Contribution à la structuration de corpus d’apprentissage pour un meilleur partage en recherche Article - 2008

Christophe Reffay, Thierry Chanier, Muriel Noras, Marie-Laure Betbeder

Christophe Reffay, Thierry Chanier, Muriel Noras, Marie-Laure Betbeder, « Contribution à la structuration de corpus d’apprentissage pour un meilleur partage en recherche  », STICEF (Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication pour l’Éducation et la Formation), numéro spécial EPAL (échanger pour apprendre en ligne), 2008, x-x. ISSN 1764-7223

D’un point de vue méthodologique, pour permettre une analyse des interactions situées, il convient de relier les différentes données issues de formations en ligne, pour construire un objet d’analyse, exploitable par différentes équipes et disciplines, qui puisse ainsi donner lieu à la réplication d’expérimentations, à des analyses cumulatives ou contrastives. Le constat actuel est que les données sont sou-vent décontextualisées, parcellaires ou simplement inaccessibles à la communauté des chercheurs. Nous définissons un corpus d’apprentissage, en identifiant l’information qu’il doit contenir, structurée de façon à rendre possible son échange et la capitalisa-tion des analyses. Le protocole de recherche, le scénario pédagogique, les interac-tions, productions et traces, les licences et les analyses capitalisables en sont les constituants. Nous illustrons la démarche de construction d’un tel corpus sur l’exemple de la formation Simuligne. Ce travail est ensuite positionné au regard des questions d’éthique et de droit, des efforts de standardisation et des avancées sur l’analyse des traces en EIAH.

Analysing situated interactions requires contextual information of the learning situation to be present and connected to the collected data. It is essential if we want to construct a research object usable by various research teams and disciplines, which could lead to replication of experiments and induce cumulative or contrastive analysis. At present interaction data are generally not contextualised, not exhaustive or simply not freely accessible. We define a learning and teaching corpus by the description of its required components : research protocol, learning design, structured interaction data (interactions, productions, and log files), rights and informed consents, analysis. The resulting structure makes this corpus usable by the research community and permits the capitalisation of analyses. This proposition is illustrated by the construction of a corpus based on an authentic learning situation named “Simuligne”. This work is then discussed according different viewpoints : ethic and rights, standardisation efforts in the distance learning community and the new trends on tracks analysis tools interoperability.

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