Principes de la vérification de la conformité

ANALYSE DE LA CONFORMITE

 La phase d’analyse de la conformité a pour objectif de vérifier si un objet d’apprentissage est conforme à un patron de conception reflétant un ensemble de règles à respecter. Cela complète les étapes d’analyse par des moyens de contrôle plus forts et qui peuvent le cas échéant être appliqués non pas a postériori sur les objets déjà produits mais a priori sur les objets en cours de construction. Ainsi, il est important d’intégrer dans notre approche la possibilité d’assister l’auteur pour qu’il puisse vérifier la conformité de son objet soit par rapport à une certaine vision de la qualité, soit par rapport à des principes d’harmonisation édictés par des autorités relatives au domaine de l’apprentissage en ligne. Le chapitre est organisé comme suit. Nous commençons par donner les principes de notre approche par règles de conformité puis nous présentons le langage tout d’abord informellement par des exemples puis de manière formelle. Une notation graphique permettant aux experts / auteurs de construire ou comprendre des règles est ensuite présentée. Les principes de vérification sont ensuite posés (sachant qu’ils seront détaillés dans le chapitre suivant) et enfin un exemple illustratif permet de montrer tous les langages et notations proposés ici.

Principes de la vérification de la conformité

En fait, cette phase de notre approche permet de vérifier la conformité d’un objet d’apprentissage composé par rapport à un patron de conception (i.e. un ensemble de règles). Il faut noter que cette phase se distingue des autres phases par le fait qu’elle ne remet pas forcement en question l’effort de composition d’un objet d’apprentissage composé. En effet, les experts / administrateurs peuvent éventuellement avoir définis plusieurs ensembles de règles de conformité et alors un objet n’a pas à être conforme à tous ces ensembles mais seulement à l’un (au moins) d’entre eux. Par exemple, supposant qu’un premier ensemble de règles reflète une pédagogie d’apprentissage par compétence et qu’un deuxième ensemble de règles reflète une pédagogie par l’exemple. Si un objet donné est soumis pour une vérification de conformité par rapport au premier ensemble et qu’il n’est pas conforme alors l’auteur peut en déduire qu’il n’est pas destiné à un apprentissage par compétence. En même, temps ce même objet peut être conforme au deuxième ensemble de règles et donc être adapté à un apprentissage par l’exemple. Les résultats négatifs d’une analyse de conformité peuvent faire découvrir à l’auteur les éléments à modifier pour devenir conforme (dans l’exemple ci-dessus comment adapter l’objet à un apprentissage par compétences). La figure ci-dessus résume le processus de vérification de la conformité. Des experts proposent des règles de conformités exprimées via une notation graphique. Celle-ci permet à la fois de simplifier la définition des règles mais aussi la communication des règles aux auteurs. A la notation graphique correspond un langage formel qui permet la traduction des règles dans le langage F-logique. Ainsi, l’auteur peut soumettre son objet d’apprentissage pour une vérification automatique de conformité.

Règles de conformité

Les règles de conformité peuvent être définies par un ou plusieurs intervenants. Par exemple, il se peut que certaines règles soient définies au niveau du rectorat, d’autres au niveau de  l’institut d’autres au niveau du département et d’autres par l’auteur lui-même. Il se peut aussi que toutes les règles soient définies par une seule autorité. Les règles qui peuvent être définies par rapport à un objet d’apprentissage font référence à la description que l’on peut observer. Ainsi, ces règles se basent sur les métriques introduites au niveau de la phase d’analyse et plus généralement sur les métadonnées des objets ainsi que leurs graphes de composition. Rappelons que nous avons classé ces règles en quatre catégories : les règles d’annotation, les règles structurelles, les règles sémantiques et les règles hybrides. Afin de décrire les règles de conformité il faut définir un langage formel suffisamment expressif pour pouvoir décrire les quatre catégories de règles et flexible pour pouvoir s’adapter aux critères de qualité des experts et auteurs. En effet, on est loin d’avoir une seule vision de la qualité pour les objets d’apprentissage. Dans son rapport intitulé « la qualité en elearning » [Ehlers et al., 2006] le centre européen pour le développement de la formation professionnelle affirme que 35% des organisations interrogées sur la qualité en e-learning utilisent leurs propres approches alors que 26% utilisent des approches externes. En fait, cette étude montre que 24% des interrogés travaillent dans des organisations qui laissent à leurs collaborateurs le soin de développer la qualité

Notation graphique pour les règles

Il est important de prévoir un moyen permettant de définir (pour les experts) et de présenter (pour les auteurs) de manière compréhensible les règles de conformité. La compréhension de ces règles par les auteurs aura comme conséquence qu’il les prendra mieux en compte lors des phases de sélection d’objets à réutiliser et de construction du graphe de composition abstrait. Ceci évitera un nombre élevé d’itérations avant de mettre en place un objet d’apprentissage conforme. Proposer une notation graphique représente un moyen approprié pour répondre à ce besoin. Cette notation doit offrir à la fois deux propriétés nécessaires pour communiquer clairement les règles même pour les non spécialistes. La première est qu’elle doit représenter les règles d’une façon organisée selon leurs natures : règles hybrides, règles sémantiques, règles structurelles et règles sur les métadonnées. La deuxième est qu’elle doit présenter les règles dans un format succinct et précis compréhensible par les auteurs.  

Vérification automatique des règles

Faire vérifier manuellement la conformité d’un objet d’apprentissage composé par rapport aux règles de conformité présente plusieurs inconvénients. En effet, d’une part nous avons le risque de se tromper ou d’oublier la vérification d’une ou de plusieurs règles et d’autre part c’est une tâche fastidieuse et consommatrice de temps. Ceci justifie le recours à l’automatisation de cette phase de notre approche afin d’assister les auteurs dans la vérification de leurs objets aux règles de conformité. Pour y parvenir nous avons fait appel aux techniques de la programmation logique afin de pouvoir décider si un objet est en conformité ou pas. Ainsi, les propriétés de l’objet d’apprentissage composé doivent être décrites par des faits et les règles de conformité par des règles logiques. Ensuite, le moteur d’inférence peut décider automatiquement si l’objet est conforme à toutes les règles ou non.