios, leur permettant d’indexer les scénarios d’apprentissage selon différentes facettes de leur contexte d’usage y compris les facettes pédagogiques, didactiques, sociales, affectives, techniques et physiques, en vue de favoriser leur réutilisation. Dès lors, la réutilisabilité des scénarios est directement fonction de leur potentiel à être adapté à un contexte donné. En d’autres termes, la réutilisation d’un scénario dans un différentes facettes du contexte. Afin d’indexer les scénarios, Nous nous basons sur l’observation du déroulement du scénario en session pour déterminer si ce dernier a été pertinent dans un contexte donné. Des travaux, tels que [Lekira et al. 2011] [Ouali et al. 2014], s’attachent à proposer des approches aux enseignants-concepteurs permettant l’observation du déroulement d'une situation d'apprentissage dans l’objectif est de faire de l’ingénierie et la réingénierie des scénarios. Dans notre cas de recherche, nous nous intéressons à l’observation en vue de l’évaluation de la pertinence du scénario lors de son exécution dans un contexte donné. On ne peut pas juger de la pertinence du scénario indépendamment de son contexte : un scénario peut être pertinent dans un contexte alors qu’il ne l’est pas dans un autre. Pour implémenter cette observation, nous avons choisi de nous appuyer sur la modélisation d’indicateurs à base de traces d’usage qui reflètent le déroulement effectif de la situation d’apprentissage. L’objectif principal de nos travaux est de fournir une méthode aux enseignants-concepteurs pour indexer des scénarios d’apprentissage à travers l’observation du contexte et de leurs exécutions en vue de favoriser la réutilisation. Nous nous basons sur le modèle de contexte de la Erreur !

Source du renvoi introuvable.

12

Figure 1: Les aspects contextuels relatifs à l’évaluation d’un scénario malléable [Chaabouni 2014]

VIII. ÉTIQUETAGE DU MODELE DE CONTEXTE PAR LES

INDICATEURS

Afin d’enrichir le modèle de contexte, nous lui associons des indicateurs reflétant le déroulement du scénario dans un contexte précis. Les valeurs prises par ces indicateurs

étiquetant les différent(e)s éléments/évaluations d’une instance du modèle de contexte évalué, représentent autant d’informations additionnelles sur les aspects associés. Les définitions de ces indicateurs étiquètent le modèle de contexte (cf. Fig. 2) depuis la phase de spécification du modèle. Le liste les exemples d’indicateurs, référencés dans Fig. 2, avec leurs définitions.

Table 1. Liste d’indicateurs référencés dans le modèle de contexte de Fig. 2.

Réf. Indicateur Description

I1 Indicateur du niveau de communication [13]

Permet au tuteur d’observer les activités de communication à travers le chat de chaque apprenant.

I2 Indicateur du niveau de collaboration [Erreur ! Source du renvoi introuvable.]

Offre une vue globale sur la collaboration entre les membres des groupes de projet.

I3 Indicateur de division de travail [Erreur !

Source du renvoi introuvable.] Reflète la division du travail adoptée par deux personnes agissant sur un ensemble de ressources.

I4 Indicateur d’implication de l’apprenant [18]

Mesure le degré d’implication de chaque apprenant dans la formation. Un apprenant est classé participatif, perspicace, utile, non-collaboratif, avec initiative, et/ou communicatif.

I5 Indicateur d’équilibre entre conversation et action [12]

Cet indicateur mesure l’écart entre la planification d’une action et son implémentation.

I6 Indicateur de trajet [19] Fournit le trajet effectué par l’apprenant (ses bilans, taux de participation aux activités, réussites, échecs)

I7 Indicateur sur les résultats d’une évaluation ou d’un test

Fourni des statistiques sur les résultats d’une évaluation ou d’un test dans le scénario : notes obtenues, taux de réussite, moyenne d’un groupe d’apprenant.

I8 Indicateur sur l’état d’un dispositif matériel

Fournit l’état et l’évolution de l’état d’un dispositif matériel au cours d’une session.

I9 Indicateur sur le nombre et la durée de consultation d’un document

Fournit le nombre de fois où un document a été consulté, et la durée de cette consultation par l’apprenant.

Nous nous intéressons aux indicateurs d’apprentissage pouvant fournir deux types d’informations : (1) les informations sur le contexte effectif dans lequel le scénario s’est déroulé et (2) les informations reflétant la

pertinence et le degré de réussite du scénario dans un contexte donné.

13

IX. LE PROCESSUS D’INGENIERIE DE SCENARIOS

D’APPRENTISSAGE BASE SUR L’INDEXATION.

Nous proposons le processus d’ingénierie de scénarios d’apprentissage basé sur l’observation. Ce processus

s’inspire de la chaîne éditoriale de l’observation proposée dans [IKSAL 2012]

Figure 2: processus d'ingénierie d'un scénario d'apprentissage

Nous expliquons dans ce qui suit le processus d’ingénierie de scénarios d’apprentissage de la Figure 2. Nous nous plaçons dans une situation de conception où un enseignant définit son scénario en réutilisant les scénarios indexés et capitalisés dans une base. Il renseigne le « contexte prévisionnel » (le contexte d’usage prévu pour la situation d’apprentissage) et recherche le(s) scénario(s) le(s) plus adapté(s) à ce contexte avec l’assistance du système. Un algorithme de recherche contextualisée est utilisé pour fournir les scénarios s’accordant le plus avec le contexte prévu. Cet algorithme, de type pattern-matching, utilise les champs renseignés par l’enseignant pour la définition du contexte prévisionnel et s’appuie sur des métriques permettant le calcul de similarité entre deux arbres de contexte, pour filtrer les scénarios indexés par un contexte proche du contexte prévu. Cet algorithme ne sera pas détaillé dans le cadre de cet article. Parallèlement à la recherche et la conception du scénario, une scénarisation de l’observation est réalisée avec l’assistance du système. Sur la base des critères de recherche spécifiés par l’enseignant-concepteur et qui représentent le contexte prévisionnel du scénario, les besoins en observation sont définis en compilant les indicateurs associés aux éléments et aux évaluations du modèle de contexte utilisé. Le processus de scénarisation de l’observation est assisté par le système : les indicateurs correspondant aux besoins du concepteur sont identifiés et structurés automatiquement par le système, mais le concepteur a toujours le choix de modifier cette structure par ajout/suppression. Il doit également paramétrer le calcul des indicateurs pour certains d’entre eux. Le scénario d’observation généré et paramétré sera exécuté à la suite de l’exécution du scénario afin de refléter le déroulement du scénario en session et aider ainsi l’enseignant à évaluer le contexte réel du scénario d’une part et le degré de réussite du scénario dans ce contexte d’autre part. Lorsque le scénario d’apprentissage est exécuté, le scénario de l’observation pré-spécifié est exploité pour calculer les valeurs des indicateurs. Ces derniers sont calculés sur la

base des traces d’usage du scénario d’apprentissage. Le processus exploite les fonctionnalités d’UTL et de DCL4UTL (cf. pour un exemple, [Lekira et al. 2011]) pour la modélisation des indicateurs et l’automatisation du calcul. Les évaluations des différents éléments du contexte dans lequel le scénario a été exécuté (collectés à partir des traces d’usages du scénario et des formulaires d’information) ainsi que les indicateurs calculés, sont ensuite structurés selon le modèle de contexte prédéfini pour former le "contexte d’usage structuré et évalué". L’enseignant dispose à ce niveau du « contexte d’usage structuré et évalué » formant le contexte dans lequel le scénario s’est déroulé et les indicateurs calculés. Ce contexte évalué et étiqueté par les indicateurs permet d’aider l’enseignant à interpréter la pertinence du scénario exécuté dans ce contexte. En d’autres termes, l’enseignant pourra déterminer si le scénario s’est bien déroulé et évalue le degré de sa réussite dans un tel contexte. Sur la base de cette évaluation, l’enseignant associe le contexte le mieux adapté au scénario que nous appelons « contexte de réutilisation », avec les pondérations liées. Ces pondérations sont associées aux éléments/évaluations du contexte de réutilisation dans le but de souligner l’importance de certains éléments par rapport au scénario et l’impact d’une décontextualisation du scénario de cet élément. Le contexte de réutilisation est représenté par un arbre de contexte évalué (ayant comme feuilles des évaluations) et pondéré. Ces « contextes de réutilisation » sont exploités pour indexer le scénario pour une future réutilisation. Un contexte de réutilisation est le contexte « le mieux adapté» associé à un scénario. Notre proposition est alors de partir de l’observation (par les indicateurs) pour indexer les scénarios d’apprentissage.

14

BIBLIOGRAPHIE

Paquette, G.: Apprentissage sur Internet : des plateformes aux portails d’objets à base de connaissance. In S. Pierre (Ed), Innovations et tendances en technologies de formation et d’apprentissage. Presses de l’école polytechnique de Montréal (2005) 1-30

Bonk, C. J., Graham, C. R.: The handbook of blended learning: Global perspectives. Local designs John Wiley & Sons (2012)

Projet BASAR. BAnque de Scenarii d’Apprentissage Hybrides Réutilisables et Interopérables. http://www.projetbasar.net/index.php/fr/, consulté le 01/05/2015

Dey, A. K.: Understanding and using context Personal and ubiquitous computing. Springer-Verlag (2001) 4-7

Bazire, M., Brézillon, P.: Understanding context before using it. Modeling and using context. Springer (2005) 29-40

LOM specification. Learning Object Metadata. http://ltsc.ieee.org/wg12/index.html, dernière consultation le 12 Janvier 2015

Pernin, J.P.: Objets pédagogiques : unités d’apprentissage, activités ou ressources ? Revue Sciences et Techniques Educatives, Hors série 2003, Editions Hermès (2003) 179- 210.

15

Data, Data Everywhere

– open, linked, interoperable?

Jon Mason International Graduate Centre of Education

Charles Darwin University Darwin, Australia

[email protected]

Abstract—The focus of standards development in the domain of information technology for learning, education, and training (ITLET) has shifted considerably since it first gained global attention in the 1990s. While the field has benefited from and endured disruption it has achieved sufficient buy-in from stakeholders for its core aim: interoperability of systems and learning content. This has been achieved in the midst of a range of diverse trends with regards to technological innovation, pedagogical practice, political imperatives, and socio-cultural sensibility. Among these trends has been the ‘open

agenda’ – a movement with deep roots that has hitherto been focused upon access, intellectual property, benefit to the public domain, data sharing, and technical interoperability. Openness has generally been perceived as beneficial for the common good – although events in recent years provide potent evidence that it can be politically divisive when confidential information is leaked and governments legislate that their intelligence agencies have access to sufficient data to keep us safe. What implications does this have for ITLET? Apart from new capabilities the proliferation of data now associated with digital technology innovation brings with it a key development: data that has traditionally been distinct from a learning resource is fast becoming a learning resource in itself as ‘learning analytics’ is deployed. With

new capabilities of e-learning systems there is a new imperative is emerging: systems governance. Many of the issues associated with learning analytics – privacy, ownership, ethical, and business related – can all be understood as facets of governance. So, for the standards communities engaged in ITLET, interoperability must also be considered through the lens of governance. How can this be achieved? It is proposed in this short paper that in order to properly scope what is required that questioning be embraced in a rigorous and strategic manner.

Making sense of the emergent patterns of order and disorder in all this change is what we are compelled to do – but, are we asking the right questions about information technology standards when we do this? Is it fair to assume that systems interoperability is necessarily the primary goal for ITLET? Is systems governance just a policy issue? What do we need to consider in the development and deployment of data standards? What needs to be considered in the development of open protocols?

Keywords—analytics; standards; tracking; governance;

interoperability; open; complexity

X. INTRODUCTION

Not long after the Web was enthusiastically embraced by the education sector – and subsequently colonized by business and financial interests – global movements emerged that were

concerned with “defining the Internet architecture for learning” through producing interoperability specifications and “learning technology” standards that would enable a sustainable IT infrastructure and a vibrant marketplace for e-learning [1]. SC36 was a part of this early activity and, as a peak formal organization, it set about defining the scope of its business in terms of the types of IT systems involved and the forms in which learning content could be described and transported. While other organizations such as the IMS Global Learning Consortium and the IEEE Learning Technology Standards Committee were focused on working closely with vendors SC36 contributed its own focus and value proposition: internationalization. In many respects the work of SC36 was informed by technical specifications produced by these other standards bodies and initiatives, including formally constituted standards organizations as well as a broadening array of other consortia and movements. Prominent among these were those concerned with openness – open access, open source, open content, and open educational resources (OER). But despite this rich this mix of innovation and standardization many stakeholders interpreted a competition taking place between standards bodies. Arguably, some still do.

Nearly two decades have passed since the first standardization efforts concerned with Internet-enabled learning first began. While the early focus of standards development was on such things as learning content, how to describe it, store it, share it, and reuse it, together with how to represent learner profiles in order to match these with appropriate content, things have now changed. These things are still important, but the implications of engaging with the Internet now have many more consequences. Consider the differences in two learning technology standards: (1) the IEEE Learning Technology Systems Architecture, published in 2003; and, (2) the Training and Learning Architecture: Experience API (xAPI) published by ADL in 2013. The former is concerned with systems interoperability; the latter, data flows instantiated as learner records.

We are now living in an increasingly globalized world in which data is as much as data are – and it is stubborn science that fails to recognise this. Likewise with metadata; language evolves and data commonly refers to datasets as well as data streams. Data flows in real-time, it has the power to cause havoc in financial markets, and it is rendered as evidence in courtrooms and research labs in ways never before possible. It

16

is proliferating at extraordinary volumes and potentially sourced from anything and anywhere. All kinds of digital devices can routinely capture and render any activity or utterance into data. And, this emerging era is also one in which data-intensive computing is now described as the “fourth paradigm” [2] of science. In recent parlance, it is now a world of Big Data. For researchers and agencies providing services to the public, the opportunity resides in open data and linked data.

For learning, education, and training, this new context feeds the ongoing digital revolution: disrupting, empowering, and bringing challenges, opportunities, and choices to learners, educators, and institutions alike. A notable example shows a new complexity in which data is becoming a digital learning resource as much as the content it may be associated with. Once upon a time the boundaries between learning content and data were quite distinct but with the growth of learning analytics there is now a meshing. And, this is happening in an increasingly cloud-enabled world of modular services which challenge monolithic systems and architectures.

We are also living in an intricately interconnected world that often manifests in a new tribalism while accommodating democratic and fundamentalist expression alike; in which the surveillance society has arrived by stealth; where IT systems have blurred privacy with security; and, in which the open agenda in the deployment of IT systems does not necessarily translate into wise action or social benefit.

Making sense of the emergent patterns of order and disorder in all this change is what we are compelled to do – it is, as Dervin suggests, a “mandate of the human condition” [3]. As a community of practice concerned with IT standards development, however, are we asking the right questions about what is required when we do this? Is it reasonable to assume that systems interoperability is necessarily the primary goal for ITLET? What about systems governance – is this just a policy issue? What do we need to consider in the development and deployment of data standards? What needs to be considered in the development of open protocols? How do we know when our environmental scan is sufficient? If human ethics committees are necessary in granting clearance to researchers who collect data from human participants then what ethical systems need to be in place in the digital domain for learning analytics?

Such questions concerning learning analytics and many others readily discoverable in the public domain suggest that the way forward for standardization in this space is not yet clear. Based upon findings associated with implementing the Question Formulation Technique (QFT) this paper argues that one way forward may be to use a structured approach to question formulation which involves identifying even more questions so that a deeper analysis can proceed [4]. Research has shown that the QFT can assist students in formulating and refining their own questions and that deeper inquiry benefits from explicit and prolonged questioning [4, 5]. For the purposes of this paper, and based on workshops already completed [10] it is proposed that QFT sessions may assist in scoping activities that often foreground all standards work [6].

XI. LEARNING ANALYTICS

A. The Standards Context

Understanding the place that learning analytics might occupy in the ITLET standardization space is informed by historical perspective. Organizations such as the IEEE Learning Technology Standards Committee and the IMS Global Learning Consortium (IMSGLC) first identified learner profiling – understanding and specifying the learner’s abilities, requirements, and preferences – to be an important piece of an overall architecture or abstract model for IT standards that could support e-learning. Over time, this work has been complemented by activities of the W3C on the Web Accessibility Initiative and been developed further within the IMSGLC and SC36 as Access for All (AfA). This agenda has certainly been about systems interoperability but it is also concerned with optimizing the alignment of technological innovation specific to individual needs, preferences, and contexts.

Within the schooling sector – where there are particular kinds of issues associated with access to Internet-based content – the focus in standards development has therefore had a particular managerial flavour to it. This is best exemplified by the Schools Interoperability Framework Association (SIFA), which has produced a series of specifications based upon data models and infrastructure that support the sharing of administrative data – about schools and students – at the jurisdictional level. In Australia, for example, recent efforts by the National Schools Interoperability Program (NSIP) have leveraged the SIFA work and been focused on projects such as a national identity framework, a learning services framework, and inter-jurisdictional data mobility. Significantly, in the context of this paper, the focus of this work is very much to do with systems interoperability even though there are many governance-related issues to deal with.

B. Scope

So, how is learning analytics currently understood? Wikipedia summarizes it as:

“the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs”

Such definitions are contested; however there is also sufficient evidence of commonality of understanding for there to be numerous examples of systems being deployed, typically as dashboards within learning management systems – but also, as an added service layer within many social media applications. Research also shows that there are numerous reports and case-studies available that describe working systems. But in formal settings where these systems report on student data an important question arises: to what extent is there informed consent for this data collection?

This last question can be seen to fit with many like it as recent research indicates [7, 8]. Moreover, because there appear to be so many of these kinds of questions that some reports, such as [7] group these into ethical and legal issues and then cluster them into sub-groupings. The fine detail of these

17

groupings includes issues such as consent, transparency, ownership, accuracy, validity, privacy, stewardship, and control – with a conclusion, that a Code of Practice is what is first required in this space. Such a conclusion accords with established practice in the standardization space where codes of practice and technical reports often precede standards that detail technical specifications. In closely related work [9] provides a meta-analysis of these questions after collating them with questions sourced from the European Learning Analytics Community Exchange (LACE) project. In this meta-analysis, which aims to bridge the “problem space” to the “solution space”, the issues emerging from all questions are summarised under five headings:

· Validity

· Risk-based

· Ownership

· Implementation

· Business case

Aligned with this work, [10] reports on a workshop specifically focused on learning analytics interoperability and structured to include a session using the QFT in order to elicit as many questions. In a similar manner to [9] these questions are grouped – although, because of the interoperability focus the groupings have a systems perspective and span:

· Requirements analysis

· Scope

· Interoperability

· Quality

· Evaluation

· Design

· Ethics

· Best practice

Thus, it can be seen that the inclusion of one more keyword, interoperability, yields related but substantially different semantics. This suggests, then, that further research into this area is needed. While questioning can be seen as the primary tool for inquiry it is also important to consider that it can seek

or invite many different responses – answers, facts, data, information, advice, explanations, understanding, reasons and dialogue.

XII. CONCLUSION

Two conclusions emerge from this discussion:

1. Significant issues concerning IT systems that capture, use, and share data suggest that data and systems governance is an area that ITLET standardization must address.

2. The requirements gathering phase of standards development could benefit from structured approaches to the formulation, collation, and analysis of questions, such as the QFT.

REFERENCES

J. Mason, and H. Pillay, “Opening Digital Learning to Deeper Inquiry”, in

The International Handbook of E-learning, Vol II, M. Ally and B. Khan, Eds. New York, NY: Routledge, 2015, pp. 1-10.

T. Hey, S. Tansley, and K. Tolle, Eds., The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft research: Washington, 2009.

B. Dervin, “What Methodology Does to Theory: Sense-Making Methodology as Exemplar”, in Theories of Information Behavior, K.E. Fisher, S. Erdelez and L. McKechnie, Eds., ASIS&T Monograph Series. Medford, NJ: Information Today, 2005, pp.25-30.

D. Rothstein and L. Santana, Make just one change: Teach students to ask their own questions. Cambridge, MA: Harvard Education Press, 2011.

R.J. Murnane, N.S. Sharkey and K.P. Boudett, “Using student-assessment results to improve instruction: Lessons from a workshop”. Journal of Education for students placed at risk, vol. 10-3, 2005, pp. 269-280.

T. Hoel and J, Mason, J. “Problematizing the Way we do Standards – Focusing more on Scope and Rationale”, Proc. Open Forum during ISO/IEC JTC1 SC36 Mtg, Eastern China Normal University, Shanghai. 2011.

N.Sclater, “Code of practice for learning analytics - A literature review of the ethical and legal issues”. London, UK: Jisc, 2014. Online http://repository.jisc.ac.uk/5661/1/Learning_Analytics_A-_Literature_Review.pdf

S. Slade and P. Prinsloo, “Learning analytics ethical issues and dilemmas.” Amer. Behav. Scientist vol. 57, 2013, pp. 1510-1529.

T. Hoel, J. Mason and W. Chen, “Data Sharing for Learning Analytics – Questioning the Risks and Benefits”, unplublished.

J. Mason, T. Hoel, W. Chen and C. Stracke, “Questions as Data: Outcomes and Perspectives from the 1st ICCE Learning Analytics Workshop”, Nara, Japan, unpublished.

18

An exploration of standardisation options for the new field of learning analytics

Tore Hoel Oslo and Akershus University College of Applied Sciences

Oslo, Norway

Abstract—This paper explores the field of ICT

standardisation related to learning analytics, a new class of

technologies being introduced to schools, universities and further

education as a consequence of increased access to data from

learning activities. Issues related to requirements for data

sharing are registered; and the challenges of privacy, ownership

of data, consent are identified as major obstacles for successful

implementation of learning analytics. What does this mean for

standardisation and design of LA architectures? Based on

requirements of open architecture, transparency and trust, and

ownership and consent this paper proposes a search architecture

for learning analytics based on open and linked data. The

proposed middle layer highlights dynamic usage agreements and

end user agency and represents an alternative approach to the

LA architectures now being developed in international

standardisation fora.

Keywords—learning analytis; data sharing; interoperability;

privacy; data ownership and consent

XIII. INTRODUCTION

Five phenomena are said to create a storm of global change [1]: mobile devices, social media, big data, sensors and location-based services. Within education it is learning analytics (LA) that represents what is termed a 'silent storm'3. This new and hot trend is also influencing the agenda of ISO standardisation for learning, education and training (LET). ISO/IEC JTC 1/SC36 has established a new working group on learning analytics (LA), which meet for the first time in the Rouen meeting, June 2015. A number of initiatives work towards defining learning analytics architectures, e.g., standardisation organisations like Apereo4, IMS Global5, and ISO/IEC JTC 1/SC366; government agencies like Jisc, Keris Korea, or country initiatives like the one found in Estonia.) These architectures are ranging from high-level description of LA systems to reference implementations of running code.

Many applications of learning analytics are found to require data sharing, i.e., data from more than one source to realise their potential. For example, large-scale data is often a prerequisite for educational data mining techniques or multi-variate statistics. Alternatively, it is usually the case that the data required to undertake learning analytics resides in

3 See interview with Alyssa Wise, LACE project website www.laceproject.eu/blog/learning-analytics-silent-storm-

alyssa-wise-interview-lak15 4 www.apereo.org 5 www.imsglobal.org

6 www.iso.org/iso/iso_technical_committee%3Fcommid%3D45392

different software systems, and that data from a variety of different sources is vital. Although the data from an institutional learning platform or a MOOC may be considered large and varied, the scale and coverage of such datasets may be insufficient to allow the potential of learning analytics to be fully realised because of the great variety of learner and contextual attributes. This challenge applies to both learning science research and to potential products and services built around data generated during learning activities. This situation motivates the idea that data sharing between organisations - potentially including public and private sector bodies - is an important enabler for effective learning analytics. Data sharing is also indicated by Cloud Computing models of service and IT provision, where expertise or technology is provided by a separate organisation to the education provider.

A distinctive difference between the archetypal Big Data corporation, e.g., a food chain and an educational establishments is, therefore, the requirements for data sharing. Work in the European LA community exchange project LACE has shown that these requirements to a large extent are related to concerns about data protection, privacy and ethics, data control, and trust. These legal and organisational issues have traditionally played a minor role in international standardisation work within the field of learning technologies, where technical and semantic interoperability have dominated.

In this paper requirements of legal, organisational and semantic-technical nature will be explored to see what implications the will have for design of LA architecture. The paper builds on current work within the community of LA researchers and stakeholders. Based on the legal and organisational requirements so far identified, what would be the technical-semantic design options that could be pursued for standardisation?

The rest of this paper is organised as follows: First, a review of recent research on the effects of extensive data sharing for LA is presented. Then three sets of requirements are derived and used for evaluating current LA architecture proposals and to develop a new proposition based on a new middle layer bridging between data sources and LA processes. This first explorative proposal is discussed, and the paper concludes with some reflection how this work could contribute to current standardisation in the field of LA.

XIV. RELATED WORK

In absences of clear evidence of the benefits of learning analytics there is a growing body of research pointing to the

19

possibility of adverse effects of extensive use of data from multiple sources for analytics. The concerns are centered around student vulnerability [2,3] and different aspects of privacy, data protection, and ownership to data [4,5].

Prinsloo and Slade [3] suggest to use student vulnerability as a lens for analysis, stating that "[t]hrough the quantification practices in higher education, students’ vulnerability is increased when they see themselves, their potential and their futures, as presented in the number of clicks, logins, time-on-task". Prinsloo and Slade maintain that we are more than our data, and therefore we need to take into account the contexts in which numbers are created. They want to strengthen the student agency and have suggested a framework to mitigate the student vulnerability and optimise student agency including

1. the duty of reciprocal care; 2. the contextual integrity of privacy and data; 3. the centrality of student agency and privacy self-

management; 4. the need to rethink consent and employing nudges; 5. developing partial privacy self-management; 6. adjusting privacy’s timing and focus; and 7. moving toward substance over neutrality and moving

from quantified selves to qualified [3].

In focussing on vulnerability and student agency when looking at the individual, and education as a moral practice when looking at the institution it becomes clear that we have to go beyond binary solutions to the issues of privacy, data protection, consent to give access to data, etc. It is not about ticking a box to give consent to use or not to use one's data. It is not about privacy as having or not having control of data, or secrecy or not secrecy.

Borocas and Nissenbaum [6] understand informed consent as a limited waiver of rights and obligations. They state "[i]t is time for the background of rights, obligations, and legitimate expectations to be explored and enriched so that notice and consent can do the work for which it is best suited"[6]. It is not the case that privacy is an "unsustainable constraint if we are to benefit, truly, from big data" [6]. However, privacy needs to be seen in the right context. "[C]onsent is not required for acceptable, expected behaviors, but only for those that departs from it. The burden on notice, therefore, is to describe clearly the violations of norms, standards, and expectations for which a waiver is being asked and not to describe everything that will be done and not done in the course of treatment or research…(…) Where, for example, anonymizing data, adopting pseudonyms, or granting or withholding consent makes no difference to outcomes for an individual, we had better be sure that the outcomes in question can be defended as morally and politically legitimate. When anonymity and consent do make a difference, we learn from the domain of scientific integrity that simply because someone is anonymous or pseudonymous or has consented does not by itself legitimate the action in question" [6].

Xu [7] has developed a privacy framework based on privacy literature, bounded rationality theory, control agency theory, and social contract theory. The goal is to provide a understanding of the major drivers and impediments of

information disclosure in the context of online social networks. It has been shown that individuals express privacy worries but behave in ways that contradict their statements. The phenomenon is called the privacy paradox, and is another reason why there is a need to move beyond control and access as lenses to understand privacy, and look more towards the context integrity perspective on privacy. It is noted that Xu bases his framework (Figure 1) on the dialectics between privacy as control vs privacy as restricted access. However, he applies several theoretical lenses. "[A]n individual’s perceived privacy is (..) viewed as perceived control over information release and perceived ease of information access, with the considerations of optimistic bias. (…) Users may genuinely want to protect their personal data, but because of bounded rationality, rather than carefully calculating long-term risks of information disclosure, they may opt for immediate gratification instead" [7].

Proposed theoretical framework for Privacy 2.0 by Xu [7]

The LACE project, a coordination and support action funded by the European Commission published in June 2015 a report on Data Sharing Requirements and Roadmap [5]. The report identified the following concerns related to data sharing grouped according to the different levels of interoperability identified in the European Interoperability Framework7:

Legal issues

· Lack of awareness of what is possible within the law

· National differences

· Current legislation is out of date

Organisational issues

· Privacy

· Inadequate decision-maker knowledge

Technical and semantic issues

7 This is formally known as “Annex 2 to the Communication from the Commission to the European Parliament, the

Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of Regions 'Towards interoperability for

European public services’”, or informally as EIF v2. It is available from

http://ec.europa.eu/isa/documents/isa_annex_ii_eif_en.pdf

20

· Incompatible technical implementations

· Inappropriate architectural assumptions

· Inadequate domain-level semantic models

· Lack of adoption of existing specifications

Based on this problem space Cooper and Hoel [5] recommend that these activities could be undertaken:

Legal Issues

· Raise awareness of what is possible within the law

Organisational issues

· Anonymisation and statistical disclosure control

· Analytics models as shared data

· Remote access analytics

· Trusted data analysis

· User-managed access

· Common codes of practice and standardised data agreements

· Develop understanding and consensus around risk-based approaches to privacy protection

Technical and semantic issues

· Shared open architectures and common frameworks

· Code-bashes (plugfests) - addressing mid-level practical interoperability

· Practice-oriented pre-standardisation at the domain-level

The roadmap of activities towards solutions developed by Cooper and Hoel [5] is very high level and gives limited directions for design. Furthermore, it is not clear how legal and organisational concerns are turned into requirements for technical-semantic design. It is therefore useful to look further into the case studies Cooper and Hoel used to come up with these recommendations, in order to see if more concrete requirements could be derived from their data.

Through community engagement supported by LACE project and other actors a great number of questions and concerns related to LA are collected [5]. Hoel et al. [4] analysed 220 questions to see how the captured concerns could be understood in terms of propositions for solutions. They found that "Technical requirements were not explicitly stated in any of the 220 questions, and the need for technical alignment was only indirectly present (…) Most clearly, technical solutions are needed for exchange of information about ownership to data. Also the idea of learning as a risk-based activity offers technical design challenges" [4].

Ownership and control of data, – a complex set of issues that relate data used for analytics to the individual is identified

by Hoel et al. [4] as the most prominent challenge to solve, also for technical-semantic design.

One idea for technical solutions could be gleaned from a case study in this LACE report [5], which describes a Norwegian pilot of a cross-sector service platform brokering between services and systems that have information about users and a range of specialised educational services, some of which could be dealing with learning analytics. The service providers connect to and retrieve information through standardised APIs, while the end users of the services are authenticated through a national identity management service.

A. Research Questions refined

At the current state of development of LA solutions, issues of legal, organisational and technical-semantic nature seem to be interwoven justifying actions on all levels of interoperability. Traditionally, the LET standards community has been grappling with questions of systems interoperability, content repositories and learning objects. Data-driven education where data about learning activities are a learning resource in its own right makes it pressing to solve issues on legal and organisational levels. The technical-semantic challenges, however, remain. In this paper it is asked what technical-semantics issues emerge as standardisation options in this new field of LA development.

XV. REQUIREMENTS

Community exchange among stakeholders of LA technologies gives a clear indication that the interoperability issues that need to be tackled first are not of technical nature but related to legal and organisational challenges. Alignments of legal practices and codes of ethics may seem abstract and bound to cultural, legal and organisational systems; however, the act of alignment involves exchange of information, which offers challenges of technical and architectural nature. It is important to specify these technical systems considering the full range of requirements, as recent history has shown that ill designed systems could prove fatal8 for the success of new LA approaches.

The following requirements are derived from issues identified through LA community exchange:

Open architecture: Learning analytics components may be developed as proprietary or open source, however, the architecture itself should be developed using open standards and open solutions. There are several technical and economic reasons for this, like making it easier to achieve a critical mass of multiple products fitting the architecture; flexibility for institutions in selecting components without having to invest in a single large monolithic system, etc. However, one should also acknowledge that en open architecture would make it easier to achieve data sharing and develop trust between different stakeholders based on transparency, another main requirement highlighted in this study.

Transparency and Trust: This cluster of requirements is supported by a wide range of non-technical features like codes of practice; competency development; open research practices

8 See Cooper and Hoel [5], section 3.8 A counter-example: InBloom

21

sharing research results and data, publishing predictive models; etc. However, quite a few of these measures can and should be supported by technical solutions that fit into the learning analytics process cycles.

Ownership and consent: Even if data could be harvested through institutional practices assuming implicit consent to data sharing as the learner sign up for courses and enroll in a study, in the end, the question of access to data always comes back to the individual and her willingness to share. It is clear from the 'context integrity' perspective on privacy [8] that questions of ownership and consent are not to be dealt with once and for all when students register to a course; it is a question of maintaining a continuous conversation on privacy issues making sure that the student actively and at all time agree to share data for different types of analytics, and that the institution is able to justify its learning analytics research and interventions. Most ICT systems have some kind of identity management solutions, however, their scope is often only simple authentication and authorisation. There is a need to rethink how ownership and consent features could be embedded in these solutions.

XVI. TOWARDS DESIGN PROPOSITIONS

Several architectures have been proposed for learning analytics. In 2011 an Open Learning Analytics Architecture (OLA) was proposed [9]. The Apereo Learning Analytics Initiative has developed a set of interlocking pieces of open source learning analytics software described in their LA Dimond model (Figure 2). However, a mature conceptual framework supported by a fully functional end to end reference implementation has yet to fully emerge [10].

Apereo diamond model of an open learning analytics architecture

Jisc, a UK based public body, has attempted to conceptualise an end to end basic learning analytics system, which is now procured for higher education. Data comes primarily from the student record system, the virtual learning environment (VLE or learning management system) and a variety of library systems. Institutions are also beginning to use data from other systems such as attendance monitoring and assessment systems [5].

While the Apereo model (Figure 2) is silent about student ownership of data and consent to share it is interesting to observe that the Jisc model has defined a Consent Platform with a Student Consent Service, logging self-declared data (Figure 3). This system has still to be designed [10].

In the architectures described in Figure 2 and 3 the data end up in a Learning Records Store hosted locally or most probably in the cloud as Software as a Service. Access to this Learning Records Warehouse is provided though a Authentication and Authorisation service giving access to the Access API or direct access through queries. It is natural to think of access policies as a function of being member of groups, e.g., class, course, educational role, etc., not as a function of a more dynamic negotiation about the purpose of the analysis and the pedagogical and cultural context of the learning taking place. In order to foreground both student and institutional agencies, and to put emphasis on contextual and temporal aspects of data access this paper suggests to explore a linked and open data approach to learning analytics systems, lifting the access negotiation to a search middle layer. This middle layer will dynamically give access to search capabilities depending on a number of rule sets developed by the key stakeholders of learning analytics.

Jisc’s architecture for learning analytics [10]

The architecture described in Figure 4 is based on open and linked data being exposed by institutions, vendors, authorities and other players with access to data relevant for learning analytics. These actors may have their own fully functional LA systems, but have the interest of getting access to richer datasets by taking part in a data exchange system based on open data. Therefore they publish parts of their data as opened

22

and linked data, making sure that different approaches to anonymisation are followed. As anonymisation is not a panacea, and the risk of re-identification is growing the more datasets that are combined it is necessary to introduce some access control also to search of the 'open data' being exposed in this architecture. The institutions contributing data and other stakeholders enter usage agreements regulating who has access to the search process and how the search process is to be carried out. The search process rules govern who gets access to the ontologies that enable meaningful search, and also fire off post-search actions, which aim is to enhance and maintain the legitimacy of the data sharing and search process.

Search architecture for learning analytics based on open and linked data

The result of the search is sent to a Learning Activities Collection that feeds the processes of learning analysis, communication and intervention described in Figure 2 or similar architectures.

The contribution of this proposal is the design of a Usage Agreements and Post Search Maintenance Activities. Both constructs need to be further developed, based on these and other ideas:

· The middle layer described in Figure 4 is dynamic, i.e., Post Search Activities will feed back to Usage Agreements and Search Process Rules through active stakeholder participation.

· The end users of learning analytics, primarily students and teachers are (also) initiating search, and therefore taking part in the search process improvement loop.

· Usage agreements should be built through interaction with the data subjects.

· Learners and teachers should through Post Search Activities be able to learn more about how the data are shared and used so they can contribute to improved privacy and data protection.

XVII. DISCUSSION

The aim of the proposed LA Search Architecture is to strengthen student agency and institutional dialogue related to data sharing for learning analytics. The architecture is built on

top of existing and more monolithic systems, and it is up to each data store owner to expose their data as open and linked data, and to be part in a LA Search Agreement. In preparation for exposure of one's data as linked and open data the data owner will have to revisit the data structure of the different data sets in order to select which data fields to expose, which anonymisation technology to use, and how to supplement the datasets with a shared ontology to enable intelligent search. It is this author's hypothesis that this preparation for data sharing together with an emphasis on privacy and ownership of data in the Usage Agreements and Post Search Activities will lead to more targeted and pedagogically motivated data sharing, perhaps with a more local scope and limited time range. A focus on consent for use and clear purpose for use will counteract the tendency to keep all activity data from most systems in store for an indefinite period of time, just because it is possible to do this of technological and economical reasons.

The idea of exposing learning activity data as open data is interesting because it will lead to a much needed discourse on what types of data it is advisable to share within the educational domain. When the access rules are separated from the data warehousing it creates a pressure on the data owners to select data sources with care. Furthermore, more open data on learning activities might boost innovation in learning analytics as more actors would be able to join the data sharing community.

Usage Agreements needs to be set up through negotiations that are balanced in terms of who controls access to data. Even if one recognises "the centrality of student agency and privacy self-management" [3] one has to leave space for the institution to follow its business interests and be able to use the data that is solicited to support learning and teaching. The only way to get the balance right is through open negotiations, accountability and transparency. If one sees this as a negotiated balance it is clear that the tipping point can change over time. The proposed architecture allows for re-negotiations through the feedback loop and the Post Search Activities.

The Search is done to answer questions about learning progress and to adapt the learning process and the course design, etc. Data management is a support activity, which should not by design be distractive. Therefore, the Post Search Activities, taking input form both the Search process and the learning analytics activities (out of scope of the model in Figure 4), should be designed as a non-intrusive part of the LA system. Sometimes, when privacy concerns are in the news, or when the LA interventions are surprising or questionable, or for other reasons, the end user should be able to ask questions about the data, which the analysis builds on. What data are used? How did the system capture data about my activities? Who has given permission to use my data? For how long are the data available for analysis? Etc. Such questions are never asked and answered when you sign up for a system. In embedding such a process that ensures accountability and transparency about data sharing in the system itself, it becomes a quality improvement process that contributes to the sustainability of the LA system as a whole.

23

XVIII. CONCLUSIONS

Data sharing, i.e., the release of data for use by others is a precondition for effective learning analytics. This paper has chosen as a premise for design of architectures for learning analytics that data sharing is a non-trivial issue, often taken for granted by some of the high level LA system architectures. As the issues often are of a non-technical nature, this paper has focussed on interoperability challenges related to legal and organisational – one may even say pedagogical and political – levels in order to solicit conditions that could be turned into technical and semantic requirements.

Prinsloo and Slade [3] espouse a move from quantified to qualified selves in designing LA solutions. This means to give more priority to design features that promote student agency and make sure that numbers do not speak for themselves, but through continuous negotiations of meaning through interactions with both systems and their stewards. When the standards community now is challenged with the task of defining architectures for learning analytics it is important that they see the whole picture and recognise both soft and hard requirements. LA architectures are not only about data exchange between system components. Learning could be seen as a conversational activity [11], and therefore, any LA system that does not support conversations about the achievements of learning is missing the target.

This paper explores an approach to LA system architecture that differs from the systems design being discussed till now. The proposal is based on search in open and linked data taking place in a middle layer between data stores and learning analytics process engines. The approach is explorative and conceptual, and the proposal is far from thought through. The aim of this exploration is to show that being serious about issues like privacy, data ownership, barriers to data sharing, and student vulnerability would take the design of LA architectures in a different direction from what is proposed in the LA system designs that have been discussed till now in standardisation groups like IMS Global and ISO/IEC JTC 1/SC36.

REFERENCES

Scoble, R. & Israel, S. (2013). Age of Context: Mobile, Sensors, Data and the

Future of Privacy. Patric Brewster Press, United States.

Slade, S. & Prinsloo, P. (2013). Learning analytics: ethical issues and dilemmas. In American Behavioural Scientist, 57(1), (pp. 1509–1528).

Prinsloo, P. & Slade, S. (2015). Student vulnerability and agency in networked, digital learning. In Proceedings of the European Distance and E-Learning Network 2015 Annual Conference Barcelona, 9-12 June, 2015. ISBN 978-615-5511-04-2

Hoel, T., Mason, J. & Chen, W. (In press) Data Sharing for Learning Analytics – Questioning the Risks and Benefits

Cooper, A. & Hoel, T. (2015) Data Sharing Requirements and Roadmap. Deliverable 7.2 from LACE project, online at http://www.laceproject.eu/deliverables/d7-2-data-sharing-roadmap.pdf

Barocas, S. & Nissenbaum, H. (2015) Big Data’s End Run around Anonymity and Consent. In J. Lane, V. Stodden, S. Bender & H. Nissenbaum (eds.), Privacy, big data, and the public good, (pp. 44-75). New York, NY: Cambridge University Press.

Xu, H. (2011). Reframing Privacy 2.0 in Online Social Network. In University of Pennsylvania, Journal of Constitutional Law, 14(4), (pp. 1077-1102).

Nissenbaum, H. (2009). Privacy in Context. Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. Standford University Press

Siemens, G., Gasevic, D., Haythornthwaite, C., Dawson, S., Shum, S. B., & Ferguson, R. (2011). Open Learning Analytics : an integrated & modularized platform Proposal to design , implement and evaluate an open platform to integrate heterogeneous learning analytics techniques. Knowledge Creation Diffusion Utilization.

Sclater, N., Berg, A., & Webb, M. (2015) Developing an open architecture for learning analytics. Paper presented at EUNIS 15, Dundee, UK.

Laurillard, D. (2013). Rethinking university teaching: A conversational framework for the effective use of learning technologies. Routledge.

24

Technologies d’aide à l’évaluation basées sur IMS/QTI et le Web sémantique

Lilia Cheniti Belcadhi Higher Institute of Computer Sciences and Telecommunications, Sousse University

PRINCE Research Group Sousse, Tunisia

[email protected]

Abstract— Avec le développement rapide de l'enseignement à distance, la fonctionnalité d'évaluation devient une question clé dans le processus d'apprentissage. La conception d'outils d'évaluation dans des environnements ouverts exige des approches de personnalisation efficaces qui offrent aux apprenants une recherche des ressources appropriées d’évaluation et d’apprentissage et un soutien individualisé. Cette conception nécessite également des approches avancées pour la mise en place d’une évaluation personnalisée et ouverte. En particulier, il est intéressant d’adopter des normes d'évaluation pour les ressources d'évaluation tels que IMS / QTI, pour faciliter le partage de l'information et de sa portabilité. Dans cet article, nous focalisons d'abord sur la personnalisation de l'évaluation dans des environnements web et mobiles basée sur IMS / QTI et les technologies du Web sémantique et nous proposons ensuite une approche pour adopter IMS / QTI pour des cours de programmation.

Keywords—Evaluation sur le Web; Evaluation mobile;

IMS/QTI; Web sémantique ; Personnalisation.

XIX. INTRODUCTION

L’évaluation en ligne peut être considérée comme un service à valeur ajoutée dans les environnements d'apprentissage en ligne. Elle vise à évaluer et à mesurer les résultats des expériences d'apprentissage. Par ailleurs, avec l'émergence d'environnements d’apprentissage mobiles, les caractéristiques des activités d'évaluation doivent changer pour assurer un soutien continu à l'apprenant selon son contexte d’apprentissage. La fonction de l'évaluation devient un facteur clé permettant de tester les réalisations des apprenants et de les guider au cours de leurs processus d'apprentissage.

L’une des préoccupations majeures du domaine de l’enseignement à distance est l’évaluation. En effet, l’évaluation est une démarche conduisant à un jugement qualitatif des progrès de l’apprenant et de la matière enseignée et de la prise d’un ensemble de décisions. Ce processus peut être bénéfique d’une part pour l’apprenant en lui permettant de déterminer les parties du cours qu'il doit mieux étudier et d’autre part pour l’enseignant afin d’améliorer le contenu de son cours.

Dans le contexte de l'éducation, un «test» est généralement conçu comme une série de questions. Typiquement, la séquence de questions présentées à

l’apprenant est indépendante de son avancement dans le processus d'apprentissage. L'un des principaux problèmes de nombreux systèmes d'évaluation est la capacité de veiller à ce que les tests générés comprennent un ensemble de questions appropriées à chaque profil d’apprenant. Il s’agit de décider s’il faudrait définir pour chaque leçon une base de données de questions dédiées ou de définir plusieurs bases de questions. Une autre possibilité serait d’utiliser les métadonnées. En effet, lorsque le système a quelques informations sur les questions telles que leur type, les sujets à évaluer, les mots clés et les ressources de cours qu'elles traitent, il sera en mesure de sélectionner les ressources appropriées pour chaque utilisateur final pour refléter ses préférences. De plus, une des questions importantes dans l’évaluation basée sur le Web est le manque de ressources d'évaluation réutilisables. En effet, la majorité des ressources d'évaluation développées ne sont pas réutilisables et échangeables entre différents environnements en raison de l'absence de formats normalisés ou interopérables. En effet, l'adoption de normes d'évaluation tels IMS / QTI [7] n’est pas la priorité de la plupart des développeurs de systèmes d'évaluation. Les ressources d'évaluation développées ne sont ni portables, ni partageable entre différents utilisateurs et environnements.

Dans le domaine des ressources pédagogiques [1], des standards autorisent l’interopérabilité entre les systèmes : SCORM et IMS/Learning Design concernant l’organisation des contenus pédagogiques, LOM l’expression des métadonnées pédagogiques. Si aucun standard n’est encore unanimement reconnu actuellement pour l’expression d’exercices et des évaluations, la spécification IMS/QTI (Question and Test Interoperability) définie par le consortium des acteurs du milieu éducatif IMS (Instructional Management System) semble être la plus appropriée durant les dernières années.

Par ailleurs, durant les dernières années nous observons que les ontologies ont émergé comme l'une des technologies les plus appropriés pour les environnements d’apprentissage supportant la représentation des connaissances et la création de contenu d'apprentissage. Le Web sémantique [1] pourrait être considéré comme une plate-forme très approprié pour la mise en œuvre et l'évaluation des contenus d’apprentissage et d’évaluation. En effet, elle facilite l'interrogation et la

25

navigation à travers les ressources d'apprentissage et d'évaluation en utilisant l'annotation à base d’ontologies.

Dans cet article, nous proposons de focaliser sur deux principales questions de recherche: la première est liée à la possibilité pour les systèmes d'évaluation pour veiller à ce que les tests générés comprennent un ensemble de questions qui sont appropriés pour le niveau de connaissances de l'apprenant. En effet, lorsque le système d'évaluation détient des informations sur la question, il sera en mesure de sélectionner les ressources appropriées pour chaque utilisateur en fonction de ses préférences. La deuxième question de recherche découle du fait que dans les systèmes d'évaluation les ressources d'évaluation développés ne sont pas réutilisables et échangeables étant donnée qu’elles ne respectent pas des formats normalisés tels que IMS / QTI. Dans ces travaux de recherche, nous avons aussi étudié des possibilités pour mettre en œuvre les technologies du Web sémantique pour fournir une évaluation dynamique et la présentation personnalisée du contenu à l'apprenant basée sur IMS/QTI. Dans ce sens deux aspects sont soulevés: est-ce IMS/QTI est approprié pour tout domaine d'apprentissage? Pouvons-nous fournir une personnalisation de l’évaluation basée sur cette spécification? Ce travail, présente une approche pour la personnalisation de l'évaluation de l'apprenant en utilisant la spécification IMS/QTI et le Web sémantique. Nous proposons également un aperçu d'une approche de description formelle pour fournir ce type d'évaluation et suggérons un enrichissement de cette spécification en ajoutant de nouveaux types de questions et interactions pour pouvoir l’appliquer à d’autres cours de programmation.

L’article est structuré comme suit: Dans la section suivante, nous donnons un aperçu sur la spécification IMS/QTI. La troisième section présente notre approche pour la personnalisation de l'évaluation basée sur cette spécification et présente une brève description de notre description formelle pour cette évaluation personnalisée. Dans la section 4, nous présentons notre proposition pour étendre IMS/QTI pour pouvoir l’utiliser pour des cours de programmation et présentons notre modèle ontologique pour cette spécification. Finalement nous présentons une conclusion et un aperçu de nos travaux futurs dans ce domaine.

XX. LA SPECIFICATION IMS/QTI

Le standard IMS/QTI se présente comme étant un de-facto standard pour les contenus d’évaluation et la construction des questions et des tests. Dans ce contexte, il serait intéressant d’étudier la spécification IMS/QTI permettant d’élaborer des métadonnées de ressources pédagogiques sous forme de questions et de spécifier ses différentes composantes.

La spécification IMS/QTI permet de représenter la structure de données d’une question, d’un test ainsi que les résultats correspondants. Il s’agit d’une norme assez vaste et complexe qui permet la création de divers types d’exercices et d’évaluations. Les trois composants essentiels de QTI se regroupent sous l’acronyme ASI (Assessment, Section, Item) et doivent permettre l’échange des contenus

(questions et tests d’évaluation) entre plateformes d’enseignement à distance et leur intégration avec d’autres contenus.

Plus précisément QTI utilise les éléments de base suivants: · Item (question): un item est la plus petite unité

échangeable en utilisant QTI. C’est la question et sa présentation c'est-à-dire la manière de traiter la réponse et la note ainsi que la rétroaction possible et sa présentation. Selon IMS/QTI version 2.1, un item est composée de quatre parties distinctes : un ensemble d’attributs, une partie présentation, une partie calcul de score et une partie feedback. · Section (section): Un ensemble de plusieurs

sections ou Items. · Assessment (évaluation): c’est une structure QTI

qui est composée d’une ou de plusieurs sections. Le standard IMS/QTI est basé sur l’utilisation d’un

schéma XML ce qui facilite la séparation des données (les questions, les bonnes réponses etc.) de la forme (représentations graphiques, affichage, impression etc.) et du traitement (calcul des scores etc.) pour une meilleure réutilisation.

Cette spécification peut être utile pour les fournisseurs de contenus, les éditeurs des plateformes d’enseignement à distance, les éditeurs d’outils logiciels d’évaluation et les utilisateurs (apprenants, enseignants, administrateurs).

QTI repose sur un modèle à quatre processus qui organise le cycle de vie d’un test:

· Processus de sélection d’une question dans une banque de questions.

· Processus de création de questions avec des outils auteurs.

· Processus de soumission de questions aux apprenants dans des espaces numériques de travail.

· Processus de correction des réponses des apprenants, réalisé par le moteur d’exécution de questions.

XXI. LA PERSONNALISATION DE L’EVALUATION BASEE SUR

IMS/QTI

La structure des ressources d’'apprentissage d’évaluation a un impact sur la manière avec laquelle ces ressources seront utilisées ou réutilisées dans un environnement d’apprentissage. En particulier l'adoption de standards, tel que IMS/QTI, facilitera l'échange des données d'évaluation et donc l'interopérabilité entre les différents systèmes d'évaluation.

A. Approche de personnalisation de l’évaluation

Un environnement d'évaluation personnalisée devrait gérer divers types d'information pour être en mesure de sélectionner les ressources d'apprentissage et d'évaluation en fonction du profil de l'apprenant. D’une manière générale, un système qui offre une fonctionnalité de personnalisation doit gérer différents types d'informations (a) Informations sur l'utilisateur (b) Informations sur le contexte, (c) Informations sur les ressources qui peuvent être interrogées,

26

récupérées ou composées et (d) Informations sur le domaine de connaissances qui est exploité à travers un mécanisme d'inférence pour obtenir la personnalisation.

Les informations relatives à l'utilisateur contiennent des données sur les caractéristiques et les préférences de chaque utilisateur et ses interactions avec l'environnement d’apprentissage. Les informations sur le contexte jouent un rôle important dans la sélection des ressources, car elle comportent des données sur l'emplacement dans le temps et l'espace. Ce type d'informations est nécessaire dans un environnement mobile. Les informations relatives aux ressources sont également nécessaires pour sélectionner les ressources les plus appropriées pour un apprenant donné. Le dernier type d'informations est nécessaire pour la personnalisation de l'information sur le domaine de connaissances, et vise à donner une structure aux données d'apprentissage. Les informations du domaine concernent les termes ontologiques pouvant être exploitées par d'autres mécanismes d'inférence.

Le processus de personnalisation de l’évaluation utilise les concepts de l’analyse des traces d’apprentissage (Learning Analytics) en traitant les interactions de l'apprenant à partir des techniques de profilage d'utilisateur et d'apprentissage adaptatif. Ces techniques de LA permettent d’identifier les besoins en personnalisation et d'informer sur les actions ou les décisions à mettre en place sur la base des résultats et les observations des apprenants. En effet LA sert à atteindre de nombreux objectifs dans le processus d'apprentissage. Un des plus importants objectifs concerne la prédiction de l'intervention dans l'environnement d'apprentissage, c'est-à-dire le développement d'un modèle pour prédire les connaissances de l'apprenant et de son futur rendement qui peuvent être utiles pour fournir une intervention automatique pour les apprenants. Lorsque l'analyse d'apprentissage est appliquée, les connaissances, les attitudes et les compétences nécessaires dans un domaine peuvent être représentées sous forme d’un réseau de relations [9]. De plus, en utilisant le web sémantique et le Linked data l'activité de l'apprenant peut être évaluée selon un domaine de connaissance dont les ressources sont distribuées sur le Web et l'activité d'évaluation est par conséquent partie intégrante du processus d'apprentissage.

Une analyse critique des normes LOM et IMS / QTI a été menée dans [10]. Elle a montré les possibilités de personnalisation liées à ces deux normes. En particulier dans IMS / QTI, lorsque nous considérons les 9 types d’acteurs ou utilisateurs définis pour ce standard, nous observons que pour ces différents acteurs les trois éléments de cette norme objectif, itemfeedback et rubric permettent de produire une personnalisation. De plus grâce à cette analyse, il a été montré que IMS / QTI permet de prendre en compte l'interactivité à travers l'élément itemfeedback, en fournissant les possiblesrétroactions du système et en particulier à travers l’élément hint.

B. Présentation de la description formelle de l’évaluation

La description formelle que nous proposons pour les systèmes avec des fonctionnalités d'évaluation personnalisée

a été développée à partir du formalisme pour les systèmes adaptatifs d'enseignement hypermédia (AEHS) décrit dans [6]. Sur la base d'une analogie avec la structure des AEHS on a défini un système d'évaluation de la manière suivante:

AC)OBS,UM,(DOCS,AF =

· DOCS désigne l'espace document, qui précise les ressources d'apprentissage et d'évaluation,

· UM est le composant relatif au modèle de l'utilisateur et permet de suivre le comportement de l'utilisateur avec le système d'évaluation sur la base des interactions enregistrées de l'utilisateur.

· OBS représente la composante Observations et elle est utilisé pour suivre les interactions de l'utilisateur.

· AC est la composante d'adaptation qui encapsule les fonctionnalités de personnalisation et de l'évaluation, comportant les règles de personnalisation nécessaires pour sélectionner et traiter les documents pour les utilisateurs.

En ce qui concerne le contenu d'apprentissage, l'espace

de document comprend des ressources d'apprentissage définis comme des objets d'apprentissage selon les spécifications de LOM [8]. Nous nous adressons à trois types de ressources d'évaluation conformément à la spécification IMS QTI: (1) Items: chaque item représente la plus petite partie d'un test, par exemple, une seule question et ses réponses possibles. (2) Les sections: contiennent un ensemble de questions qui se rapportent à un sujet commun. (3) évaluation: représente tout un test pour une leçon donnée. Une règle de personnalisation possible serait

U, LO, I (preq_question_of_resource(I, LO) ! p_obs(I, U, NotSolved))

→ P re_test(U, LO, I). (1)

Dans la règle précédente, nous pouvons observer que le

pré-test contient tous les éléments qui sont recommandés pour une évaluation a priori d'un objet d'apprentissage donné. Des détails concernant la description formelle de l'évaluation personnalisée sur Web basé sur IMS / QTI peuvent être trouvées dans nos travaux de recherche [2]. Dans un récent travail de recherche, nous avons focalisé sur l'utilisation de Web sémantique pour fournir un type spécifique de l'évaluation : l'évaluation par les pairs, dans un environnement ouvert [3].

Si nous considérons un environnement d'évaluation mobile, nous devons caractériser la situation d'une entité. Une entité est une personne, un lieu ou d'un objet qui est considéré comme pertinent pour l'interaction entre un utilisateur et une application, y compris l'utilisateur et les applications elles-mêmes. Un MAF (Mobile Assessment Framework) qui offre une fonctionnalité d'évaluation personnalisée doit représenter différents types d'informations. Basé sur les modèles établis dans [4], le MAF gère un ensemble d'informations: (a) Informations sur l’apprenant (MAL Mobile Assessment

27

Learner), (b) Informations sur l’objet d’évaluation (MAO Mobile Assessment Object), (c) Informations sur le contexte d’évaluation (MAC Mobile Assessment Context) information, (d) Informations sur le Portfolio d’évaluation(MAP Mobile Assessment Portfolio), et (e) la composante de personnalisation (MPC Mobile Personalization Component).

Nous définissons un MAF comme suit:

MPC)MAC,MAP,MAL,(MAO,MAF=

En particulier, la composante MAO représente un objet identifiable et réutilisable pour l'évaluation mobile. Il est un élément IMS / QTI auquel certains paramètres sont ajoutés pour pouvoir l’identifier dans des environnements mobiles. Pour assurer un raisonnement sur le contexte certains prédicats sont définis et utilisés :

· Compatibilité (appareil, InteractionType), InteractionType est le type d'élément qui peut être affiché sur le dispositif spécifique.

· localType (local, type), avec des détails concernant les lieux de l'évaluation. Le type de lieu peut prendre l'une des valeurs suivantes: {privée | calme public | bruyant public}.

A titre d'exemple, la règle suivante montre qu'un MAO est recommandé à être sélectionné si toutes ses conditions préalables sont acquises par l'apprenant:

("concepts C, "MAO O, "MAL L (MAO_prerequisites (O, C) ∩ MAL_prerequisites (L, C)

→ MPC (O, L, Selected))). (2)

XXII. UTILISATION DE IMS/QTI FOR L’EVALUATION DE LA

PROGRAMMATION

Dans la section précédente, nous avons présenté notre approche à utiliser IMS / QTI pour fournir une évaluation personnalisée sur le Web et dans les environnements mobiles. Par ailleurs, nous avons étudié en détails les différents types qui peuvent être utilisés dans un cours de programmation et leur adaptabilité à des éléments couverts par la spécification QTI 2.1 version. Suite à cet étude, nous proposons un nouveau type d'élément que nous appelons «détecter et corriger les erreurs". Il s’agit d’un élément composite qui permet à l'apprenant d'abord d’identifier les déclarations incorrecte dans un programme informatique puis les corriger. Pour ce type de questions, il s’agit de présenter un programme ou encore un ensemble de lignes de code, contenant certaines erreurs tels que par exemple : des instructions fausses, des objets non déclarés à leurs emplacements corrects dans le programme, des déclarations incorrectes, des appels d’objets incorrect etc. L’apprenant est invité à détecter les différentes erreurs et ensuite les corriger. Ce type d’exercice s’adapte bien avec les débutants d’un cours de programmation et leur permet de focaliser sur les concepts clés dans cours de programmation. Pour pouvoir ajouter ce nouveau type de questions, nous avons utilisé deux types d'interactions:

· Hottext Interaction: Cette interaction permet de présenter une série de choix intégrée dans un contexte prédéfini. L'apprenant doit choisir un ou

plusieurs choix en fonction de la question et de ses objectifs. Dans notre cas, ce type d'interaction est utilisée pour résoudre la première partie du type de question liée à la détection d'erreurs dans un code.

· TextEntry Interaction: Cette interaction offre à l’apprenant la possibilité de saisir du texte/une chaîne de caractères. Nous avons choisi d'utiliser ce type d'interaction pour résoudre la deuxième partie de notre question qui vise à corriger les erreurs identifiées.

Dans notre proposition, nous avons combiné les deux interactions précédentes et nous avons par conséquent défini un nouveau type d'interaction que nous appelons «l'interaction du texte composite". Ce nouveau type d'interaction nous permettra de proposer des questions qui détectent les erreurs dans un code de programmation et de les corriger. Une description détaillée de cette proposition d'IMS / QTI peut être trouvée dans [5].

Nous avons également défini un modèle ontologique pour la spécification IMS QTI, que nous appelons IMQTIO (QTI Information Model Ontology).

Afin de développer ce modèle, nous avons d'abord précisé les classes qui constituent les termes importants, tels que la déclaration de résultat, la déclaration d'intervention, etc. Nous avons ensuite organisé les classes identifiées dans une hiérarchie, et défini leurs propriétés. La conception de l'ontologie pour la spécification IMS QTI apporte un certain nombre d'avantages. En particulier, elle facilite la réutilisation et le partage des ressources annotées selon cette ontologie et sert pour le développement de logiciels supportant la spécification IMS QTI. Cela permettrait également à des systèmes experts de produire des raisonnements et des inférences sur les ressources référençant ce modèle.

Un aperçu sur ce modèle ontologique que nous avons développé pour la spécification IMSQTI est donné dans la figure 1.

Figure 1. Modèle ontologique de IMS/QTI

XXIII. CONCLUSION ET TRAVAUX FUTURS

Dans cet article, nous avons présenté notre travail de recherche concernant l'utilisation de l'IMS / QTI pour la personnalisation de l'évaluation sur le Web et dans un

28

environnement mobile. Nous proposons une approche basée sur une description formelle et les modèles ontologiques. Nous avons également présenté et un aperçu sur la possibilité d'utiliser IMSQTI pour évaluer des questions pour cours de programmation. Nous nous orientons actuellement vers l'amélioration de la composante de rétroaction dans IMS / QTI pour fournir une rétroaction personnalisée dans les environnements en ligne ouvertes massives.

REFERENCES

T. Berners-Lee, J. Hendler and O. Lassila “The semantic web”, Scientific American, May 2001, pp.35-43.

L. Cheniti-Belcadhi, N. Henze and R. Braham “Assessment Personalization in the Semantic Web”, Journal of Computational Methods in Science and Engineering, IOS Press, 2008 8(3), pp.163-182.

L.Cheniti-Belcadhi and S. Garlatti “Ontology Based Support for Peer Assessment in Inquiry Based Learning”, International Journal of Technology Enhanced Learning, 2015, Inderscience, 24 pages.

A.Harchay, L.Cheniti-Belcadhi and R. Braham “A Context-Aware Framework to Provide Personalized Mobile Assessment”, International Journal on Interaction Design & Architecture(s) - IxD&A, Special issue on: "The Design of TeL with Evidence and Users", pp. 82-97, 2015.

A. Harchay, L. Cheniti-Belcadhi and R. Braham “An investigation of the enhancement and the formal description of IMS/QTI specification for programming courses” In Advanced Learning Technologies (ICALT), july 2010 IEEE 10th International Conference on (pp. 113-115). IEEE.

N. Henze and W. Nejdl, “Logically Characterizing Adaptive Educational Hypermedia Systems, ” in Proceeding of International Workshop on Adaptive Hypermedia and Adaptive Web-based Systems (AH2003), Budapest, Hungary, 2003, pp.15- 28

IMS Question & Test Interoperability (QTI™) specification http://www.imsglobal.org/question/ , accessed May 2015

Learning Object Metadata http://www.imsglobal.org/metadata/mdv1p3/imsmd_bestv1p3.html, accessed May 2015

P. Long and G. Siemens, “Penetrating the fog: analytics in learning and education” Educause Review Online, 46, 5, (2011), 31-40. http://www.educause.edu/ero/article/penetrating-fog-analyticslearning-and-education

C.Michel and S. Rouissi, “E-learning: normes et specifications. étude des spécifications lom et ims-qti caractérisant des documents numériques inter-échangeables et réutilisables pour l’acquisition et l’évaluation des connaissances ” CEM-GRESIC, Université Michel de Montaigne Bordeaux, 2003, vol. 3

29

Center of Gravity Analysis for International Standards Published by ISO/IEC JTC1 SC 36

Information Technology for Learning, Education and Training

Bruce E. Peoples Laboratoire Paragraphe (EA349)

Université Paris 8 Saint-Denis, France

[email protected]

Abstract— Standards make a positive contribution to the

world we live in. They facilitate trade, spread knowledge,

disseminate innovative advances in technology, and share good

management and conformity assessment practices. There are a

multitude of standard and standard consortia organizations

producing market relevant standards, specifications, and

technical reports in the domain of Information Communication

Technology (ICT). With the number of ICT related standards

and specifications numbering in the thousands, it is not readily

apparent to users how these standards inter-relate to form a basis

of technical interoperability. There is a need to develop and

document a process to identify how standards inter-relate to

form a basis of interoperability in multiple contexts at a general

horizontal technology level that covers all technology domains,

and within specific vertical technology domains and sub-

domains. By analyzing which standards inter-relate through

normative referencing, key standards can be identified as

technical centers of gravity, specific standards that are required

for the successful implementation of standards that normatively

reference them, and form a basis for interoperability. This paper

gives an overview of a methodology for determining center of

gravity standards utilizing International Standards published by

ISO/IEC JTC1 SC 36 Information Technology for Learning,

Education and Training as a basis of analysis.

Keywords—standard analysis; ISO/IE JTC1 SC 36; center of

gravity standards; standards; ISO; IEC

XXIV. INTRODUCTION

Standards facilitate trade, spread knowledge, disseminate innovative advances in technology, and share good management and conformity assessment practices [1]. One of the purposes of a standard is to promote interoperable implementations of a technology. It is not readily apparent how standards inter-relate to form a basis of interoperability across multiple standards representing a horizontal technology level, and numerous vertical technology levels.

Currently, identifying inter-relationships between standards take the forms of (1) focus of a specific standards sub-

committee, (2) production of multi-part standards within a sub-committee, and (3) through examining normative references cited by a single specific standard. There is a need to clearly identify those standards that promote interoperability on a larger scale, standards that form a basis of interoperability across numerous standards that form a horizontal technology level such as learning, education and training, and vertical technology levels such as metadata, collaborative technologies, etc.

In developing my PhD Thesis at Université Paris 8, I have designed and implemented a methodology to discover how standards inter-relate through normative referencing across several published International Standards (IS) to form a basis of interoperability. The normatively referenced standards cited by a majority of standards under study in a dataset are what I term potential center of gravity standards. Key to the methodology is the use of normative references. A normative reference, is a conditional element in a standard document that lists cited documents that are indispensable for the application of the standard [2].

By identifying center of gravity standards, new patterns can be discovered and utilized in finding the critical technologies that promote interoperability among standards, identify/predict shifts of center of gravity standards over time, identify/predict the creation of new center of gravity standards over time, identify/predict growing, stable or shrinking technology domains, identify specific technology verticals that share linkages with other technology verticals, and improve management of the standards development and maintenance processes.

XXV. BASIC METHODOLOGY

The methodology developed was used to scientifically discover center of gravity standards utilizing both visual and mathematical techniques afforded by Social Network Analysis (SNA) based on Graph Theory, and implemented using Knowledge Discovery in Databases (KDD) techniques.

30

The KDD process utilized is a 5 stage iterative process, based on the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) developed by the CRISP-DM SIG, funded as an EU Project under the ESPRIT initiative [3]. The 5 stage process was used to (1) select a dataset, (2) pre-process the data contained in the dataset, (3) transform data in the dataset to a usable form for SNA tools, (4) mine the data looking for center of gravity patterns utilizing a custom algorithm and SNA analysis techniques, and (5) evaluate and interpret patterns found through analysis.

NodeXL, an open source SNA tool was used to import data, create a graph visualization of the dataset, and provide high level graph metrics [4]. UCINET, a SNA tool developed by Analytic Technologies, was used to produce supporting metrics to confirm the existence of center of gravity standards [5].

A. Dataset

The dataset used in testing the methodology consisted of International Standards published as of 2012 by the International Organization of Standards/International Electrotechnical Committee; Joint Technical Committee 1, Sub-committee 36 Learning, Education and Training (ISO/IEC JTC1 SC 36), and their normative references.

In the test dataset, there are 18 IS produced by ISO/IEC JTC1 SC 36. The 18 published IS are considered the horizontal technology level. ISO/IEC JTC1 SC 36 has implemented a Working Group (WG) structure to facilitate effective production of IS. Each WG focuses on standards for specific technology domains such as collaborative technologies, and management and delivery technologies. The IS produced by WGs are considered vertical technology levels. There are also 28 standards and technical reports in the dataset produced outside of ISO/IEC JTC1 SC 36, normatively referenced by ISO/IEC JTC1 SC 36 IS contained in the dataset.

B. Metrics Utilized

The methodology implemented a metric developed specifically for the use in identifying center of gravity standards, and 4 metrics calculated by NodeXL and UCINET to confirm the existence of center of gravity standards.

· In-Degree - Edges pointing into a vertex. For this methodology, In-Degree edges are edges where the head of the edge points to a normatively referenced standard [6].

· Threshold Percentage - A calculation developed specifically for the methodology to identify center of gravity standards.

Threshold Percentage = X / Y * 100

X is the number of times a specific standard is normatively referenced by a published ISO/IEC JTC1 SC 36 IS (In-Degree count) and Y is the number of published ISO/IEC JTC1 SC 36 IS contained in the dataset (18). The quotient is multiplied by 100 to create a percentage. The percentage is the Threshold Percentage. The Threshold Percentage must be greater

than 50% for a normative reference to be considered a center of gravity standard.

· In-Degree Centrality - The number of nodes that an In-Degree focal node is connected to, and measures the involvement of the In-Degree node in the network [7]. In-Degree Centrality measure was used to support identification of center of gravity standards in the dataset. There should be a pattern of decreasing In-Degree Centrality values as In-Degree count decreases.

· In-Degree Closeness Centrality - The inverse of the sum of the shortest distances between an In-Degree vertex and all other vertices reachable from it [7]. In-Degree Closeness Centrality measure was used to support identification of center of gravity standards in the dataset. There should be a pattern of decreasing In-Degree Closeness Centrality values as In-Degree count decreases.

· In-Farness - The sum of the lengths of the geodesics from an In-Degree vertex to every other vertex. Fairness is the reciprocal value of Closeness Centrality [7]. In-Farness measure was used to support identification of center of gravity standards in the dataset. There should be a pattern of increasing In-Farness values as In-Degree count decreases.

C. Graph Created

NodeXL was utilized to generate the visual graph shown in Fig. 1. The dataset was entered into NodeXL as ordered pairs where an ISO/IEC JTC1 SC 36 produced IS formed the first value of the ordered pair, and a normative reference utilized in the IS was entered as the second value of the ordered pair. The ordered pairs were organized by groups, designating WGs that produced the IS containing normative references. A group identified as NON-SC36 contained standards not produced by ISO/IEC JTC1 SC 36. The NON-SC36 group contains only normatively referenced standards.

Fig.1 NodeXL Generated Graph

31

XXVI. GENERATION AND ANALYSIS OF METRICS

A. ISO/IEC JTC1 SC 36 Horizontal Technology Level

NodeXL was utilized to generate accurate In-Degree counts. The top 5 In-Degree standards, normatively referenced standards, were used as an indicator of center of gravity standards. The Threshold Percentage calculation was then utilized to determine if any of the top 5 In-Degree standards exceeded the 50% value. As shown in Table I, one standard did exceed the 50% value, ISO/IEC 10646:2003 Information Technology – Universal Coded Character Set. ISO/IEC 10646:2003 was normatively referenced by 56% (rounded) of ISO/IEC JTC1 SC 36 standards under consideration and can be considered a center of gravity standard for ISO/IEC JTC1 SC 36 produced standards at the horizontal technology level. ISO/IEC 10646:2003 specifies the Universal Character Set (UCS). The standard is applicable to the representation, transmission, interchange, processing, storage, input and presentation of the written form of the languages of the world as well as additional symbols. The standard covers 110,181 characters from the world's scripts. This standard is key in forming interoperable implementations of systems for the exchange of data, information, and knowledge.

TABLE I. Threshold Percentages

Normatively Referenced Standard

In-Degrees Total SC 36

Standards

Threshold

Percentage

ISO/IEC 10646:2003 10 18 56% ISO 639-2:1998 7 18 39% ISO 8601:2004 5 18 28% ISO/IEC 11404:2007 4 18 22% ISO 639-3:2007 3 18 17%

Metrics supporting the identification of ISO/IEC 10646:2003 as a center of gravity standard were generated and analyzed. The matrix of ordered pairs created in NodeXL was exported in a UCINET DL format, and then imported into UCINET. Normalized In-Degree Centrality, In-Degree Closeness Centrality, and In-Degree Farness were calculated utilizing UCINET. Table II shows the expected patterns of decreasing In-Degree Centrality values as In-Degree count decreases, increasing In-Farness values as In-Degree count decreases, and decreasing In-Degree Closeness Centrality values as In-Degree count decreases. This supports identification of ISO/IEC 10646:2003 as a center of gravity standard at the ISO/IEC JTC1 SC 36 level, the horizontal technology level.

TABLE II. In-Degree Centrality Measures

Normatively Referenced

Standard

In-Degrees NrmInDeg InFarness InCloseness

ISO/IEC 10646:2003

10 22.222 1576 2.855

ISO 639-2:1998 7 15.556 1711 2.630 ISO 8601:2004 5 11.111 1713 2.627 ISO/IEC 11404:2007

4 8.889 1890 2.381

ISO 639-3:2007 3 6.667 1891 2.380

Fig. 2 NodeXL Generated Graph with ISO/IEC 10646:2003 Highlighted

In Fig. 2, ISO/IEC 10646:2003 is highlighted showing WGs developed IS that normatively references ISO/IEC 10646:2003. There is a visual pattern showing standards developed by WG2 Collaborative and Intelligent Technology (collaboration vertical technology level), and WG4 Management and Delivery of Learning, Education and Training (metadata vertical technology level) normatively references ISO/IEC 10646 more than any other WGs.

B. ISO/IEC JTC1 SC 36 Work Group Vertical Technology Levels

At the WG levels, vertical technology levels, NodeXL was utilized to generate accurate In-Degree counts. The top 5 In-Degree standards, standards that were normatively referenced, were used as an indicator of center of gravity standards. The Threshold Percentage calculation was then utilized to determine if any of the top 5 In-Degree standards within each WG exceeded the 50% value. Supporting metrics were not calculated for the vertical technology levels.

Threshold Percentages were generated on the basis of highest In-Degrees counts for normative references and total number of IS developed by each WG. Table III contains identified center of gravity standards based on Threshold Percentage calculations. The table shows different and in some cases identical center of gravity standards identified for each WG vertical technology level. It is interesting to note the Threshold Percentages calculated at the WG vertical technology levels are higher for identified center of gravity standards than the Threshold Percentage for the center of gravity standard at the ISO/IEC JTC1 SC 36 horizontal technology level. This indicates higher Threshold Percentages for normatively referenced standards form stronger center of gravities within a vertical technology level.

32

TABLE III. Potential WG Level Center of Gravity Standards

Work

Group

Normatively

Referenced Standard

In-Degrees Total WG

Standards

Threshold

Percentage

WG1 ISO 1087-1:2000

1 1 100%

WG1 ISO 1087-2:2000

1 1 100%

WG2 ISO/IEC 10646:2003

4 4 100%

WG2 ISO/IEC 11404:2007

4 4 100%

WG2 ISO/IEC 19778-1:2008

3 4 75%

WG4 ISO/IEC 10646:2003

5 6 83%

WG4 ISO 639-2:1998

5 6 83%

WG7 ISO 639-2:1998

2 3 67%

There is another interesting pattern that can be seen in Table III. WG2 Collaborative and Intelligent Technology (collaboration vertical technology level), and WG4 Management and Delivery of Learning, Education and Training (metadata vertical technology level) shares ISO/IEC 10646:2003 Information technology -- Universal Multiple-Octet Coded Character Set as a center of gravity standard. Additionally, WG4 Management and Delivery of Learning, Education and Training (metadata vertical technology level), and WG7 Culture, Language, and Individual Needs (learner disability vertical technology level) shares ISO 639-2:1998 Codes for the representation of names and languages – Part 2: Alpha-3 code, as a center of gravity standard. This may indicate a stronger interoperability basis for some implementations based on WG2 and WG4 produced standards and WG4 and WG7 produced standards.

XXVII. CONCLUSIONS

The developed methodology has shown center of gravity standards can be identified at both the horizontal technology level, in this context the ISO/IEC JTC1 SC 36 level, and vertical technology levels, in this context the ISO/IEC JTC1 SC 36 WG levels. These identified center of gravity standards allows identification of specific normatively standards across multiple technology contexts required for the successful implementation of other standards in forming a basis of interoperability.

XXVIII. FUTURE RESEARCH

Although the dataset utilized in the developed methodology is small, the methodology was created to allow scaling to larger datasets. The methodology should be used on a larger dataset such as the standards produced by ISO/IEC JTC1. In this context, ISO/IEC JTC1 would be considered the horizontal technology level and ISO/IEC JTC1 Sub-committees would be considered vertical technology levels.

Identified center of gravity standards can also be utilized for development of other applications.

· As a basis for a recommender system to recommend potential normative references for standards development within technology verticals.

· As a basis for time series analysis to visualize how center of gravity standards form, expand, contract, and shift over periods of time.

· As a basis for predicting the formation of center of gravity standards and related shifts in technology verticals.

· As a basis for standards maintenance activities utilizing the created graph to visualize potential impacts of changes to normatively referenced standards on standards that utilize the normatively referenced standards.

ACKNOWLEDGMENT

I am deeply grateful to Renaud Fabre and Imad Saleh, co-directors of my PhD Thesis for their guidance, support and inspiration in defining and researching the concept of center of gravity standards.

REFERENCES

[1] ISO Central Secretariat. (2010). ISO Strategic Plan 2011-2015. Geneve:

International Organization for Standards.

[2] ISO/IEC Technical Management Board. (2011). ISO/IEC Directives, Part 2. Geneve: ISO/IEC.

[3] Azevrgo, A. S. (2008). KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overbiew. IADIS European Conference on Data Mining 2008. Amsterdam: IADS 2008.

[4] Smith, M. M.-F. (2010). NodeXL: a free and open network overview, discovery and exploration add-in for Excel. Retrieved from CodePlex: http://nodexl.codeplex.com/

[5] Borgatti, S. E. (2002). UCINET for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.

[6] Sedgewick R., W. K. (2011). Algorithms, 4th Edition. Pearson Education, Inc.

[7] Analytec Technologies. (n.d.). UCINET 6 Help for Windows. Retrieved from analytictech.com:

http://www.analytictech.com/ucinet/help/webhelp.html

GalerieSC36 & OPEN FORUM

CECI, ROUEN 22-27 JUIN 2015

iso/ iec jtc1 sc36...2015/07/06 · iso/ iec jtc1 sc36 information technology for learning,...

Documents