EIAH : Quel retour d'informations pour le tuteur ?
Abstract
It is now well accepted by all the researchers working in the field of LMS that to include a human tutor within the system is necessary. However, this participation poses a problem since the time spent by the tutor to follow and to analyse the student's activities can easily become prohibitive. To overcome this problem, we propose that the system supply the tutor with indicators, helping him/her to appreciate quantitatively but also qualitatively the student 's works, without studying the details of the trace. After reminding some works about CSCL concerned by sudent'traces, we propose a formative evaluation system using QCM and supplying the tutor only with information about the learner's difficulties. In the long term, we think to develop a mechanism of filtering the whole trace, which supplies the tutor with semantic information of a higher level of abstraction.
Il est maintenant admis par tous les acteurs participant à la conception d'environnements d'apprentissage avec ordinateur qu'il est nécessaire d'intégrer l'enseignant humain (le tuteur) dans le dispositif de formation. Cependant, cette participation d'un tuteur humain pose le problème du temps passé par le tuteur pour suivre et analyser l'activité de chaque étudiant, temps qui peut vite devenir rédhibitoire. C'est pourquoi nous proposons que le système fournisse des indicateurs qui aident le tuteur à apprécier non seulement quantitativement mais surtout qualitativement le travail des étudiants sans avoir à explorer la trace détaillée. Après avoir rappelé quelques travaux qui vont dans ce sens pour les environnements d'apprentissage collaboratif, nous proposons un système d'évaluation formative basé sur les QCM permettant au tuteur de récupérer des informations uniquement sur les difficultés de l'apprenant. A plus long terme, nous pensons développer une procédure de recueil de la trace couplée à un mécanisme de filtrage regroupant sémantiquement ces traces afin de fournir des indicateurs de plus haut niveau d'abstraction.