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Définition du langage MOT
Objectifs du langage1.   Intégration de point de vue différents (déclaratif,     procédural, stratégique) dans un même mod...
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G-MOT et les niveaux de                   formalisations                                           Exposé écrit/oral      ...
Intégration des types de connaissances          (Ex – MISA/ADISA)
Extension aux                                 Méta-connaissances                                                          ...
Métaconnaissance et   compétences
Éditeurs de scénarios               MOT+LD et GMOTÉDITEUR DE SCÉNARIO G-MOT              IMS-LD Manifest                  ...
Éditeurs d’ontologies   MOTplus et GMOT
Exemples d’applications
Principales applications   Modéliser pour apprendre    – Co-construction des connaissances pour le transfert d’expertise...
Modéliser pour l’ingénierie  pédagogique (Ex: École du Barreau)Définition du problème                                Métho...
Modéliser pour gérer les        connaissances              (GIT/PRIOW)                BD - 3      BD - 4     BD - 2       ...
Modéliser pour construire un    système par ontologie (TELOS)  Architecture UML            Ontologie conceptuelle         ...
Modéliser pour construire une       méthode (MISA)
Modéliser pour la recherche              (Thèses complétées)   Modélisation de la méthode MISA (F. Crevier)   Autogestio...
Conclusion
Propriétés des modèles MOT   Visuels. Réduction de l’ambiguïté des graphes    par l’utilisation (partielle ou totale) d’o...
Propriétés des modèles MOT                      (suite)   Déclaratifs. Séparation entre la connaissance et    son traitem...
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Synthèse des travaux sur la modélisation des connaissances - 14.11.12

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Synthèse des travaux sur la modélisation des connaissances - 14.11.12

  1. 1. Journées scientifiques du LICEF – 14 novembre 2012 De la modélisation des connaissances au Web sémantique Gilbert Paquette Chaire de recherche CICE – Centre LICEF Télé-université
  2. 2. Évolution du langage et desoutils de modélisation MOT1987 – Systèmes experts (projet FIR)1991 – Environnements d’apprentissage à base deconnaissances (projet APO-Québec – Micro-Intel)1992 – Cours TÉLUQ en ingénierie pédagogique1992- 1994 – AGD Atelier d’ingénierie pédagogique(Projet CRIM/DMR/UdeM/LICEF)1995-1996 – MOT 2.3: Outil de modélisation autonome1998-1999 – MOTplus (AGDI) (Projet ADISA)2004-2005 – MOT+LD (Réseau LORNET)2006-2007 – MOT+OWL (Réseau LORNET)2008-2012 – Intégration dans TELOS et G-MOT2012: G-MOT et le Web de données + Modélisationcollaborative
  3. 3. Définition du langage MOT
  4. 4. Objectifs du langage1. Intégration de point de vue différents (déclaratif, procédural, stratégique) dans un même modèle2. Interprétation transparente sémantiquement pour la conception et la communication - Accessibilité3. Généralité : petit nombre de primitives – variété de modèles – niveau de granularité – niveau méta – Conceptuels: taxonomies, hiérarchie de composants,… – Procéduraux: séquentiels, parallèles, itératifs – Prescriptifs: contraintes, théories, principes de décision et règles – Processus: analytiques, adaptatifs, multi-acteurs5. Intégration des principales méthodes de représentation: cartes conceptuelles, algorithmes, arbres de décision, systèmes de règles…6. De l’informel, au semi-formel, au formel
  5. 5. Primitives du langage MOT Exemples Traces I,C I I/P Concepts ProcéduresS,C I/P S,C,P R P,C P,C R Principes S,C,R I Énoncés
  6. 6. Niveaux de modélisation
  7. 7. G-MOT et les niveaux de formalisations Exposé écrit/oral Diagramme Diagramme InformelCartes conceptuelles Graphes entités/relations Diagramme UMLÉditeur G-MOT Modèle MOT Modèle MOT Semi- Modèle de formel Connaissances MOT Graphes BPMN UML exécutable Scénario Scénario Formel MOT+LD Scénarios TELOS Graphes conceptuels Langages de règles Ontologie Ontologie Formel Ontologies (MOT+OWL) Thésaurus (RDFS/SKOS)
  8. 8. Intégration des types de connaissances (Ex – MISA/ADISA)
  9. 9. Extension aux Méta-connaissances Méta-connaissances Connaissances du Méta-principes (Stratégies cognitives) domaine d’application i ts - fa éta Principes M s Méta-procédurees it Méta-énoncés Méta-traces Fa AProcédures (Habiletés) Énoncés Traces Exemples Méta-exemples Concepts Méta-concepts (Propriétés cognitives)
  10. 10. Métaconnaissance et compétences
  11. 11. Éditeurs de scénarios MOT+LD et GMOTÉDITEUR DE SCÉNARIO G-MOT IMS-LD Manifest Parseur INTERPRÉTEUR Parseur Éditeur MOT+LD
  12. 12. Éditeurs d’ontologies MOTplus et GMOT
  13. 13. Exemples d’applications
  14. 14. Principales applications Modéliser pour apprendre – Co-construction des connaissances pour le transfert d’expertise Modéliser pour réaliser une ingénierie pédagogique – Programme de l’école du Barreau Modéliser pour gérer des connaissances organisationnelles – École informatisée clef-en main et projet GIT Modéliser pour spécifier et gérer des systèmes – Construction de TELOS; géré (en partie) par ontologie Modéliser des méthodes – Construction de la méthode MISA Modéliser pour référencer des ressources – Paloma, Outils TELOS, Système COMÈTE Modéliser pour la recherche et la communications – Thèses de doctorat
  15. 15. Modéliser pour l’ingénierie pédagogique (Ex: École du Barreau)Définition du problème Méthode MISA100 Cadre de formation 104 Publics cibles102 Objectifs de la formation 108 Ressources documentaires 106 Contexte actuelDevis des connaissances Devis pédagogique210 Orientation du modèle des connaissances 220 Orientations pédagogiques212 Modèle des connaissances 222 Réseau des événements214 Tableau des compétences 224 Propriétés des unités d’apprentissage310 Contenu des unités d’apprentissage 320 Scénarios pédagogiques410 Contenu des instruments 322Propriétés des activités610 Gestion des connaissances/compétences 420 Propriétés des instruments 620 Gestion des apprenants / facilitateursDevis des matériels Devis de diffusion230 Orientations médiatiques 240 Orientations de diffusion330 Infrastructure de développement 242 Analyse coûts/bénéfices/impacts430 Liste des matériels 340 Plan des livraisons 440 Modèle de diffusion432 Modèles des matériels 442 Acteurs et ensembles didactiques434 Éléments médiatiques 444 Outils et moyens de communication436 Documents sources 446 Services et milieux de diffusion630 Gestion du SA et de ses ressources 540 Plan des essais et des tests 542 Registre des changements 640 Gestion de la qualité
  16. 16. Modéliser pour gérer les connaissances (GIT/PRIOW) BD - 3 BD - 4 BD - 2 BD - nBD - 1 Ontologie »» Recherch Requête e fédérée
  17. 17. Modéliser pour construire un système par ontologie (TELOS) Architecture UML Ontologie conceptuelle Ontologie technique Extension Référencement sémantiqueInterfaces usager TELOS
  18. 18. Modéliser pour construire une méthode (MISA)
  19. 19. Modéliser pour la recherche (Thèses complétées) Modélisation de la méthode MISA (F. Crevier) Autogestion de l’apprentissage (D.Ruelland) Processus d’évolution des ontologies (D. Rogozan) Processus d’agrégation de composants (A. Masmoudi) Transformation des modèles semi-formels en ontologie (M. Héon) Modélisation de l’usager par compétences (L. Moulet) Modélisation de l’assistance en design pédagogique (V. Psyché) ….
  20. 20. Conclusion
  21. 21. Propriétés des modèles MOT Visuels. Réduction de l’ambiguïté des graphes par l’utilisation (partielle ou totale) d’objets et de liens typés et standardisés. Accessibilité. Apprentissage rapide, sémantique claire, vue d’ensemble, typage standardisé. Généralité, à différents niveaux de granularité et de formalisation. Formalisation progressive. Compatibilité ascendante des modèles semi-formels aux modèles formalisés.
  22. 22. Propriétés des modèles MOT (suite) Déclaratifs. Séparation entre la connaissance et son traitement; description déclarative des traitements; représentation de la méta connaissance. Standardisés. Pour la communication entre personnes et/ou agents logiciels. Exécutables. Représentation visuelle formelle exécutables de façon complète and décidable dans le cas des modèles OWL-DL.
  23. 23. Journées scientifiques du LICEF – 14 novembre 2012 Questions, Commentaires ? www.licef.ca/gp www.licef.ca/cice www.cogigraph.com

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