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Sommaire: Analyse des diagrammes de l’apprenant dans un EIAH de la modélisation orientée objet (Le système ACDC)
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 : La modélisation orientée objet et son enseignement
1.1 La modélisation
1.1.1 Des modèles à la modélisation
1.1.2 L’activité de modélisation
1.1.3 Des modèles aux métamodèles et langages .
1.2 La modélisation dans le paradigme Objet
1.2.1 Les concepts orientés objet
1.2.2 La modélisation dans les phases de développement d’un logiciel
1.2.3 L’enseignement de la modélisation orientée objet
1.2.4 Les difficultés de l’activité de modélisation
1.3 La modélisation orientée objet avec le langage UML
1.3.1 Formalisme d’UML
1.3.2 Diagrammes d’UML
1.3.3 Diagramme de classes UML
1.3.3.1 Les classificateurs
1.3.3.2 Les relations
1.3.3.3 La dérivation
1.4 Exemples de représentations du diagramme de classes UML
1.4.1 Exemple d’exercice de modélisation d’un diagramme de classes UML
1.4.2 Représentation du diagramme de classes UML sous forme de graphes
1.4.2.1 Représentation graphique
1.4.2.2 Représentation arborescente XMI
1.4.2.3 Représentation sous forme de graphe UML
CHAPITRE 2 : Les environnements dédiés à l’apprentissage de la modélisation
2.1 Systèmes centrés sur la vérification de la cohérence des modèles
2.1.1 La vérification de la cohérence des diagrammes UML
2.1.2 StudentUML
2.2 Systèmes tutoriels intelligents
2.2.1 KERMIT
2.2.2 DesignFirst-ITS
2.3 Systèmes centrés sur l’apprentissage collaboratif
2.3.1 Modellingspace
2.3.2 Collect-UML
2.4 Diagram
2.4.1Cadre théorique
2.4.2 Modèle d’interaction
2.4.3 Rôle de l’enseignant
CHAPITRE 3 : L’analyse automatique des productions de l’apprenant dans les EIAH
3.1 Objectifs et méthodes
3.2 Méthodes d’analyse en résolution de problèmes
3.2.1 Approche de type « guidage discret »
3.2.2 Approches en résolution de problèmes
3.3 Méthodes d’analyse dans le cadre de l’apprentissage de la modélisation
3.3.1 Approche « Curriculum »
3.3.2 Approche basée sur les contraintes (CBM)
3.3.3 Discussion
CHAPITRE 4 : Les techniques d’appariement de modèles
4.1 Généralités sur le problème de l’appariement
4.1.1 Définitions de l’appariement
4.1.2 Résultat du processus d’appariement
4.1.3 Processus d’appariement
4.1.4 Problèmes d’appariement et mesure de similarité
4.2 Classifications des approches d’appariement
4.2.1 Classification préliminaire des approches d’appariement
4.2.2 Classification de Euzenat et Shvaiko
4.2.2.1 Techniques de niveau élément ou structure
4.2.2.2 Techniques syntaxiques, externes ou sémantiques
4.2.3 Utilisation de différents apparieurs
4.3 Quelques exemples d’approches d’appariement
4.3.1 Cupid
4.3.2 Similarity flooding
4.3.3 S-Match
4.3.4 COMA
4.3.5 Mesure de similarité générique pour l’appariement de graphe
4.4 Conclusion
CHAPITRE 5 : La méthode d’appariement de diagrammes
5.1 Particularités de notre contexte d’apprentissage
5.1.1 Des diagrammes très différents élaborés par l’apprenant
5.1.1.1 L’altération des relations structurantes
5.1.1.2 Des diagrammes sous-spécifiés, sur-spécifiés et altérés
5.1.2 La référence construite par l’enseignant
5.1.3 Les informations auxiliaires et l’utilisation du résultat produit
5.2 Introduction de motifs structurels caractéristiques
5.2.1 Des besoins d’interrogation et de structuration des diagrammes
5.2.2 Motifs simples et complexes
5.2.3 Schématisation des diagrammes de classes UML en motifs
5.2.4 Connaissances spécifiques des motifs
5.3 Fonctionnement général de la méthode d’appariement
5.4 Mesure des similarités et des différences
5.4.1 Problème de dépendance mutuelle dans l’évaluation des similarités
5.4.2 Principe général du calcul de scores de similarité
5.4.3 Critères pris en compte pour évaluer les similarités et les différences
5.4.4 Evaluations des similarités et des différences à l’aide de comparateurs
5.4.5 Comparaison spécifique des espaces de nommage
5.4.6 Appariements locaux des motifs contenus, conteneurs et liés
5.5 Choix de l’appariement des motifs
5.5.1 Définition des listes de couples de motifs candidats à l’appariement
5.5.2 Comportement général des apparieurs
5.5.3 Comportement spécifique de l’apparieur de motifs simples
5.5.4 Sélection des appariements univoques
5.5.5 Détermination des appariements multivoques
5.5.6 Identification des appariements univoques hétérogènes
5.6 Taxonomie des différences
5.6.1 Différences spécifiques
5.6.2 Différences générales
5.6.3 Exemple d’identification des différences avec ACDC
5.7 Paramétrage et complexité de la méthode proposée
5.7.1 Paramétrage de la méthode
5.7.2 Évaluation de la complexité
CHAPITRE 6 : L’application de la méthode d’appariement au diagnostic
6.1 Vérification de la cohérence du diagramme de l’apprenant
6.2 Utilisation d’ACDC dans Diagram
6.2.1 Taxonomie des Différences Pédagogiques
6.2.2 Transcription des différences structurelles en différences pédagogiques
6.2.3 Production des rétroactions pour l’apprenant dans Diagram
6.2.4 Exemple de production des rétroactions pour l’apprenant dans Diagram
CHAPITRE 7 : L’implantation et l’évaluation du système ACDC
7.1 Implantation du système dans Diagram
7.1.1 Utilisation du composant UML2 du projet EMP
7.1.2 Conversion du modèle graphique en modèle uml2
7.1.3 Architecture et fonctionnement d’ACDC dans Diagram
7.2 Évaluations de la qualité du diagnostic
7.2.1 Corpus d’exercices et de diagrammes à disposition
7.2.2 Méthodologie
7.2.2.1 Premier exercice
7.2.2.2 Second exercice
7.2.2.3 Troisième exercice
7.2.2.4 Transcription des diagrammes et méthodologie suivie
7.2.3 Mesures de qualité utilisées
7.2.4 Évaluations hors-ligne
CONCLUSIONS ET PERSPECTIVES
Apports des travaux
Limites et perspectives
Perspectives générales
ANNEXES
Annexe 1 : Hiérarchie des diagrammes proposés dans UML 2.x
Annexe 2 : Extrait du métamodèle UML 2.x des diagrammes de classes
Annexe 3 : Règles de cohérence des diagrammes de classes
Annexe 4 : Exemple de fichier .uml2 (XMI) pour le modèle idéal de l’exercice « Stylo et Feutre »
Annexe 5 : Hiérarchie de comparateurs d’ACDC
Annexe 6 : Algorithme de mesure des similarités de deux chaînes de caractères
Annexe 7 : Liste détaillée des différences relevées par ACDC
Annexe 8 : Exemple de sorties textuelles du diagnostic produit par ACDC
Annexe 9 : Fichier de configuration du module ACDC
Annexe 10 : Résultats détaillés de l’évaluation hors-ligne d’ACDC
TABLE DES ILLUSTRATIONS
GLOSSAIRE DES ACRONYMES ET DES ABBRÉVIATIONS
RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES
Extrait du mémoire analyse des diagrammes de l’apprenant dans un EIAH de la modélisation orientée objet (Le système ACDC)
CHAPITRE 1: La modélisation orientée objet et son enseignement
Nos travaux s’inscrivent dans le cadre de l’apprentissage de la modélisation orientée objet lors de l’activité de construction d’un diagramme de classes par des novices. La modélisation et les modèles orientés objet sont propres au domaine de l’informatique. Nous allons présenter de manière générale les modèles et la modélisation, puis nous focaliser successivement sur ceux de la modélisation dans le paradigme objet en génie logiciel, sur le langage UML (Unified Modeling Language) devenu le langage de référence de la modélisation orientée objet et enfin sur un type précis de modèle UML nous intéressant, le diagramme de classes.
Dans ce chapitre, nous commençons par définir ce que sont les modèles, la modélisation et l’activité de modélisation de manière générale puis dans le contexte de l’informatique où les notions de langages et de métamodèle apparaissent. Nous précisons ensuite les concepts fondamentaux du paradigme objet en génie logiciel où la modélisation orientée objet est utilisée et les méthodes couramment employées pour enseigner ces concepts. Nous nous concentrons après sur le langage UML devenu le langage de la modélisation et de la conception orientées objet pour décrire et concevoir des systèmes orientés objet. Dans une dernière partie, nous détaillons plus particulièrement le diagramme de classes UML que les apprenants sont amenés à construire dans notre situation d’apprentissage et quelques représentations graphiques et internes.
1.1 La modélisation
Avant de discuter de la modélisation orientée objet et de son enseignement dans les cursus universitaires en informatique, il convient d’étudier les concepts et la terminologie associés aux notions de modélisation et de modèle.
La modélisation peut être vue comme « l’action de modéliser ou le résultat de cette action » où modéliser consiste à « concevoir, élaborer un modèle permettant de comprendre, d’agir, d’atteindre un but » [Wiktionnaire]. Derrière cette définition très générale se cache en réalité une multitude d’interprétations et de terminologies.
Pour lever certaines ambiguïtés, nous exposons tout d’abord dans cette partie la terminologie associée aux modèles et à la modélisation dans le contexte de l’informatique. Nous présentons ensuite les différentes étapes de l’activité de modélisation. Enfin, nous définissons les notions de métamodèle et de langage intrinsèques aux modèles en informatique.
1.1.1 Des modèles à la modélisation
La modélisation vise de manière générale à concevoir des modèles mais il n’existe pas à ce jour de définition universelle de ce qu’est un modèle. Toutefois, une étude plus approfondie de la littérature permet de mettre en exergue un relatif consensus sur une certaine compréhension de la notion de modèle.
Des chercheurs de la communauté IDM (Ingénierie Dirigée par les Modèles) comme [Kühne 2005], [Kühne 2006] et [Favre et al. 2006] ont notamment utilisé le principe d’unification pour faire ressortir les caractéristiques d’un modèle et ont essayé de proposer une réponse à la question :
Qu’est qu’un modèle ?
Un modèle doit posséder trois caractéristiques [Stachowiak 1973] :
• Une caractéristique d’application (mapping feature) : un modèle est basé sur un original.
• Une caractéristique de réduction (reduction feature) : un modèle reflète seulement une sélection (pertinente) des propriétés de l’original.
• Une caractéristique pragmatique (pragmatic feature) : un modèle a besoin d’être utilisable à la place d’un original en respectant certains buts.
Les deux premières caractéristiques mettent en avant le fait qu’un modèle est une projection théorique impliquant que quelque chose est projeté (l’original) et que certaines informations sont perdues lors cette projection [Kühne 2005]. Un modèle est ainsi une simplification du monde, « un filet jeté sur le monde qui permet d’attraper certains poissons mais en laisse échapper d’autres trop petits pour ses mailles » [Magnin 2006].
L’original représenté par un modèle peut être construit ou exister dans la réalité (un avion, un chien, une carte topographique) mais également être imaginaire en se référant à des idées, des concepts abstraits tels que des notions de cours, de session, de transaction, de rôle ou de décision. Favre propose donc de qualifier avec le terme « système » l’original représenté par un modèle. Le terme n’a aucune importance en soi car l’idée sous-jacente est qu’il considère que « tout est système » et qu’il est pratique de les regrouper en trois grandes classes. Cette distinction n’est ni fondamentale, ni précise mais permet de montrer la généralité de son approche [Favre et al. 2006] : Les systèmes physiques sont concrets, observables et appartiennent au monde physique. Les systèmes numériques sont formés d’une séquence de bits, résident et sont manipulés par un ordinateur (c’est à ce genre de système que l’on s’intéresse en informatique). Enfin les systèmes abstraits sont immatériels, typiquement manipulés par le cerveau humain (un cercle, un compte bancaire, des entités mathématiques). L’auteur insiste sur le fait que cette classification peut être affinée en utilisant des dimensions plus ou moins orthogonales pour faire apparaître les notions de systèmes réactifs, temporels, événementiels, temps réels, hybrides, etc.
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