Conception d'une ontologie pour une plate forme d'enseignement à distance

VI. Conclusion

Dans ce chapitre nous avons présenté la nouvelle vision du Web sémantique, qui vient pour améliorer l'exploitation des ressources sur le Web, on ajoutant des métadonnées traitables par machine.

Nous avons présenté comment la norme XML a construit un premier niveau sémantique, qui est à la base des langages RDF, RDFS et OWL qui permettent l'écriture des métadonnées décrivant les ressources Web.

On a aussi parler de quelques travaux du Web sémantique, et de comment l'usage des ontologies en particulier, permet d'améliorer la recherche d'information, l'adaptation, personnalisation des contenus et encore l'intégration du sources de données hétérogènes, chose qui va satisfaire les utilisateurs de la plupart des applications Web dans différents domaines et y compris le

e-learning.

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Web sémantique	Ontologies & e-learning	Conception	Implémentation

2

Ontologies & e-learning

Ontologies are formal and consensual specifications of conceptualizations that provide a shared
understanding of a domain, an understanding that can be communicated across people and
application systems.
(Fensel D., Ontologies: A Silver Bullet for knowledge
Management and Electronic Commerce ,Springer ,
Berlin-Heidelberg-New York, 2004)

I. Introduction

La démarche du Web sémantique consiste à ajouter des métadonnées aux ressources Web qui décrivent leurs contenus et leurs fonctionnalités, ces métadonnées doivent s'appuyer sur des ontologies afin de pouvoir être partagés et munies d'interprétations opérationnelles. Les ontologies constituent l'une des bases les plus importantes de l'approche Web sémantique pour le e-learning.

Ce chapitre contient une présentation de la notion d'ontologie, une description des méthodologies et des outils d'ingénierie ontologique suivie par une exploration de l'apport des ontologies aux systèmes e-learning.

II. Les ontologies II.1. Historique sur l'ontologie

L'ingénierie de connaissances (IC) a longtemps été considérée comme le domaine de prédilection du développement d'expertise en conception de système à base de connaissances. Malgré le fait que l'ingénierie des connaissances ait contribué à accroître cette expertise en l'organisant dans une perspective computationnelle, certains membres de la communauté de l'intelligence ont éprouvé le besoin de passer à une ingénierie s'appuyant plus solidement sur des fondements théoriques et méthodologiques, afin d'améliorer la conception des systèmes intelligents ;historiquement, l'ingénierie ontologique (IO) a émergé de l'ingénierie des connaissances l'ingénierie ontologique permet de spécifier la conceptualisation d'un système,

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c'est à dire, de lui fournir une représentation formelle des connaissances qu'il doit acquérir, sous la forme de connaissances déclaratives exploitables par un agent. Ainsi, l'exploitation par un mécanisme d'inférence, d'une représentation de type déclarative telle que l'ontologie, tout en suivant les règles d'inférence définie dans cette ontologie, est la source de l'intelligence de système.

L'ingénierie de connaissances a ainsi donné naissance à l'ingénierie ontologique, où l'ontologie est l'objet clé sur lequel il faut se pencher. La nécessité d'une ontologie et d'une ingénierie ontologique des systèmes à base de connaissances commence à être comprise et accepté. [8]

II.2. Notion d'ontologie

Le mot « Ontologie » vient du grec : ontos pour être et logos pour univers. C'est un terme philosophique introduit au XIX^ème siècle qui caractérise l'étude des êtres dans notre univers.

En informatique, plusieurs définitions ont été données à l'ontologie :

En 1993, Gruber propose sa définition : « An ontology is an explicit specification of a conceptualization »

En 1997, Borst modifia légèrement la définition de Gruber en énonçant que: « Une ontologie est définie comme étant une spécification formelle d'une conceptualisation partagé »

Ces deux définitions ont été expliquées par Studer et ses collègues comme suit : Conceptualisation réfère à un modèle abstrait d'un phénomène dans le monde, en ayant identifiés les concepts appropriés à ce phénomène.

Explicite signifie que le type de concepts utilisés et les contraintes liés à leur usage sont définis explicitement.

Formel réfère au fait qu'une ontologie doit être traduite en langage interprétable par une machine.

Partagé réfère au fait qu'une ontologie capture la connaissance consensuelle,c'est-à-dire non réservée à quelques individus,mais partagée par un groupe ou une communauté.[8]

Le domaine de l'ontologie attire l'attention parce qu'une ontologie fournit :

1) une structure conceptuelle de base à partir de laquelle il est possible de développer des systèmes à base de connaissances qui soient partageables, et réutilisables.

2) l'interopérabilité entre les sources d'information et de connaissances.

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Considérons les différences entre deux types d'ontologies : une ontologie orientée Web sémantique, et une ontologie orientée concept. Une ontologie orienté concept traite les concepts fondamentaux du monde cible qui demandent à être examinés en profondeur tandis qu'une ontologie orienté Web sémantique est un vocabulaire lisible par ordinateur qui définit la signification des métadonnées ; elle est utilisée principalement pour réaliser l'interopérabilité sémantique entre les ressources informationnelles grâce aux métadonnées. Ce type d'ontologies peut être qualifiée d'ontologie de surface, puisqu'elle ne traite pas nécessairement de la structure conceptuelle profonde du monde cible. [9]

Pour mieux saisir la notion d'ontologie on présente ici ce qui est la différence entre une ontologie et une base de connaissance et entre une ontologie et une hiérarchie de classes dans le paradigme orienté objet.

II.2.1. Différence entre ontologie et base de connaissance

Farquhar en 1997 lors d'un forum de discussion sur l'ontologie propose que plus la réponse aux questions suivantes soit positive, plus c'est ontologique que base de connaissance:

« Est ce que cela exprime la connaissance consensuelle d'une communauté de gens ? Est-ce que les gens l'utilisent comme une référence de termes définis avec précision ? Est-ce que le langage utilisé est suffisamment expressif pour que les gens puissent dire ce qu'ils veulent dire ? Est-ce que cela peut être utilisé pour de multiples cas de résolution de problèmes ? Est-ce que c'est stable ? Est-ce que cela peut être utilisé pour résoudre une variété de différents types de problèmes ? Est-ce que cela peut être utilisé comme pont de départ pour construire de multiples types d'applications incluant une base de connaissances, un schéma de base de données ou un programme orienté objet ? ».

Cela veut dire qu'une différenciation claire entre « ontologie » et « base de connaissances» devrait se faire à partir de son rôle, une ontologie fournit un système de concepts qui sont utilisées pour construire une base de connaissances par-dessus ; par conséquent, une ontologie peut être une spécification de la conceptualisation du monde cible que se fait l'ingénieur qui construit la base de connaissances, donc un méta système d'une base de connaissances traditionnelle.

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II.2.2. Différence entre ontologie et hiérarchie de classes

Au niveau supérieur, la méthodologie de développement d'une ontologie et celle d'une hiérarchie orientée objet sont similaires. Cependant au niveau inférieur, l'ontologie se concentre sur les aspects déclaratifs tandis que la hiérarchie orientée objet se concentre sur les aspects reliés à la performance. Par conséquent, la différence essentielle entre les deux est que l'ontologie exploite la représentation déclarative, tandis que le paradigme orienté objet est intrinsèquement procédural, la signification d'une classe, d'une relation entre des classes, ainsi que les méthodes sont intégrées de façon procédurale.

Dans le paradigme ontologique les descriptions sont faites de façon déclarative, ce qui permet au système de modifier son comportement en modifiant la connaissance qu'il possède. [9]

II.3. Composantes d'une ontologie

Les connaissances décrivant un domaine on utilisant la notion d'ontologie sont représentés par
les cinq éléments suivants : Les concepts, les relations, les axiomes, les fonctions et les instances.

· Concept

Les concepts peuvent être une pensée, un principe, une notion profonde. Ils sont appelées aussi termes ou classes de l'ontologie, selon Gomez Pérez ces concepts peuvent être classifiés selon plusieurs dimensions :

1) niveau d'abstraction (concret ou abstrait).

2) Atomicité (élémentaire ou composée).

3) Niveau de réalité (réel ou fictif).

· Relation

Les relations d'une ontologie désigne les différentes interactions et corrélations entre les concepts de l'ontologie ces relations englobent les associations suivantes :

Sous classe de (spécification ou généralisation), partis de (agrégation ou composition), associé a, instance de, est un ... etc.

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· Axiome

Les axiomes sont utilisés pour décrire les assertions de l'ontologie qui seront considérés après comme vrais, cette détermination a pour but de définir les significations des composants d'ontologie, les contraintes sur les valeurs des attributs, et les arguments de relations.

· Fonction Elles constituent des cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation, le nième

est défini en fonction des n-1 éléments précédents.

· Instance

C'est une définition extensionnelle de l'ontologie, par exemple les individus « Amina » et « Saloua » sont des instances du concept «personne». [2]

II.4. Classification des ontologies

Les ontologies peuvent être classifiées selon plusieurs dimensions. Parmi celles-ci, nous en examinerons quatre :

II.4.1. Typologie selon l'objet de conceptualisation

Par rapport à l'objet de la conceptualisation de l'ontologie, quatre catégories au moins peuvent être identifiées :

· Ontologie d'application

Contrairement a l'ontologie de domaine, l'ontologie d'une application donnée ne peut pas être réutilisée pour d'autre application, elle sert a décrire des conceptualisations de domaine spécifique à l'application en question.

· Ontologie de domaine

Ces ontologies peuvent être réutilisées pour plusieurs applications qui touchent un domaine, elle concerne la description et la définition des connaissances d'un domaine à la qu'elle l'application désirée appartienne.

· Ontologie générique (ontologie de haut niveau)

Cette ontologie a l'objectif d'exprimer les connaissances acceptables par différents domaines, elle permet de catégoriser les choses du monde, par exemple, les relations, les actions, l'espace, le temps, etc.

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· Ontologie de représentation des connaissances (méta ontologie) Elle décrit les concepts utilisés par les langages de représentation des ontologies. II.4.2. Typologie selon le niveau de détail de l'ontologie

par rapport au niveau de détail utilisé lors de la conceptualisation de l'ontologie en fonction de l'objectif opérationnel envisagé pour l'ontologie, deux catégories au moins peuvent être identifiées :

· Granularité fine

On parle sur ce niveau lorsque les ontologies sont très détaillées, ou possèdent un vocabulaire plus riche capable d'assurer une description détaillée des concepts pertinents d'un domaine ou d'une tâche. Ce niveau de granularité peut s'avérer utile lorsqu'il s'agit d'établir un consensus entre les agents qui l'utiliseront.

· Granularité large

Correspondant à un vocabulaire moins détaillé comme par exemple dans les scénarios d'utilisation spécifiques où les utilisateurs sont déjà préalablement d'accord à propos d'une conceptualisation sous -jacente. Les ontologies de haut niveau possèdent une granularité large, compte tenu que les concepts qu'elles traduisent sont normalement raffinés subséquemment dans d'autres ontologies de domaine ou d'application.

II.4.3. Typologie selon le niveau de complétude

Par rapport au niveau de complétude, trois catégories au moins peuvent être identifiées :

· Niveau sémantique

Tous les concepts (caractérisés par un terme/libellé) doivent respecter les quatre principes différentiels :

> communauté avec l'ancêtre.

> différence (spécification) par rapport à l'ancêtre.

> communauté avec les concepts frères (situés au même niveau).

> différence par rapport au concepts frères (sinon il n'aurait pas lieu de le définir).

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Ces principes correspondent à l'engagement sémantique qui assure que chaque concept aura un sens univoque. Deux concepts sémantiques sont identiques si l'interprétation du terme à travers les quatre principes différentiels aboutit à un sens équivalent.

· Niveau référentiel

Outre les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts référentiels (ou formels) se caractérisent par un terme dont la sémantique est définie par une extension d'objets. L'engagement ontologique spécifie les objets du domaine qui peuvent être associés aux concepts, conformément à sa signification formelle. Deux concepts formels sont identiques s'ils possèdent la même extension.

· Niveau opérationnel

Outre les caractéristiques énoncées au niveau précédent, les concepts du niveau opérationnel ou computationnel sont caractérisés par les opérations qu'il est possible de leur appliquer pour générer des inférences (engagement computationnel).deux concepts opérationnels sont identiques s'ils possèdent le même potentiel d'inférence.

II.4.4. Typologie selon le niveau de formalisme

Par rapport au niveau du formalisme de représentation du langage utilisé pour représenter les ontologies, on distingue des ontologies:

· informelles :dans un langage naturel (sémantique ouverte).

· semi informelles : dans un langage naturel structuré et limité.

· semi formelles :dans un langage artificiel défini formellement.

· formelles : dans un langage artificiel contenant une sémantique formelle. [2] II.5. Principes de construction des ontologies

Le processus de construction d'ontologies, appelé ingénierie ontologique, peut être décrit selon les principes qui le gouvernent, et les méthodologies et les outils qui le soutiennent.

II.5.1. Principes

Il existe un ensemble de critères et de principes qui ont fait leurs preuves dans le développement des ontologies et qui peuvent être résumés comme suit :

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· Clarté et objectivité (Gruber)

L'ontologie doit fournir la signification des termes définis en fournissant des définitions objectives ainsi qu'une documentation en langue naturelle.

· Complétude (Gruber)

Une définition exprimée par des conditions nécessaires et suffisantes est préférée à une définition partielle (définie seulement par une condition nécessaire et suffisante).

· Cohérence (Gruber)

Une ontologie cohérente doit permettre des inférences conformes à ces définitions.

· Extensibilité ontologique maximale (Gruber)

De nouveaux termes généraux et spécialisés devraient être inclus dans l'ontologie d'une façon qui n'exige pas la révision des définitions existantes (des définitions sur mesure).

· Principe de distinction ontologique (Borgo)

Les classes dans une ontologie devraient être disjointes.

· Distance sémantique minimale (Arpirez)

Il s'agit de la distance minimale entre les concepts enfants de mêmes parents. Les concepts similaires sont groupés et représentés comme les sous classes d'une classe, et devraient être définis en utilisant les même primitives, considérant que les concepts qui sont moins similaires sont représentés plus loin dans la hiérarchie.

· Normalisation des noms (Arpirez) Ce principe indique qu'il est préférable de normaliser les noms autant que possible.

Cet ensemble de critères et de processus est généralement accepté pour guider le processus d'ingénierie ontologique. [8]

II.6. Processus de construction

Le processus de construction d'une ontologie exploitable au sein d'un système informatique repose sur deux étapes : l'ontologisation et l'opérationnalisation.

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· L'ontologisation consiste à construire une ontologie conceptuelle. Construire une ontologie signifie qu'on a l'intention de fournir une description du monde cible qui soit libre ou aussi libre que possible, face à cette tâche l'ingénieur ontologique considère les différentes sources de connaissance: des glossaires de termes, d'autres ontologies, des textes, d'interviews d'experts, etc.

· L'opérationnalisation consiste à coder l'ontologie conceptuelle obtenue à l'aide d'un langage de représentation de connaissances opérationnel (doté de mécanismes d'inférences).

Ontologisation

Opérationnalisation

Thesaurus, glossaires, Ontologies, cours, Textes, experts, etc.								Ontologie Opérationnelle
			Ontologie Conceptuelle

Fig II.1. Processus de construction d'une ontologie

Il est à noter que ce processus n'est pas linéaire et que de nombreux allers-retours sont a priori nécessaires pour développer une ontologie opérationnelle adaptée aux besoins.

II.7. Méthodologies de construction

II.7.1. Méthode de Uschold et King «1995 »

Ils ont proposé la première méthode d'ingénierie "générale", résultat de leurs travaux de construction d'ontologies dans le domaine de la gestion des entreprises. Initialement, cette méthode reposait sur quatre étapes :

- Identifier le but et la portée de l'ontologie.

- Construire l'ontologie : capturer les connaissances, coder, réutiliser et intégrer des ontologies existantes.

- Évaluer l'ontologie.

- Documenter l'ontologie.

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II.7.2. Méthode de Uschold et King «1996 »

Distinguent trois possibilités pour identifier les concepts qui seront présents dans l'ontologie :

- On part des concepts les plus génériques que l'on déclinera en concepts de plus en plus spécifiques. Il s'agit d'une approche de haut en bas (ou TOP DOWN).

- On part au contraire, de concepts spécifiques que l'on organise avec des concepts plus génériques. C'est une approche de bas en haut (ou BOTTOM UP).

- Identifier les concepts les plus importants (pas forcément spécifiques ou génériques) et partir de ceux-ci pour trouver les concepts plus génériques et plus spécifiques dont on aura besoin. Cette approche part du milieu vers les extrémités (ou MIDDLE OUT).

Dans la pratique, il n'y a pas d'approche purement « TOP DOWN » ou « BOTTOM UP » surtout lorsqu'une ontologie déjà existante est réutilisée.

II.7.3. Méthode de Bernaras et al «1996 »

Elle est conditionnée au développement d'une application. Elle repose sur trois points :

- Spécifier l'application basée sur l'ontologie en particulier les termes à collecter et les tâches à effectuer en utilisant cette ontologie.

- Organiser les termes en utilisant les méta catégories : concepts, relations, attributs, etc.

- Affiner l'ontologie et la structurer selon des principes de modularisation et d'organisation hiérarchiques.

II.7.4. Méthode SENSUS de Swartout et al «1997 »

Commence par la réutilisation d'une vaste ontologie commune dans laquelle les concepts pertinents sont repérés afin d'extraire le squelette initial de la future ontologie. L'ontologie initiale se comporte comme une charnière entre les différentes ontologies développées.

II.7.5. Méthode de Assenac-Grilles et al « 2000 »

La méthodologie de construction d'une ontologie à partir de texte proposée par Aussenac-Gilles insiste sur l'étape de conceptualisation.

II.7.6. Méthode de Bachimont « 2000 »

Propose de déterminer le sens d'un concept (noeud) dans l'arbre ontologique (taxonomie). Cette

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méthode s'articule sur quatre principes :

- Le principe de communauté avec le père. - Le principe de différence avec le père.

- Le principe de différence avec les frères.

- Le principe de communauté avec les frères.

II.7.7. Méthode OntoSpec de Kassel « 2002 »

Développée par l'équipe IC de LARIA d'Amiens repose sur la notion d'axe sémantique groupant les sous concepts d'un concept selon les caractéristiques impliquées dans la définition de leur différentiation.

Malgré le nombre important de méthodes et de démarches proposées, à l'heure actuelle on en compte une trentaine, aucune n'a pu s'imposer. Ces méthodologies peuvent porter sur l'ensemble du processus et guider l'ontologiste sur toutes les étapes de la construction d'ontologies. [2]

II.8. Environnements et outils de modélisation

Plusieurs environnements d'ingénierie ontologique ont été développés afin de systématiser l'ingénierie des ontologies. Les plus connus, selon Gomez-Pérez (2000), sont :

· ONTOLINGUA.

· ONTOSAURUS.

· ODE.

· PROTÉGÉ .

II.8.1. ONTOLINGUA

Développé à l'Université de Stanford, le serveur Ontolingua est le plus connu des environnements de construction d'ontologies , il consiste en un ensemble d'outils et de services qui supportent la construction en coopération d'ontologies, entre des groupes séparés géographiquement.

II.8.2. ONTOSAURUS

Développé à l'Information Science Institut de l'Université de Southern California. Ontosaurus
consiste en un serveur utilisant LOOM comme langage de représentation des connaissances, et
en un serveur de navigation créant dynamiquement des pages HTML qui affichent la hiérarchie

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de l' ontologie ; le serveur utilise des formulaires HTML pour permettre à l'usager d'éditer l'ontologie.

II.8.3. ODE

Développé au laboratoire d'Intelligence Artificielle de l'Université de Madrid. Les principaux avantages de ODE (Ontology Design Environment) sont le module de conceptualisation pour construire des ontologies et le module pour construire des modèles.

II.8.4. PROTÉGÉ

Développé au département d'Informatique Médicale de l'Université Stanford ; C'est un outil qui permet :

- la construction des ontologies ;

- la personnalisation des formulaires d'acquisition des connaissances ; - la génération automatique de code OWL, RDFS.

III. Les ontologies pour le e-learning

En Juin 2000 la commission européenne définit le e_learning comme : « l'utilisation des nouvelles technologies multimédias et de l'Internet, pour améliorer la qualité de l'apprentissage en facilitant l'accès à des ressources et des services, ainsi que les échanges et la collaboration à distance ». Le e-learning et comme tout autre services sur le Web peut bénéficier de la nouvelle vision du Web sémantique tout en reposant particulièrement sur le potentiel des ontologies.

Cette partie sera consacrée à illustrer l'apport des ontologies aux systèmes e-learning, mais au départ on présentera quelques notions relatives au domaine du e-learning.

III.1. Définitions

III.1.1. Objet pédagogique

Un objet pédagogique, ou Learning Object (LO), peut être défini comme "toute entité, sur un support numérique ou non, pouvant être utilisée pour l'apprentissage, l'enseignement ou la formation".Pour Yolaine Bourda et Marc Hélier, "les objets pédagogiques peuvent être, par exemple, des transparents, des notes de cours, des pages Web, des logiciels de simulation, des programmes d'enseignement, des objectifs pédagogiques, etc.". [2]

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Un objet pédagogique peut être réutilisé pour différentes fins. Par exemple, un exercice peut bien servir dans une série de TD que dans le cadre d'un examen.

III.1.2. Profil utilisateur

Il s'agit d'un ensemble de données persistantes qui caractérisent un utilisateur ou un groupe d'utilisateurs particuliers. Un tel modèle peut contenir des caractéristiques sur les connaissances, les préférences, les centres d'intérêts, etc.. d'un utilisateur. [6]

III.1.3. Plate forme de formation

Une plate-forme de formation est un logiciel qui assiste la conduite des formations à distance. Elle est basée sur des techniques de travail collaboratif et regroupe les outils nécessaires aux trois principaux acteurs de la formation : apprenant, tuteur, administrateur. Une plate forme utilise des moyens de travail et de communication : visioconférence, e-mail, forums, chats, etc.

L'usage de ces systèmes est relativement standard, le tuteur crée des parcours de formation, incorpore des ressources pédagogiques et effectue un suivi des activités des apprenants. L'apprenant, peut consulter en ligne ou télécharger les contenus pédagogiques, effectuer des exercices, s'auto-évaluer et transmettre des travaux à son tuteur pour les corriger. Les apprenant et les tuteurs communiquent individuellement ou en groupe, et peuvent créer des thèmes de discussion. L'administrateur, de son côté, assure l'installation et la maintenance du système. [2]

Aujourd'hui il existe plusieurs choix concernant les plates formes de formation, on peut citer : Plone, Gannisha, Cartable électronique... etc.

III.2. Besoin des systèmes e-learning

On aborde ici les différents besoins d'un système e-learning, ainsi que le rôle des ontologies à satisfaire ces besoins :

III.2.1. Besoin en archivage et recherche

Une application e-learning est mise en ligne via l'utilisation du Web. Compte tenu de la diversité
et la croissance exponentielle des ressources pédagogiques utilisées dans le cadre d'une
formation de type e-learning, il est de plus en plus difficile de trouver les documents

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pédagogiques pertinents. Une application e-Learning partage donc le même problème de pertinence avec le Web lorsque les apprenants veulent accéder au savoir mis à leur disposition. [2]

L'approche basée sur la recherche d'informations dans la ressource même est limitée d'une part, par l'absence de certaines informations qui ne sont pas généralement contenues dans la ressource et d'autre part, par la nature multimédia des ressources : la plupart des ressources de type image ou son ne contiennent pas d'information textuelle.

La communauté du e-learning a convenu d'utiliser des métadonnées. Les métadonnées fournissent un ensemble commun de balises qui peuvent être appliquées à n'importe quelle ressource, ce qui permet aux organisations de décrire, indexer et rechercher leurs ressources.

V' Des métadonnées basées sur les ontologies

Dans la perspective du Web sémantique, qui est en voie de devenir une assise pour les environnements de formation à distance, les ontologies offrent de façon spécifique une sémantique riche, mieux que toute autre méthode de représentation des connaissances connue.

Dans une problématique de recherche d'un contenu pédagogique sur une plate forme d'enseignement, reposer sur le vocabulaire conceptuel définit dans une ontologie peut aider à améliorer la précision de cette recherche en évitant des ambiguïtés au niveau terminologique et en autorisant des inférences diminuant le bruit et augmentant la pertinence.

Prenons l'exemple simple d'une conversation entre un étudiant et un enseignant : - « Vous pouvez me conseiller un livre sur les équations différentielles ? »

- « Il y a le manuel de cours du professeur Carman sur l'analyse à la bibliothèque. » - « Merci »

Dans une conversation aussi banale, l'étudiant a généralisé sa requête au concept de « livre », qui représente la catégorie la plus abstraite recouvrant toutes les informations de réponses acceptables pour lui. L'enseignant, sans même y prêter réellement attention, a utilisé sa taxonomie de concepts pour en déduire qu'un « manuel de cours » est un « livre », que les équations différentielles » font partie de « l'analyse » et que par conséquent sa réponse est pertinente. Le fait que la taxonomie soit partagée apparaît implicite puisque le professeur suppose que sa réponse sera comprise et qu'elle est effectivement. [10]

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De plus la définition et l'utilisation d'une ontologie, sont une réponse pour résoudre les problèmes de variabilité linguistique en permettant de contextualiser la requête, c'est-à-dire en lui associant une sémantique précise et bien définie. [11]

III.2.2. Besoin de partage

Le problème de compréhension commune dans le e-learning survient sur plusieurs niveaux orthogonaux qui décrivent les différents aspects d'usage des documents :

· Lors de la création du contenu

La probabilité que deux auteurs de contenus expriment différemment le même concept est très élevée. En d'autres termes, chacun peut fournir le contenu mais en utilisant des mots-clés différents. Par exemple, le premier peut utiliser le mot « auteur » alors que le deuxième utilise le terme « créateur » pour référencer un acteur qui a fournit une ressource d'apprentissage.

· Lors de l'accès et la recherche du contenu par un utilisateur

Il existe un problème concernant les mots-clés à employer pour faire la recherche du matériel d'apprentissage. [12]

V' Un vocabulaire commun basé sur les ontologies

La construction d'une ontologie se fait par la voie d'un consensus, et représente ainsi la compréhension partagée a priori d'un groupe ou d'une communauté, au lieu, comme c'est le cas dans la plupart des systèmes, de reposer sur une signification donnée par quelques individus ou par une autorité, à laquelle tous doivent s'ajuster. [8]

De ce fait les fournisseurs de contenu d'apprentissage et les apprenants seront en quelque sorte sur la même longueur d'onde (un vocabulaire commun) et peuvent ainsi mieux partager le matériel

III.2.3. Besoin en réutilisation des objets pédagogiques

Devant le volume de plus en plus croissant des documents pédagogiques disponible sur le net, peu d'objets pédagogiques sont réutilisables. La recherche et la sélection des fragments de texte pertinents, des figures, des exercices, à partir d'un document dans l'objectif de leurs réutilisation dans un nouveau document est devenu presque impossible, de ce fait il est nécessaire que les

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concepteurs des documents pédagogiques aient à leurs disposition un moyen d'accès rapide et flexible aux objets pédagogiques pertinents.

V' Indexation des documents pédagogiques à base d'ontologie

Un document pédagogique doit être indexé selon une ontologie de domaine et une autre pédagogique :

· L'indexation domaine de document pédagogique vise à indexer par les concepts du domaine les fragments qui y font référence. Une ontologie de domaine permet de réutiliser des modélisations déjà faites, construire des cours cohérents à partir d'un même ensemble de concepts

· L'indexation selon le point de vue pédagogique permet d'associer à l'objet pédagogique un objectif, un type de tâche d'apprentissage, une opération d'enseignement... etc. Une ontologie pédagogique permet de marquer et réutiliser des objets pédagogiques présentant des propriétés pédagogiques déjà répertoriées.

III.2.4. Besoin en personnalisation et adaptation

Un système de e-learning est destiné à une communauté des utilisateurs qui n'ont pas les mêmes attentes, connaissances, compétences, centres d'intérêts, etc. Ils ne sont capables de comprendre ou d'accepter que des documents dont l'organisation, le contenu et la présentation, soient adaptées à leurs besoins.

y' Une ontologie qui prit en compte les caractéristiques des utilisateurs

L'indexation des documents pédagogiques doit prendre en compte les caractéristiques des utilisateurs, afin de pouvoir fournir pour chacun le contenu qui correspond à son profil.

Par exemple à partir des connaissances acquises par un utilisateur dans un domaine particulier et des connaissances nécessaires à la compréhension d'une ressource, on peut juger de la pertinence de cette ressource et en informer l'utilisateur. [10]

III.3. Exemples d'utilisation des ontologies

Nous décrivons dans cette section quelques exemples d'utilisation d'ontologies dans des systèmes de formation e-learning :

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III.3.1. IMAT (Integrating Manuals And Training)

IMAT repose sur l'utilisation d'ontologies pour la conception de manuels de formation à partir de manuels constructeurs dans le domaine technique de la maintenance. Pour réutiliser les versions numériques des manuels techniques fournis par les constructeurs, ceux-ci sont découpés en un ensemble de fragments indexés selon des ontologies génériques, des ontologies domaines et autres pédagogiques. Les fragments indexés sont à la disposition des formateurs pour une recherche rapide et flexible basée sur les ontologies. [13].

III.3.2. QBLS (Question Based Learning System)

Pour l'étudiant, QBLS est un outil d'aide à la résolution de questions de Travaux Dirigés (TD) reliées aux connaissances clés du cours (les notions, les thèmes, et le sujet de cours), des accès aux fiches contenant les connaissances utiles sont conseillées pour répondre aux questions. QBLS est un moyen d'inciter les étudiants à aller chercher activement les connaissances. Dans cette optique, QBLS utilise une ontologie pédagogique selon laquelle le document de cours est vu comme un réseau de fiches (définition, exemple, formalisation, précision) et de ressources abstraites (thème, notion, sujet de cours), où chaque ressource abstraite réfère une ou plusieurs fiches [2].

III.3.3. VIUM (Projet de repérage et de visualisation du modèle de l'apprenant)

Dans le cadre de ce projet, un outil de repérage et de visualisation, VIUM, a été conçu pour permettre à l'utilisateur de sélectionner un concept central sur l'écran. Une ontologie est utilisée pour s'assurer que les concepts les plus proches sémantiquement sont visibles. Cette sélection de concepts rendus visibles est une partie essentielle de la visualisation qui assiste les apprenants dans l'exploration de domaines comprenant des centaines de concepts. La tâche particulière ici, est de montrer à un utilisateur ce qu'une ontologie computationnelle permet d'inférer à partir d'informations comme l'évaluation de l'apprenant sur sa propre connaissance [2].

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IV. Conclusion

Dans ce chapitre nous avons présenté la notion d'ontologie, ainsi que plusieurs méthodes et outils de l'ingénierie ontologique, de plus on a montré l'apport des ontologies aux systèmes elearning, de même on a fait allusion à quelques projets e-learning, qui ont été réalisé à base des ontologies.

De notre part, prenant en considération les caractéristiques et les avantages que présentent les ontologies, on a réalisé un travail qui s'articule autour d'une ontologie dans une perspective de construction d'un vocabulaire partageable pour l'annotation et la recherche de documents pédagogiques.

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