Article Learning Engineering knowledge and Creativity by solving projects

Learning Engineering knowledge and Creativity by solving projects par Chunfang Zhou – Aalborg University

Analyse intéressante – brosse une panorama large des vues de “types de connaissances/compétences” demandées au ingénieurs. Elle souligne l’importance croissante du collectif dans la résolution des problèmes.

Elle montre également que la créativité est façonnée par le contexte social qui doit encourager l’appropriation des connaissances par conversation au sens d’un processus cognitif et développer la conversion de connaissance, au sens explicitation “externalisation” puis incorporation dans le tissu social ou “internalisation”. Elle s’appuie sur le modèle de Nonaka et Takeuchi qui définit une boucle de conversion de la connaissanc. Cela ressemble un peu à du Kolb, mais avec une vue collective.

Elle justifie finalement les apports des projets pour développer les connaissances nécessaires pour un ingénieur de manière classique. Elle insiste néanmoins sur l’importance de l’attitude de l’enseignant, du tuteur pour encourager conversation et processus de conversion

 

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revue article cloud, mapreduce et ULS

Cloud Computing and MapReduce for Reliability and Scalability of Ubiquitous Learning Systems par Samah Gad à Neat’2011

Définition de ubiquitous dans cet article :

Ubiquitous learning research is about seamlessly enabling learning through the use of sensors that gather data from the learner surroundings and adapt learning content accordingly.

Étonnant : le capteur proposé coté étudiant est l’électroencéphalogramme (EEG). Ces données excessivement personnelles sont envoyées dans le cloud. J’aurai bien aimé avoir la justification d’utiliser un capteur aussi intrusif pour l’accompagnement d’un apprenant. Apprendre n’importe où, n’importe quand, mais avec un EEG … bon c’est vrai l’usage des écouteurs oreillettes est déjà largement admis, mais quand même.

L’utilisation d’Ubiquitous Learning System dans le titre n’est qu’un prétexte pour étudier une architecture cloud/MapReduce d’un classifier flou.

Si on considère ce type de capteur comme pertinent, les traitements afférents ont vocation à être fait ailleurs que dans un téléphone. La question du débit de données n’est par contre pas abordé, ce qui paraît pourtant être un goulot d’étranglement dans le système (à la lecture de l’article, on reste effectivement dans le raisonnable 7Mo pour 12 000 échantillons).

L’algorithme d’adaptation proposé pour exploiter ces données est basique, puisque le résultat se ramène à 3 niveaux de ressources (facile, moyen, supérieur), via un classifier flou.

L’auteur aborde l’introduction de l’algorithme Map reduce par une question de fiabilité. On est dans la justification d’une architecture pour supporter des ULS large échelle.

Il pourrait être intéressant de comparer différentes architectures (cloud ou traitement local entre autres) et de voir l’impact sur plusieurs critères annoncés mais non justifiés : consommation téléphone (l’envoi de données est un facteur important de consommation), consommation globale, débit réseau, délai (latency) …

Au final, on parle ici d’architecture cloud/mobile pour le traitement de données capteurs, peu de learning system. On ne voit pas non plus l’intérêt de passer par le cloud puisqu’il n’y a pas d’agrégation de données.

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espaces d’apprentissages contextuels

notes prises à la lecture de Context-Aware Services for Smart Learning Spaces

K Scott, R. Benlamri – IEEE Transactions on Learning Technologies, 2010 – computer.org

objectif de la recherche : proposer des opportunités variées d’apprentissage collaboratif. 

Basé sur l’idée que l’usage des technologies dans l’espace d’apprentissage (learning space) reste peu développé

  • proposer un environnement qui améliore l’apprentissage collaboratif et les interactions dans les face à face
  • nouveaux schémas (patterns) d’interactions sociales et intellectuelles
  • découverte de ressources selon les activités et mécanismes de récupération pour faciliter le passage de connaissances

Idée : proposer une infrastructure dans les locaux de la fac : peu chère, compatible avec l’existant, tirant parti des équipements à la convergence de : mobile/ubiquitous computing, communications sans fil, semantic web, se voulant ouvert sur les modalités pédagogiques.

La navigation, interaction, récupération, partage de ressources est basée sur une gestion de contextes, permettant de relier : localisation, agenda, équipement, personne et ses voisins. (fin de 3)

localisation et mobilité (3.1) Le système doit comporter un réseau donnant localisation, mobilité, et connection aisée, “seamless”. La résolution proposée est au niveau de la zone. 3 technologies proposées : triangulation par RF, GPS et IR (par ajout d’un récepteur IR/USB. (3.1) : c’est donc un élément central du système

Infrastructure (3.2) : plutôt basé sur une approche pair à pair pour éviter blocages. Propose une approche agent type JADE  et d’utiliser RDF pour les formats d’échange. je passe sur les choix pour la création de services, la publication et découverte de servies (basé sur Zeronconf), l’approche d’adaptation de réseau décentralisée grâce aux fonctionnalités P2P et qui permet ainsi d’adapter les modes réseaux en fonction du type de session (au sens regroupement de personnes : cours,travail de groupe …). En fait, leur implémentation ramène toujours l’organisation à un super nœud qui contrôle la session. La collaboration est organisée autour d’un document hybride partagé.

La communication temps réel est basé web/AJAX en mode push (Comet)

La connectivité et l’intégration concerne les équipements existants (PC fixes, projection …) qui peuvent se connecter au super noeud de la session : la prise de contrôle de ces équipements est possible pour les intégrer dans la session collaborative. LA connexion avec des équipements spécifiques de laboratoire se fait de la même manière. L’équipement peut alors délivrer de l’information. Les mobiles peuvent également se connecter, et même devenir super noeuds

Penser les espaces en tant qu’espace d’apprentissage : i.e. fonctionnalités applicatives : partage de ressources (support de cours slides et notes), prise de notes personnelles synchronisée avec slides, par le biais de metadatas. Mais aussi possbilité de poser des questions et d’interagir, d’échanger entre pairs

à un niveau supérieur, l’enseignant peut suggérer des lectures en fonction de l’avancement dans ses cours. construit sur un modèle d’ontologie simpliste.

Conclusion : L’hypothèse centrale est que cela se passe sur le campus, donc basé sur une infrastructure minimale de localisation spécifique

Quelques questions à explorer pour aller plus loin :

  • quid de positionnement  de services entre couches réseau, infrastructure, services
  • et de l’adaptation de ce positionnement dans une approche de chgt de réseau seamless
  • quid de l’utilisation max de services externes
  • clarifier la notion de “learning space” livre Educause ? autre ?
  • quid de modes dégradés : collaboration dans une chambre d’étudiants, dans un bus …
  • quid d’un tel environnement dans un fablab
  • et donc quid d’un couplage de tels espaces ?
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UC-Engine : framework pour collaboration synchrone

Vu chez Nod-A, une interview de Alexandre Eisenchteter sur une bibliothèque a priori intéressante car permettant de construire de la collaboration synchrone, pour s’intégrer dans des services collaboratifs. Les extensions envisagées semblent de pouvoir intégrer des interactions venant de différents types d’objets.

Le nom UC Engine (Unified Collaboration Engine). développement dans le cadre d’un projet ENCRE

Projet Open Source, hébergé par af83, donc par une entreprise utilisatrice de la bibliothèque, sur github : site des sourcessite de doc, une noria de projets connexes en remontant dans github sur AF83
En termes d’architecture,
implémente un publish suscribe persistant, développé en Erlang coté serveur.
Utilisable sous forme de widgets javascript. Le format d’échange est basé sur REST/JSON.
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