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Génération semi-automatique de tests d’auto-évaluation 
pourvus de feedback résultant de la prise de notes 
collaboratives 
Franck Silvestre, Philippe Vidal, Julien Broisin 
IRIT, University of Toulouse III, France 
TICE 2014 
Novembre 7 2014 
1
Contexte de la recherche 
• Évaluations informatisées 
• Tests en ligne 
• Feedback 
• Tsaap-Notes 
2
Le défi 
Faciliter la création de tests de révisions en ligne 
fournissant du feedback 
3
Le bénéfice des tests en ligne 
• Facilitent la mise en oeuvre d’évaluations 
formatives fréquentes [17] [14] 
• Mise à disposition du feedback aux apprenants 
- à n’importe quel instant, 
- depuis n’importe quel lieu, 
- aussi souvent qu’ils le souhaitent [16] 
4
Les enjeux autour du feedback 
• La qualité du feedback est une clé de succès de 
l’apprentissage [1][7][9] 
• Le feedback rédigé par l’enseignant n’est pas 
toujours compris par l’apprenant [8][4] 
• L’enseignant comme seul source du feedback n’est 
pas soutenable [16] 
5
Limites du feedback dans les tests en ligne 
• Saisi par l’enseignant 
- Dans le dialecte de l’enseignant 
- Consommateur de temps 
• Identique pour tous les 
apprenants 
6
Tsaap-Notes [18] 
• Prise de notes « collective » 
• Micro-blogging, scope et 
fragment 
• Système de vote interactif 
• Notes prises par les 
étudiants sur les questions 
posées en cours 
7
L’approche « notes as feedback » 
• Recycler les questions posées en cours 
• Recycler les notes prises par les étudiants 
• Pour générer des tests de révisions avec feedback 
provenant des notes des étudiants 
Semi-au t omat ic 
8
Comment ? 1/3 
9
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10
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11
Bénéfices 
• La mise en oeuvre des tests de révisions en ligne 
est facilitée 
• Feedback dans le dialecte des étudiants 
• Valorisation des productions étudiantes 
• Résultats étudiants ? 
12
Première expérimentation 
• 54 étudiants inscrits 
• 1ère année Master Informatique 
• UE « Développement d’applications réparties avec 
Java EE » 
• 10 heures de cours dispensées en face à face 
• 35 présents en moyenne 
13
Participation à la prise de notes 
Questions Notes 
14 
70 
52,5 
35 
17,5 
0 
Sans indic. recyclage Avec indic. recyclage
Participation aux tests de révisions 
• 47 étudiants (87% des inscrits) ont participé aux 
tests de révision 
15
Résultat au test d’évaluation sommative 
• Test Moodle comptant pour 30% de la note finale 
• 102 questions dont 82 issues des questions posées en cours 
Moyenne / 20 Écart type 
16 
18 
13,5 
9 
4,5 
0 
2013 2014
Conclusion 
• Génération semi-automatique de tests recyclant les 
productions des étudiants pour le feedback 
• Premiers résultats encourageants 
• Besoin de protocole d’expérimentation plus 
rigoureux 
17
Perspectives 
• Personnalisation des tests générés 
- Comment qualifier l’apprenant ? 
- Comment sélectionner les questions pertinentes pour 
un apprenant donné ? 
- Comment sélectionner les feedbacks adaptés à un 
apprenant donné ? 
- Quelle fréquence de révision proposée ? 
• Vers un sytème de tutorat social intelligent 
18
• Merci pour votre attention ! 
• Questions?
Bibliographie 
1. P. Black and D. Wiliam. Assessment and classroom learning. Assessment in education, 5(1) :7–74, 1998. 
2. J. Bull and C. McKenna. A blueprint for computer-assisted assessment. 2003. 
3. J. E. Caldwell. Clickers in the large classroom : Current research and best-practice tips. CBE-Life Sciences Education, 6(1) :9– 
20, 2007. 
4. K. Chanock. Comments on essays : do students understand what tutors write? 2000. 
5. M. Ebner, C. Lienhardt, M. Rohs, and I. Meyer. Microblogs in higher education–a chance to facilitate informal and process-oriented 
learning ? Computers & Educa- tion, 55(1) :92–100, 2010. 
6. S. A. Gauci, A. M. Dantas, D. A. Williams, and R. E. Kemm. Promoting student- centered active learning in lectures with a 
personal response system. Advances in Physiology Education, 33(1) :60–71, 2009. 
7. J.HattieandR.Jaeger.Assessmentandclassroomlearning:Adeductiveapproach. Assessment in Education, 5(1) :111–122, 1998. 
8. R. Higgins. Be more critical : rethinking assessment feedback. DYE. V, PC4000., 2000. 
9. R. Higgins, P. Hartley, and A. Skelton. The conscientious consumer : reconsidering the role of assessment feedback in student 
learning. Studies in Higher Education, 27(1) :53–64, 2002. 
10. IMS Global Learning Consortium. Ims question & test interoperability specification. http://www.imsglobal.org/question/, 2012. 
11. R. Junco, G. Heiberger, and E. Loken. The effect of twitter on college student engagement and grades. Journal of Computer 
Assisted Learning, 27(2) :119–132, 2011. 
12. M. Kam, J. Wang, A. Iles, E. Tse, J. Chiu, D. Glaser, O. Tarshish, and J. Canny. Livenotes : a system for cooperative and 
augmented note-taking in lectures. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pages 531– 
540. ACM, 2005. 
13. H. Kwak, C. Lee, H. Park, and S. Moon. What is twitter, a social network or a news media ? In Proceedings of the 19th 
international conference on World wide web, pages 591–600. ACM, 2010. 
14. M. Lea. Computer conferencing and assessment : new ways of writing in higher education. Studies in Higher Education, 26(2) : 
163–181, 2001. 
15. T. Miller. Formative computer-based assessment in higher education : the effec- tiveness of feedback in supporting student 
learning. Assessment & Evaluation in Higher Education, 34(2) :181–192, 2009. 
16. D. J. Nicol and J. T. Boyle. Peer instruction versus class-wide discussion in large classes : a comparison of two interaction 
methods in the wired classroom. Studies in Higher Education, 28(4) :457–473, 2003. 
17. D. J. Nicol and D. Macfarlane-Dick. Formative assessment and self-regulated lear- ning : a model and seven principles of good 
feedback practice. Studies in higher education, 31(2) :199–218, 2006. 
18. C. Ricketts and S. Wilks. Improving student performance through computer-based assessment : insights from recent research. 
Assessment & evaluation in higher education, 27(5) :475–479, 2002. 
19. F. Silvestre, P. Vidal, and J. Broisin. Tsaap-notes – an open micro-blogging tool for collaborative notetaking during face-to-face 
lectures. In Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies. IEEE, 2014. 
20. M. Uhari, M. Renko, and H. Soini. Experiences of using an interactive audience response system in lectures. BMC Medical 
Education, 3(1) :12, 2003. 
20

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Génération semi-automatique de tests de révisions @Tice2014

  • 1. Génération semi-automatique de tests d’auto-évaluation pourvus de feedback résultant de la prise de notes collaboratives Franck Silvestre, Philippe Vidal, Julien Broisin IRIT, University of Toulouse III, France TICE 2014 Novembre 7 2014 1
  • 2. Contexte de la recherche • Évaluations informatisées • Tests en ligne • Feedback • Tsaap-Notes 2
  • 3. Le défi Faciliter la création de tests de révisions en ligne fournissant du feedback 3
  • 4. Le bénéfice des tests en ligne • Facilitent la mise en oeuvre d’évaluations formatives fréquentes [17] [14] • Mise à disposition du feedback aux apprenants - à n’importe quel instant, - depuis n’importe quel lieu, - aussi souvent qu’ils le souhaitent [16] 4
  • 5. Les enjeux autour du feedback • La qualité du feedback est une clé de succès de l’apprentissage [1][7][9] • Le feedback rédigé par l’enseignant n’est pas toujours compris par l’apprenant [8][4] • L’enseignant comme seul source du feedback n’est pas soutenable [16] 5
  • 6. Limites du feedback dans les tests en ligne • Saisi par l’enseignant - Dans le dialecte de l’enseignant - Consommateur de temps • Identique pour tous les apprenants 6
  • 7. Tsaap-Notes [18] • Prise de notes « collective » • Micro-blogging, scope et fragment • Système de vote interactif • Notes prises par les étudiants sur les questions posées en cours 7
  • 8. L’approche « notes as feedback » • Recycler les questions posées en cours • Recycler les notes prises par les étudiants • Pour générer des tests de révisions avec feedback provenant des notes des étudiants Semi-au t omat ic 8
  • 12. Bénéfices • La mise en oeuvre des tests de révisions en ligne est facilitée • Feedback dans le dialecte des étudiants • Valorisation des productions étudiantes • Résultats étudiants ? 12
  • 13. Première expérimentation • 54 étudiants inscrits • 1ère année Master Informatique • UE « Développement d’applications réparties avec Java EE » • 10 heures de cours dispensées en face à face • 35 présents en moyenne 13
  • 14. Participation à la prise de notes Questions Notes 14 70 52,5 35 17,5 0 Sans indic. recyclage Avec indic. recyclage
  • 15. Participation aux tests de révisions • 47 étudiants (87% des inscrits) ont participé aux tests de révision 15
  • 16. Résultat au test d’évaluation sommative • Test Moodle comptant pour 30% de la note finale • 102 questions dont 82 issues des questions posées en cours Moyenne / 20 Écart type 16 18 13,5 9 4,5 0 2013 2014
  • 17. Conclusion • Génération semi-automatique de tests recyclant les productions des étudiants pour le feedback • Premiers résultats encourageants • Besoin de protocole d’expérimentation plus rigoureux 17
  • 18. Perspectives • Personnalisation des tests générés - Comment qualifier l’apprenant ? - Comment sélectionner les questions pertinentes pour un apprenant donné ? - Comment sélectionner les feedbacks adaptés à un apprenant donné ? - Quelle fréquence de révision proposée ? • Vers un sytème de tutorat social intelligent 18
  • 19. • Merci pour votre attention ! • Questions?
  • 20. Bibliographie 1. P. Black and D. Wiliam. Assessment and classroom learning. Assessment in education, 5(1) :7–74, 1998. 2. J. Bull and C. McKenna. A blueprint for computer-assisted assessment. 2003. 3. J. E. Caldwell. Clickers in the large classroom : Current research and best-practice tips. CBE-Life Sciences Education, 6(1) :9– 20, 2007. 4. K. Chanock. Comments on essays : do students understand what tutors write? 2000. 5. M. Ebner, C. Lienhardt, M. Rohs, and I. Meyer. Microblogs in higher education–a chance to facilitate informal and process-oriented learning ? Computers & Educa- tion, 55(1) :92–100, 2010. 6. S. A. Gauci, A. M. Dantas, D. A. Williams, and R. E. Kemm. Promoting student- centered active learning in lectures with a personal response system. Advances in Physiology Education, 33(1) :60–71, 2009. 7. J.HattieandR.Jaeger.Assessmentandclassroomlearning:Adeductiveapproach. Assessment in Education, 5(1) :111–122, 1998. 8. R. Higgins. Be more critical : rethinking assessment feedback. DYE. V, PC4000., 2000. 9. R. Higgins, P. Hartley, and A. Skelton. The conscientious consumer : reconsidering the role of assessment feedback in student learning. Studies in Higher Education, 27(1) :53–64, 2002. 10. IMS Global Learning Consortium. Ims question & test interoperability specification. http://www.imsglobal.org/question/, 2012. 11. R. Junco, G. Heiberger, and E. Loken. The effect of twitter on college student engagement and grades. Journal of Computer Assisted Learning, 27(2) :119–132, 2011. 12. M. Kam, J. Wang, A. Iles, E. Tse, J. Chiu, D. Glaser, O. Tarshish, and J. Canny. Livenotes : a system for cooperative and augmented note-taking in lectures. In Proceedings of the SIGCHI conference on Human factors in computing systems, pages 531– 540. ACM, 2005. 13. H. Kwak, C. Lee, H. Park, and S. Moon. What is twitter, a social network or a news media ? In Proceedings of the 19th international conference on World wide web, pages 591–600. ACM, 2010. 14. M. Lea. Computer conferencing and assessment : new ways of writing in higher education. Studies in Higher Education, 26(2) : 163–181, 2001. 15. T. Miller. Formative computer-based assessment in higher education : the effec- tiveness of feedback in supporting student learning. Assessment & Evaluation in Higher Education, 34(2) :181–192, 2009. 16. D. J. Nicol and J. T. Boyle. Peer instruction versus class-wide discussion in large classes : a comparison of two interaction methods in the wired classroom. Studies in Higher Education, 28(4) :457–473, 2003. 17. D. J. Nicol and D. Macfarlane-Dick. Formative assessment and self-regulated lear- ning : a model and seven principles of good feedback practice. Studies in higher education, 31(2) :199–218, 2006. 18. C. Ricketts and S. Wilks. Improving student performance through computer-based assessment : insights from recent research. Assessment & evaluation in higher education, 27(5) :475–479, 2002. 19. F. Silvestre, P. Vidal, and J. Broisin. Tsaap-notes – an open micro-blogging tool for collaborative notetaking during face-to-face lectures. In Proceedings of the 14th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies. IEEE, 2014. 20. M. Uhari, M. Renko, and H. Soini. Experiences of using an interactive audience response system in lectures. BMC Medical Education, 3(1) :12, 2003. 20