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51. Multi-level computer aided learner assessment in massive open online courses

Author: Farida Bouarab-Dahmani, Lynda Haddadi, Nathalie Guin, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: Computer science, Process (engineering), Proposition, 02 engineering and technology, Ontology (information science), computer.software_genre, Education, learner assessment, massive open online courses, 020204 information systems, Pyramid, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, assessment pyramid, ODALA approach, Multimedia, Core component, 4. Education, 05 social sciences, 050301 education, Knowledge acquisition, Computer-aided, automated assessment, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, 0503 education, computer, Discipline
Abstract: International audience; Assessment is at the heart of massive open online courses (MOOC) challenges. It is also a core component for any effective learning. In this paper, we provide a general survey of the various forms of assessment in MOOCs. Then, we propose gradual automated learners assessment based on ontology driven for auto-evaluation learning approach (ODALA) approach. Our proposition focuses on an assessment pyramid with four levels: Closed-ended questions, Half-open questions, Open-ended questions and problem solving (PS). This pyramid is the backbone of the learning process since it needs a gradual progression with an adequate methodology. Various computer aided or completely automated assessment activities are proposed. The transition from a level to another is a conditional one since there are minimal threshold of disciplinary knowledge acquisition. An evaluation prototype was tested with the Algorithmic discipline and was developed to access the feasibility of our proposition.
Published: 2018
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52. ITS 2018 Workshop Proceedings

Author: Guin, Nathalie, Kumar, Amruth, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning
Abstract: International audience; Four workshops, two tutorials and two industry-track workshops were held on Monday, June 11th and Tuesday, June 12th in conjunction with 14th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2018) in Montreal, Canada.We are pleased to present the proceedings of the following four workshops:• C&C@ITS2018: International Workshop on Context and Culture in Intelligent Tutoring Systems• Learning analytics workshop: Building bridges between the Education and the Computing communities• Exploring Opportunities for Caring Assessments• Optimizing Human Learning: Workshop eliciting Adaptive Sequences for Learning
Published: 2018

53. Ontology-based Recommender System in Higher Education

Author: Pierre-Antoine Champin, Charbel Obeid, Hicham El Khoury, Inaya Lahoud, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire Systèmes et Transports (IRTES - SET), and Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Institut de Recherche sur les Transports, l'Energie et la Société - IRTES
Subjects: education, Knowledge management, Higher education, business.industry, Computer science, Process (engineering), 4. Education, 02 engineering and technology, Recommender system, Ontology (information science), Academic advising, Information overload, 020204 information systems, Vocational education, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO]Computer Science [cs], 020201 artificial intelligence & image processing, business, Strengths and weaknesses, ontology-based
Abstract: International audience; Academic advising is limited in its ability to assist students in identifying academic pathways. Selecting a major and a university is a challenging process rife with anxiety. Students at high school are not sure how to match their interests with their working future or major. Therefore, high school students need guidance and support. Moreover, students need to filter, prioritize and efficiently get appropriate information from the web in order to solve the problem of information overload. This paper represents an approach for developing ontology-based recommender system improved with machine learning techniques to orient students in higher education. The proposed recommender system is an assessment tool for students' vocational strengths and weaknesses, interests and capabilities. The main objective of our ontology-based recommender system is to identify the student requirements, interests, preferences and capabilities to recommend the appropriate major and university for each one.
Published: 2018
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54. Feedbacks on MOOCS

Author: Alain Mille, Marco Picasso, Marc Buffat, Laboratoire de Mecanique des Fluides et d'Acoustique (LMFA), École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), ESAIM, and SI LIRIS, Équipe gestionnaire des publications
Subjects: World Wide Web, T57-57.97, Applied mathematics. Quantitative methods, Open source, Web 2.0, Computer science, QA1-939, PICASSO, [INFO]Computer Science [cs], Research questions, Subject (documents), [INFO] Computer Science [cs], Mathematics
Abstract: This article contains the three contributions of the mini-symposium about MOOCs (Massive Open Online Courses) organized by Violaine Louvet (Institut Camille Jordan, CNRS). The first contribution is from Alain Mille from LIRIS, about the main research questions on this new way of learning. The second one is from Marc Buffat, LMFA. He reviews some open source Web2.0 computational environments which are used in a new MOOC on scientific computing. Marco Picasso, EPFL, is the author of the last contribution where he discusses the development of a MOOC in Numerical Analysis, before the MOOC, the course during the MOOC and the results. Many thanks to the authors who give a very interesting overview of the subject.
Published: 2015
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55. Constructing Phenomenal Knowledge in an Unknown Noumenal Reality

Author: Olivier L. Georgeon, Florian J. Bernard, Amélie Cordier, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: Structure (mathematical logic), Cognitive model, Cognitive science, Computer science, business.industry, media_common.quotation_subject, Cognition, Embodied cognition, General Earth and Planetary Sciences, [INFO]Computer Science [cs], Artificial intelligence, Construct (philosophy), business, Function (engineering), General Environmental Science, media_common
Abstract: International audience; In 1781, Immanuel Kant argued that cognitive agents ignored the underlying structure of their world " as such " (the noumenal reality), and could only know phenomenal reality (the world " as it appears " through their experience). We introduce design principles to implement these theoretical ideas. Our agent's input data is not a direct function of the environment's state as it is in most symbolic or reinforcement-learning models. The agent is designed to discover and learn regularities in its stream of experience and to construct knowledge about phenomena whose hypothetical presence in the environment explains these regularities. We report a proof-of-concept experiment in which the agent constructs categories of phenomena, and exploits this knowledge to satisfy innate preferences. This work suggests a new approach to cognitive modeling that focuses on the agent's internal stream of experience. We argue that this approach complies with theories of embodied cognition and enaction.
Published: 2015
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56. Autonomous object modeling and exploiting: a new approach based on affordances from continual interaction with environment

Author: Gay, Simon, Mille, Alain, Cordier, Amélie, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), and Gay, Simon
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; We present an architecture for self-motivated agents to generate behaviors in an environment that is continuous, both in space and time, through a continual interaction process. The long-term goal is to design agents that construct their own knowledge of objects and space through experience of the environment , rather than exploiting pre-coded knowledge. The agent exploits this constructed knowledge to exhibit behaviors satisfying its self-motivated principles, based on valences attributed to interactions, that specify inborn behavioral preferences. Over time, the agent learns the relation between its perception of objects and the interactions that they afford, in the form of data structures, called signatures of interaction. The agent keeps track of enacted interactions in a spatial memory in which it can use signatures to recognize and localize distant possibilities of interactions, and exhibits behaviors that satisfy its motivation principles, accordingly to this approach. In this paper, we propose a continual decision cycle between an agent and its environment to cope with the constraints that an artificial agent would meet in a physical environment.
Published: 2017

57. Assister l'utilisateur à expliciter un modèle de trace avec l'analyse de concepts formels

Author: Fuchs, Béatrice, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Catherine Roussey, and Roussey, Catherine
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], modélisation de traces, extraction de connaissances, Traces, système à base de traces, analyse de concepts formels, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Nous proposons d’analyser des jeux de données représentant des traces afin de découvrir le modèle sous-jacent et assister leur intégration dans un système à base de traces dédié au stockage et à la manipulation de traces numériques. Ce principe est mis en œuvre dans CSV2KTBS, un prototype interactif qui s’appuie sur l’analyse de concepts formels pour générer un modèle de la trace et assister un utilisateur dans le processus d’intégration dans un système à base de traces. L’utilisateur est sollicité pour interpréter les concepts qui lui sont proposés à partir de l’analyse des traces, ainsi que pour valider d’autres résultats obtenus par l’analyse. Ces principes ont été appliqués aux traces du jeu sérieux Tamagocours pour l’apprentissage des règles juridiques de diffusion de ressources numériques ainsi qu’aux traces de ClassCraft, une application ludique pour l’enseignement secondaire.
Published: 2017

58. Multi-purpose Adaptation in the Web of Things

Author: Maria Maleshkova, Lionel Médini, Mehdi Terdjimi, Michael Mrissa, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour (LIUPPA), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren [Karlsruhe] (AIFB), and Universität Karlsruhe (TH)
Subjects: Computer science, Quality of service, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, 020206 networking & telecommunications, Context (language use), 02 engineering and technology, Domain (software engineering), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], World Wide Web, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Web of Things, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, Human–computer interaction, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Contextual information, Semantic technology, 020201 artificial intelligence & image processing, Smart environment, Adaptation (computer science)
Abstract: Web of Things applications require advanced solutions to provide adaptation to different purposes from common context models. While such models are application-specific, the adaptation itself is based on questions (i.e. concerns) that are orthogonal to application domains. In this paper, we present a generic solution to provide reusable and multi-purpose context-based adaptation for smart environments. We rely on semantic technologies and reason about contextual information to evaluate, at runtime, the pertinence of each adaptation possibility to adaptation questions covering various concerns. We evaluate our solution against a smart agriculture scenario using the ASAWoO platform, and discuss how to design context models and rules from “classical” information sources (e.g. domain experts, device QoS, user preferences).
Published: 2017

59. De l'ambivalence : supporter les interprétations multiples dans les systèmes à base de connaissances

Author: Champin, Pierre-Antoine, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Université Claude Bernard Lyon 1, and Alain Mille
Subjects: Ambivalence, Traces d'Interaction, Interaction Trace, Représentation des connaissances, Knowledge representation, Web Sémantique, Hypervideo, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, Semantic Web, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Published: 2017

60. Comparaison de différents modèles de programmation par contraintes pour le clustering conceptuel

Author: Chabert, Maxime, Champin, Pierre-Antoine, Cordier, Amélie, Solnon, Christine, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), Geometry Processing and Constrained Optimization (M2DisCo), and Champin, Pierre-Antoine
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: Conceptual clustering allows to partition a set of objects into clusters of similar objects, corresponding to formal concepts. We present a new approach based on constraint programming where formal concepts are extracted in a pre-processing step by using a dedicated data-mining approach. We compare the efficiency of our approach with several recent approaches using constraint programming or integer linear programming on classical machine learning instances. We also introduce a new set of instances coming from a real application case, which aims at extracting setting concepts from an Enterprise Ressource Planning (ERP) software. We assess the relevance of extracted concepts depending on criteria used in the objective function., Le clustering conceptuel permet de partitionner un ensemble d'objets en clusters d'objets similaires, correspondant à des concepts formels. Nous présentons une nouvelle approche basée sur la programmation par contraintes, où l'ensemble des concepts formels est extrait dans une étape de pré-traitement en utilisant des techniques spécialisées de fouille de données. Nous comparons l'efficacité de notre approche avec celle de plusieurs approches récentes utilisant la programmation par contraintes ou la programmation linéaire en nombres entiers sur des instances classiques d'apprentissage automatique. Nous introduisons également un nouvel ensemble d'instances provenant d'une application réelle, visant à extraire des concepts de paramétrage à partir de séquences de paramétrage d'un progiciel de gestion, et nous évaluons la pertinence des concepts extraits en fonction des critères utilisés dans la définition de la fonction objectif.
Published: 2017

61. Un tableau de bord pour le concepteur de systèmes d’assistance

Author: Diana, Raphaël, Ginon, Blandine, Jean-Daubias, Stéphanie, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Jean-Daubias, Stéphanie
Subjects: Tableau de bord, Traces, Indicateurs, [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], Assistance à l'utilisateur
Abstract: National audience; La conception de systèmes d'assistance pour une application n'est pas une tâche aisée. Elle est souvent entreprise par des experts du domaine. Le sys-tème SEPIA fournit des outils pour permettre aux non-informaticiens de créer a posteriori des systèmes d'assistance pour de nombreux types d'applications. Néanmoins, la phase de définition de tels systèmes nécessite une connaissance des besoins d'assistance qui n'est pour l'instant pas fournit par le système SEPIA. De plus, dès lors que les utilisateurs se servent des systèmes d'aide à leur disposition , leurs usages de l'application s'en trouve modifiés. Pour que les systèmes d'assistance restent efficaces et pertinents, ceux-ci doivent donc évoluer pour s'adapter au contexte de leur utilisation. Dans cet article nous présentons nos re-cherches qui visent à construire un tableau de bord à destination des concepteurs d'assistance utilisant le système SEPIA. Cet outil a pour but de lui permettre, pendant la phase de définition des systèmes d'assistance, de visualiser les besoins d'assistance pour une application-cible et des utilisateurs donnés, puis durant l'utilisation de ces systèmes d'assistance, de les adapter et de les améliorer.
Published: 2017

62. Actes de la Conférence EIAH 2017: 8ème Conférence sur les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain

Author: Guin, Nathalie, De Lièvre, Bruno, Trestini, Marc, Coulibaly, Bernard, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Université de Mons-Hainaut, Laboratoire Interuniversitaire des Sciences de l'Education et de la Communication (LISEC), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Université de Lorraine (UL), Université de Strasbourg, Nathalie Guin, Bruno De Lièvre, Marc Trestini, and Bernard Coulibaly
Subjects: [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Technology Enhanced Learning TEL, EIAH environnements informatiques pour l’apprentissage humain
Abstract: International audience; Ce document rassemble les articles sélectionnés par le comité de programme de la conférence internationale francophone EIAH 2017 : 30 articles longs et 24 articles courts.
Published: 2017

63. A Reasoning Model Based on Perennial Crop Allocation Cases and Rules

Author: Alain Mille, Florence Le Ber, Marc Benoit, Xavier Dolques, Laura Martin, Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (ICube), Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et nanosciences d'Alsace, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Unité de recherche SAD ASTER - Station de Mirecourt (INRA SAD), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Lyon, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Matériaux et nanosciences d'Alsace (FMNGE), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Agro-Systèmes Territoires Ressources Mirecourt (ASTER Mirecourt), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), École Nationale du Génie de l'Eau et de l'Environnement de Strasbourg (ENGEES)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Institut National des Sciences Appliquées - Strasbourg (INSA Strasbourg), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Les Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Matériaux et Nanosciences Grand-Est (MNGE), Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Réseau nanophotonique et optique, Université de Strasbourg (UNISTRA)-Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA))-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Strasbourg (UNISTRA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Case Based Reasoning, Operations research, biology, Computer science, 020209 energy, Agriculture, [SDV.SA.AEP]Life Sciences [q-bio]/Agricultural sciences/Agriculture, economy and politics, 02 engineering and technology, Decision rule, Miscanthus, biology.organism_classification, Domain (software engineering), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Order (exchange), Similarity (psychology), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Case-based reasoning, Decision rules, Adaptation, Adaptation (computer science), Know-how
Abstract: 25th International Conference, ICCBR 2017, Trondheim, Norway, June 26-28, 2017, Proceedings; International audience; This paper presents a prototype of case-based reasoning, built for the agricultural domain. Its aim is to forecast the allocation of a new energy crop, the miscanthus. Interviews were conducted with french farmers in order to know how they make their decisions. Based on interview analysis, a case base and a rule base have been formalized, together with similarity and adaptation knowledge. Furthermore we have introduced variations in the reasoning modules, for allowing different uses. Tests have been conducted. Results showed that the model can be used in different ways, according to the aim of the user, and e.g. the economic conditions for miscanthus allocation.
Published: 2017
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64. An Authoring Tool to Elicit Knowledge to be Taught without Programming

Author: Vanda Luengo, Nathalie Guin, Amélie Cordier, Awa Diattara, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), Paula Escudeiro, Gennaro Costagliola, Susan Zvacek, James Uhomoibhi, Bruce M. McLaren, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Problem Solving Methods, Multimedia, Computer science, Process (engineering), 4. Education, Context (language use), Intelligent Tutoring Systems, computer.software_genre, Knowledge acquisition, Variety (cybernetics), Domain (software engineering), Human–computer interaction, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Knowledge Acquisition, computer, Authoring Tool
Abstract: International audience; Knowledge acquisition is a crucial problem for the design of Intelligent Tutoring Systems (ITSs). To overcome this problem, authoring tools have been proposed. Over two dozen of authoring tools have been built since the earliest days of ITS, but each of them focuses on a particular kind of ITSs such as constraint-based tutors or model-tracing tutors. In the context of the AMBRE project, we are interested in ITSs teaching problem-solving methods. Such ITSs enable learners to acquire a specific method in problem-solving. Despite of the variety of existing authoring tools, these tools do not meet our needs either because approach adopted do not match to AMBRE principle or because they do not allow to represent all knowledge needed to design an AMBRE ITS. We propose AMBRE-KB, an authoring tool to help authors to elicit knowledge needed for the design of AMBRE ITSs. This tool supports the acquisition of knowledge to be taught, and the description of problems to be solved. We present the authoring process and illustrate it using French verb conjugation domain. A preliminary evaluation shows that AMBRE-KB is successful in producing domains models but more thorough evaluation is planned.
Published: 2017
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65. Extraction d'épisodes séquentiels à partir de Traces : application au jeu Tamagocours

Author: Fuchs, Béatrice, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Fuchs, Béatrice
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Nous proposons une démarche de découverte de connaissances à par-tir de traces afin d'analyser les traces d'activités laissées par des utilisateurs. Elle est mise en œuvre dans un processus d'extraction de connaissances à partir de données (ECD) qui génère des épisodes séquentiels ou des règles séquentielles. Ce processus a été mis en œuvre dans DISKIT et se décline sous deux formes. Dans une forme interactive, l'analyste peut étudier une trace individuellement à l'aide d'une interface graphique interactive. Dans une forme autonome, plusieurs traces peuvent être analysées simultanément sans interaction mais à l'aide de contraintes sémantiques. Cette démarche est mise en œuvre sous ces deux formes pour l'analyse des traces du jeu Tamagocours.
Published: 2017

66. Une approche par compétences pour la formation toute au long de la vie

Author: Guin, Nathalie, Lefevre, Marie, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Guin, Nathalie
Subjects: profils de compétences, évaluation formative, [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Compétences, auto-évaluation, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, personnalisation de l'apprentissage
Abstract: National audience; Nous présentons dans cet article des modèles et outils informatiques qui pourraient être utilisés dans le cadre d'une approche par compétences pour la formation ou au long de la vie.
Published: 2017

67. Capitaliser les processus d'analyse de traces d'e-learning

Author: Lebis, Alexis, Lefevre, Marie, Luengo, Vanda, Guin, Nathalie, Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE24-0015,Hubble,Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning(2014), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Guin, Nathalie, and Appel à projets générique - Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning - - Hubble2014 - ANR-14-CE24-0015 - Appel à projets générique - VALID
Subjects: learning analytics, processus d'analyses, [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, educational data mining, capitalisation, interopérabilité, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, traces, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, e-learning
Abstract: National audience
Published: 2017

68. Categorization of driving behavior in terms of fuel consumption

Author: Traoré, Assitan, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire Ergonomie et Sciences Cognitives pour les Transports (IFSTTAR/TS2/LESCOT), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR)-Université de Lyon, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon, Alain Mille, Hélène Tattegrain, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ), Laboratoire Ergonomie et Sciences Cognitives pour les Transports ( IFSTTAR/TS2/LESCOT ), Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux ( IFSTTAR ) -Université de Lyon, and STAR, ABES
Subjects: [ INFO.INFO-MO ] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Découverte interactive de connaissances, Contexte, Context, Transport, Traces modélisées, MODELISATION, [INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Interactive knowledge discovery, Fuel consumption, ETAT DES CONNAISSANCES, [INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation, Modelled traces, Consommation en carburant
Abstract: This thesis proposes an engineering method of contextual knowledge that allows identification and modelling of explanatory context of observed criteria. The context consists of located explanatory knowledge allowing valid representation of an object in the covered situation. This knowledge is generally elicited when observing the activity performance in which the object is involved. They are therefore difficult to describe in the beginning of activity analysis but are necessary for the definition, explanation and effective understanding of an activity according to an observed criterion characterizing this activity. This thesis proposes a progressive definition of adequate context to explain an observed criterion during activity observation. The research mobilizes interaction traces of the analysed activity, clarify context notion and uses data mining methods for classification or categorization of an observed criterion by distinguishing contextual parameters and no contextual parameters. The developed environment, based on interaction traces principles, allows to assist explanatory context discovery by interactive approach, using context analyst knowledge. We demonstrate that it’s possible to build a valid context, by discovering it and by formulating it in a generic form as proposed in literature. An application of the method was performed in driving situation to identify and model the explanatory context of fuel consumption. The method validation is performed by studying produced knowledge on fuel consumption, qualitatively by relying on existing domain knowledge and quantitatively by applying classification rules established trough data collected from driving activity. This illustration of driving activity analysis with the contextual knowledge discovery method to determine explanatory context of fuel consumption was conducted at Ifsttar on real data, collected during driving activity in natural driving situation. The led experiments show encouraging results and allows considering the integration of contextual knowledge discovery method in Ifsttar analyst practices, Cette thèse propose une méthode d'ingénierie des connaissances contextuelles qui permet la modélisation et l'identification du contexte explicatif d'un critère observé. Le contexte est constitué de connaissances explicatives situées permettant une représentation élicitée valide d'un objet dans la situation visée. Ces connaissances sont généralement découvertes lors de l'observation de la réalisation de l'activité dans laquelle cet objet est impliqué. Elles sont donc difficiles à décrire en début d'analyse d'une activité. Toutefois, elles restent nécessaires pour la définition, l'explication et la compréhension efficace d'une activité selon un critère observé caractérisant cette dernière. Cette thèse propose la définition progressive du contexte satisfaisant pour expliquer un critère observé lors de l'observation d'une activité. Cette recherche mobilise les traces d'interaction de l'activité analysée, précise la notion de contexte et exploite les méthodes de fouille de données pour réaliser la catégorisation et la classification d'un critère observé en distinguant les paramètres contextuels et non contextuels. L'environnement développé sur les principes des traces d'interaction, permet d'assister la découverte du contexte explicatif par une approche interactive, à l'aide des connaissances de l'analyste, de distinguer ce qui est contexte de ce qui ne l'est pas. Nous montrons qu'il est possible de construire un contexte valide, en le « découvrant » et en le formulant sous une forme générique, telle que proposée dans la littérature. Une application de la méthode a été effectuée en situation de conduite automobile pour modéliser et identifier le contexte explicatif de la consommation en carburant. En s'appuyant sur les connaissances existantes du domaine, la validation de la méthode est effectuée en étudiant qualitativement les connaissances produites sur la consommation réelle en carburant. La méthode est validée quantitativement en appliquant les règles de classifications établies sur des données collectées de l'activité de conduite. Cette illustration de l'analyse de l'activité de conduite automobile avec la méthode de découverte de connaissances contextuelles, pour déterminer le contexte explicatif de la consommation en carburant, a été effectuée à l'Ifsttar sur des données réelles collectées lors de l'activité de conduite en situation naturelle. Les expérimentations menées montrent des résultats encourageants et permettent d'envisager l'intégration de la méthode de découverte de connaissances contextuelles dans les pratiques des analystes de l'Ifsttar
Published: 2017

69. Empowering Ambivalence – Supporting multiple interpretations in knowledge-based systems

Author: Champin, Pierre-Antoine, Champin, Pierre-Antoine, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Université Claude Bernard Lyon 1, and Alain Mille
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Ambivalence, Traces d'Interaction, Interaction Trace, Représentation des connaissances, [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, Knowledge representation, Web Sémantique, Hypervideo, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Semantic Web
Published: 2017

70. Semantics-Based Multi-Purpose Contextual Adaptation in the Web of Things

Author: Terdjimi , Mehdi, STAR, ABES, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Service Oriented Computing (SOC), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Université de Lyon, Michaël Mrissa, Lionel Médini, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information ( LIRIS ), Université Lumière - Lyon 2 ( UL2 ) -École Centrale de Lyon ( ECL ), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 ( UCBL ), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Institut National des Sciences Appliquées de Lyon ( INSA Lyon ), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA )
Subjects: [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, Web of things, [ INFO.INFO-WB ] Computer Science [cs]/Web, Contextual adaptation, Web des objets, Web sémantique, Adaptation contextuelle, Semantic web
Abstract: The Web of Things (WoT) takes place in a variety of application domains (e.g. homes, enterprises, industry, healthcare, city, agriculture...). It builds a Web-based uniform layer on top of the Internet of Things (IoT) to overcome the heterogeneity of protocols present in the IoT networks. WoT applications provide added value by combining access to connected objects and external data sources, as well as standard-based reasoning (RDF-S, OWL 2) to allow for interpretation and manipulation of gathered data as contextual information. Contextual information is then exploited to allow these applications to adapt their components to changes in their environment. Yet, contextual adaptation is a major challenge for theWoT. Existing adaptation solutions are either tightly coupled with their application domains (as they rely on domain-specific context models) or offered as standalone software components that hardly fit inWeb-based and semantic architectures. This leads to integration, performance and maintainability problems. In this thesis, we propose a multi-purpose contextual adaptation solution for WoT applications that addresses usability, flexibility, relevance, and performance issues in such applications. Our work is based on a smart agriculture scenario running inside the avatar-based platformASAWoO. First,we provide a generic context meta-model to build standard, interoperable et reusable context models. Second, we present a context lifecycle and a contextual adaptation workflow that provide parallel raw data semantization and contextualization at runtime, using heterogeneous sources (expert knowledge, device documentation, sensors,Web services, etc.). Third, we present a situation-driven adaptation rule design and generation at design time that eases experts and WoT application designers’ work. Fourth, we provide two optimizations of contextual reasoning for theWeb: the first adapts the location of reasoning tasks depending on the context, and the second improves incremental maintenance of contextual information, Le Web des Objets s'inscrit dans divers domaines d'application, tels que la domotique, les entreprises, l'industrie, la médecine, la ville, et l'agriculture. Il se présente comme une couche uniforme placée au-dessus de l'Internet des Objets, afin de surmonter l'hétérogénéité des protocoles présents dans ces réseaux. Une valeur ajoutée des applications Web des Objets est de pouvoir combiner l'accès à divers objets connectés et sources de données externes avec des techniques standards de raisonnement sémantique (RDF-S,OWL). Cela leur permet alors d'interpréter et de manipuler de ces données en tant qu'informations contextuelles. Ces informations contextuelles peuvent être exploitées par ces applications afin d'adapter leurs composants en fonction des changements dans leur environnement. L'adaptation contextuelle est un défi majeur pour le Web des Objets. En effet, les solutions d'adaptation existantes sont soit fortement couplées avec leur domaine d'application (étant donne qu'elles reposent sur des modèles de contexte spécifiques au domaine), soit proposées comme composant logiciels autonomes, difficiles à intégrer dans des architectures Web et orientées sémantique. Cela mène alors à des problèmes d'intégration, de performance et de maintenance. Dans cette thèse, nous proposons une solution d'adaptation contextuelle multi préoccupations pour les applications Web des Objets, répondant à des besoins d'utilisabilité, de flexibilité, de pertinence et de performance. Notre travail se base sur un scenario pour l'agriculture numérique et se place dans le cadre de la plateforme orientée-avatar ASAWoO. Premièrement, nous proposons un Meta modèle générique permettant de concevoir des modèles contextuels standards, interopérables et réutilisables. Deuxièmement, nous présentons un cycle de vie du contexte et un workflow d'adaptation contextuelle, permettant la sémantisation de données brutes, ainsi que la contextualisation en parallèle durant l'exécution de l'application. Ce workflow combine des données issues de sources hétérogènes, telles que l'expertise du domaine, les documentations techniques des objets, les données de capteurs et de services Web, etc. Troisièmement, nous présentons une méthode de génération de règles d'adaptations basées sur des situations contextuelles, permettant de limiter l'effort des experts et concepteurs lors de l'élaboration d'applications adaptatives. Quatrièmement, nous proposons deux optimisations pour le raisonnement contextuel : la première adapte la localisation des taches de raisonnement en fonction du contexte, la seconde améliore le processus de maintenance incrémentale d'informations contextuelles
Published: 2017

71. kTBS4LA : une plateforme d'analyse de traces fondée sur une modélisation sémantique des traces

Author: Casado, Rémi, Guin, Nathalie, Champin, Pierre-Antoine, Lefevre, Marie, Guin, Nathalie, Appel à projets générique - Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning - - Hubble2014 - ANR-14-CE24-0015 - Appel à projets générique - VALID, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and ANR-14-CE24-0015,Hubble,Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning(2014)
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning
Abstract: National audience; Nous présentons dans cet article une plateforme logicielle destinée à l'analyse des traces d'interactions. Fondée sur les standards du web sémantique, elle permet à un utilisateur de définir un modèle des traces qu'il souhaite analyser, de visualiser ses traces pour les explorer, d'effectuer des transformations de traces et de calculer des indicateurs sur l'activité des apprenants.
Published: 2017

72. Building a Web of Things with Avatars: A comprehensive approach for concern management in WoT applications

Author: El-Mehdi Khalfi, Nicolas Le Sommer, Lionel Médini, Philippe Capdepuy, Michael Mrissa, Jean-Paul Jamont, Michel Occello, Lionel Touseau, Mehdi Terdjimi, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour (LIUPPA), Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), Service Oriented Computing (SOC), Laboratoire de Conception et d'Intégration des Systèmes (LCIS), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 (UPMF)-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology, Disruption-Tolerant Networking & Computing (CASA), Université de Bretagne Sud (UBS)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, HumaRobotics, Michael Sheng, Yongrui Qin, Lina Yao, and Boualem Benatallah, ANR-13- INFR-012,ASAWoO,Adaptive Supervision of Avatar/Object Links for the Web of Objects, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), ANR-13-INFR-0012,ASAWoO,Supervision Adaptative de Liens Avatar/Objet pour le Web des Objets(2013), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Web standards, Computer science, Interoperability, distributed robotics, [INFO.INFO-SE]Computer Science [cs]/Software Engineering [cs.SE], 02 engineering and technology, cyber-physical systems, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, World Wide Web, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, [INFO.INFO-NI]Computer Science [cs]/Networking and Internet Architecture [cs.NI], Web of Things, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], multi-agent systems, Adaptation (computer science), contextual adaptation, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, Cyber-physical system, 020206 networking & telecommunications, Semantic interoperability, semantic interoperability, [INFO.INFO-MA]Computer Science [cs]/Multiagent Systems [cs.MA], Software design, Semantic technology, disruption-tolerant networks, [INFO.INFO-ES]Computer Science [cs]/Embedded Systems
Abstract: Domains (unavailable categories): Internet of Things, Web of Things; International audience; The Web of Things (WoT) relies on Web standards to enable interoperability between physical objects (things) and build applications using them. While most approaches (Cyber-Physical Systems, Internet of Things) require complex domain-driven software design that combines different disciplines such as electronics, networks and computing, we believe that generic solutions are needed to support WoT applications across the variety of things and application domains. To this end, we propose the notion of avatar as a Web-compliant software extension of a thing. Avatars achieve interoperability between things using semantic technologies and expose high-level functionalities as RESTful resources. They can collaborate with other avatars and form standard-compliant WoT applications that match end-users’ needs. We detail the notion of avatar and describe how avatar-based WoT infrastructures can improve the quality of Web of Things applications. We show how their architecture allows avatars to embed advances in different areas, and focus on contributions at different levels: tolerance to network disconnection, contextual adaptation and multi-agent negotiation.
Published: 2017
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73. Inverting the Interaction Cycle to Model Embodied Agents

Author: Olivier L. Georgeon, Amélie Cordier, Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), and ANR IDEAL
Subjects: Cognitive model, Computer science, business.industry, media_common.quotation_subject, Cognition, 02 engineering and technology, cognitive modeling, activity trace, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Embodiment, perception-action, Embodied cognition, 020204 information systems, Perception, Assessment methods, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, General Earth and Planetary Sciences, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, intrinsic motivation, General Environmental Science, media_common
Abstract: International audience; Cognitive architectures should make explicit the conceptual begin and end points of the agent/environment interaction cycle. Most architectures begin with the agent receiving input data representing the environment, and end with the agent sending output data. This paper suggests inverting this cycle: the agent sends output data that specifies an experiment, and receives input data that represents the result of this experiment. This complies with the embodiment paradigm because the input data does not directly represent the environment and does not amount to the agent's perception. We illustrate this in an example and propose an assessment method based upon activity-trace analysis.
Published: 2014
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74. Circular Constitution of Observation in the Absence of Ontological Data

Author: GEORGEON, Olivier L., Piotr, Boltuc, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), University of Illinois [Springfield], and Georgeon, Olivier
Subjects: [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs]
Abstract: International audience; We join Füllsack in his effort to untangle the concepts of circular causation, macro states, and observation by reanalyzing one of our own simulations in the light of these concepts. This simulation presents an example agent that keeps track of its own macro states. We examine how human observers (experimenters and readers of this commentary) can consider such an agent as an observing agent on its own.
Published: 2016

75. Toward Constrained Semantic WoT

Author: Amélie Cordier, Remy Rojas, Lionel Médini, Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), ANR, W3C, and ANR-13-INFR-0012,ASAWoO,Supervision Adaptative de Liens Avatar/Objet pour le Web des Objets(2013)
Subjects: business.industry, Computer science, Process (engineering), Hydra, REST, Semantic Web of Things, 020206 networking & telecommunications, Proposition, 02 engineering and technology, 020202 computer hardware & architecture, World Wide Web, Web of Things, arduino, Arduino, CoAP, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Robot, The Internet, [INFO]Computer Science [cs], Architecture, embedded, business, constrained, Simple (philosophy)
Abstract: International audience; More and more things are now connected to the Internet and become part of the Web of Things. The notion of " thing " encompasses various types of devices, from complex robots to simple sensors. In particular, things may rely on limited memory, storage and computing capabilities. We propose an architecture able to embed both semantic and RESTful technologies into constrained things, while being generic and reconfigurable. It combines emerging standards such as CoAP and Hydra to split RDF graphs, process requests, and generate responses on-the-fly. We validate our proposition by implementing such a Server in an Arduino UNO.
Published: 2016
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76. Observation et analyse de comportements des utilisateurs à base de traces.: Analyse des activités sur simulateurs pleine échelle de conduite de centrale nucléaire

Author: Champalle, Olivier, Sehaba, Karim, Mille, Alain, Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning (SICAL), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK)
Subjects: trace d’interaction, extraction interactive de connaissances, environnement informatique pour l’apprentissage humain, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], simulation, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], analyse du comportement, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Notre objectif de recherche est de proposer des modèles et des outils génériques permettant de faciliter l’observation et l’analyse des comportements des utilisateurs-apprenants dans un contexte d’apprentissage médié. Pour cela, nous avons proposé une approche d’analyse basée sur l’exploitation des traces d’interaction. Le principe consiste à transformer des traces de bas niveau d’abstraction, issues d’un système de collecte, afin de construire des informations de haut niveau qui traduisent le comportement de l’apprenant. Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un projet en partenariat avec EDF qui vise à assister les formateurs dans l’observation et l’analyse des activités des opérateurs-stagiaires sur simulateurs pleine échelle de conduite de centrale nucléaire. Dans ce cadre, nous avons développé la plate-forme générique D3KODE (Define, Discover and Disseminate Knowledge from Observation to Develop Expertise). Basée sur les modèles proposés, D3KODE permet le stockage, la transformation et la visualisation interactive de traces. D3KODE été évalué en contexte réel avec des experts, formateurs et stagiaires de EDF et a été exploitée dans d’autres contextes. D3KODE est en Open Source sur le web.
Published: 2016

77. Semantic Analysis of Learning Traces

Author: Guin, Nathalie, Casado, Rémi, Champin, Pierre-Antoine, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Champin, Pierre-Antoine
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2016

78. Model of articulation between elements of a pedagogical assistance

Author: Blandine Ginon, Stéphanie Jean-Daubias, Marie Lefevre, Le Vinh Thai, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: User assistance, Multimedia, Computer science, pedagogical assistance, computer.software_genre, Interactive Learning, AGATE (architecture framework), [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Articulation (phonetics), Set (psychology), epiphytic approach, computer, mode of articulation
Abstract: International audience; The AGATE project proposed the SEPIA system that allows an assistance designer to define assistance systems added in target applications. In Interactive Learning Environments, such assistance systems are useful to promote the acquisition of knowledge. These assistance systems consist of a set of aLDEAS rules. Our study of assistance in existing applications shows that the articulation between the rules of assistance can take many forms. We propose and implement a model of articulation between assistance rules with the five modes of articula-tion that we have identified. This model makes explicit and facilitates the definition of articulation between the rules of an assistance system.
Published: 2016
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79. Supporting Teaching Teams in Personalizing MOOCs Course Paths

Author: Jean-Charles Marty, Florian Clerc, Marie Lefevre, Nathalie Guin, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning (SICAL)
Subjects: Multimedia, Personalization, Computer science, 4. Education, Adaptive learning, MOOC, computer.software_genre, World Wide Web, Order (business), ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Adaptation (computer science), computer, Pedagogic strategy
Abstract: International audience; One challenge that the MOOCs must face in order to ensure their durability is to provide learners with personalized trails. This paper proposes a model allowing the implementation of personalization in MOOCs. Its purpose is to enable teachers and MOOCs designers to express their educational objectives in order to obtain an adaptation of the courses to everyone.
Published: 2016
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80. Towards an Authoring Tool to Acquire Knowledge for ITS Teaching Problem Solving Methods

Author: Awa Diattara, Vanda Luengo, Nathalie Guin, Amélie Cordier, Modèles et Technologies pour l’Apprentissage Humain (MeTAH ), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), and Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Multimedia, Computer science, Process (engineering), 4. Education, 05 social sciences, teaching methods for problems solving, 050301 education, 02 engineering and technology, computer.software_genre, Knowledge acquisition, Intelligent tutoring system, authoring tool, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Explicit knowledge, 0503 education, computer, Intelligent Tutoring System
Abstract: International audience; Knowledge acquisition in Intelligent Tutoring Systems (ITS) remains a major challenge for designing and building them. In the context of the AMBREproject, whose main objective is to design ITSs for teaching problem solving methods, we wish to enable a teacher, who is not necessary an IT specialist, to be able to explicit knowledge needed for an AMBRE ITS. For that purpose, we propose to design an authoring tool for the AMBRE project: AMBRE-KB. In this paper, we present the approach adopted for the design of AMBRE-KB and a process to acquire knowledge to be taught for a given domain of learning. We also discuss the results of experiments conducted in four domains: arithmetic problems, french verb conjugation, pastry recipes description and polygons area in geometry, in order to evaluate the utility of AMBRE-KB.
Published: 2016
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81. Stimuler la patrimonialisation socio-culturelle par des plateformes du Web

Author: Michel, Christine, Têtu-Delage, Marie-Thérèse, Champin, Pierre-Antoine, Pot, Laetitia, Situated Interaction, Collaboration, Adaptation and Learning (SICAL), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Centre Max Weber (CMW), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Monnet [Saint-Étienne] (UJM), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon), Labex IMU, PEPS, Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)
Subjects: [SHS.SOCIO]Humanities and Social Sciences/Sociology, ACM: K.: Computing Milieux/K.3: COMPUTERS AND EDUCATION/K.3.1: Computer Uses in Education/K.3.1.1: Computer-assisted instruction (CAI), [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, heritage process, information access, ACM: H.: Information Systems/H.5: INFORMATION INTERFACES AND PRESENTATION (e.g., HCI)/H.5.4: Hypertext/Hypermedia/H.5.4.3: User issues, accès à l’information, contribution, platform, contributif, [INFO.INFO-CY]Computer Science [cs]/Computers and Society [cs.CY], participation, patrimonialisation, ACM: H.: Information Systems/H.5: INFORMATION INTERFACES AND PRESENTATION (e.g., HCI)/H.5.2: User Interfaces/H.5.2.15: User-centered design, plateforme
Abstract: National audience; The web became a medium favoured to accompany the process of sociocultural patrimony building. It intervenes for example more and more often to realize the preservation, exploitation and valuation of the heritage with interactive platforms using documentary corpuses and digital archives. The design choices of platforms modify the processes of patrimony building. We make the hypothesis that by favouring the transverse access to the digital resources and the dialogues between the people having various interpretations of these sites, it is not only possible to modify the dynamics of the patrimony design of a place but also the professional practices of the researchers studying this place. We explored this hypothesis in the context of the patrimony design of the prison « Montluc » in Lyon. We studied, with a group of future users, various principles of information access and contribution so as to identify those who are preferred to favour the appropriation of the information and the emergence of new memories. Our study showed that it was necessary to rethink the design of the Web platforms by crossing the principles of Web-documentaries, data base platforms and contributory personal spaces. To develop the practices of contribution, we suggested working on the design of situations of collaborative contributions in the domains of the scientific research and the learning.; Le web est devenu un médium privilégié pour accompagner le processus socio-culturel de patrimonialisation. Il intervient par exemple de plus en plus souvent pour réaliser les étapes de conservation, d’exploitation et de valorisation du patrimoine via des plateformes interactives utilisant des corpus documentaires et des archives numériques. Les choix de conception des plateformes ne sont pas neutres vis-à-vis des processus de mise en patrimoine. Nous faisons l’hypothèse qu’en favorisant l’accès transversal aux ressources numériques et les échanges de points de vue sur ces sites, il est possible de modifier non seulement la dynamique de patrimonialisation d’un lieu mais aussi les dynamiques professionnelles des chercheurs étudiant ce lieu. Nous avons exploré cette hypothèse dans le cadre de la patrimonialisation de la prison Montluc à Lyon. Notre étude a montré la nécessité de repenser la conception des plateformes du web en hybridant les principes des webdocumentaires, des plateformes de consultation de type base de données et des espaces personnels pour proposer différents principes d’accès à l’information et de contribution.
Published: 2016
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82. Autonomous affordance construction without planning for environment-agnostic agents

Author: Simon L. Gay, Alain Mille, Amelie Cordier, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Systèmes Cognitifs et Systèmes Multi-Agents (SyCoSMA)
Subjects: Exploit, Computer science, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Context (language use), 02 engineering and technology, 050105 experimental psychology, Electronic mail, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, autonomous mental development, 0501 psychology and cognitive sciences, Affordance, intrinsic motivation, developmental learning, business.industry, 05 social sciences, interactionism, Object (computer science), Data structure, affordance, Robot, learning (artificial intelligence), 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, Construct (philosophy), business
Abstract: International audience; We present an architecture for self-motivated agents to organize their behaviors according to possibilities of interactions proposed by the environment, and to modify the environment to construct new possibilities of interactions. The long-term goal is to design agents that construct their own knowledge of objects through experience, rather than exploiting pre-coded knowledge, and exploit this knowledge to generate complex behaviors that satisfy their intrinsic motivation principles. Self-motivation is defined here as a tendency, based on inborn behavioral preferences, to experiment and to respond to behavioral opportunities afforded by the environment. Over time, the agent integrates, through its experience, relations between interactions and object affording them in the form of data structures, called signatures of interaction, which encode the minimal spatial configurations affording an interaction. The agent then exploits these signatures to recognize distant possibilities of interactions (or affordances), but also incomplete affordances. These structures help the agent defining behaviors that can construct affordances from separated elements. Experiments with a simulated agent show that they learn to navigate in their environment, reaching, avoiding and constructing objects according to the valence of the interactions that they afford.
Published: 2016
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83. Vers une capitalisation des processus d'analyse de traces

Author: Lebis, Alexis, Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE24-0015,Hubble,Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning(2014), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Lebis, Alexis, and Appel à projets générique - Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning - - Hubble2014 - ANR-14-CE24-0015 - Appel à projets générique - VALID
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; L'exploitation des données issues de dispositifs d'e-learning représente un enjeu majeur à l'heure actuelle pour la communauté EIAH. Malgré cela, la communauté dispose d'un écosystème hétérogène et disparate de données, de processus d'analyse de traces d'interactions et d'outils d'analyse. Peu de travaux traitent de l'échange ou de la réutilisation des processus d'analyse. Ce manque de capitalisation est un frein pour la communauté, l'obligeant à redéfinir et décliner l'existant. Cet article propose une approche pour capitaliser les processus d'analyse de traces indépendamment des plateformes d'analyses.
Published: 2016

84. An Avatar-Based Adaptation Workflow for the Web of Things

Author: Mehdi Terdjimi, Lionel Médini, Nicolas Le Sommer, Michael Mrissa, Service Oriented Computing (SOC), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Disruption-Tolerant Networking & Computing (CASA), Université de Bretagne Sud (UBS)-RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec, ANR-13-INFR-0012,ASAWoO,Supervision Adaptative de Liens Avatar/Objet pour le Web des Objets(2013), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), RÉSEAUX, TÉLÉCOMMUNICATION ET SERVICES (IRISA-D2), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)
Subjects: Context model, Ubiquitous computing, Computer science, component-based software, web of things, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, 020206 networking & telecommunications, Context (language use), ubiquitous computing, 02 engineering and technology, context adaptation, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], World Wide Web, [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Web of Things, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, Workflow, Software agent, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Adaptation (computer science), Semantic Web
Abstract: International audience; The Web of Things (WoT) extends the Internet of Things to provide users with high-level features, involving physical objects connected through Web technologies and standards. Avatar-based infrastructures is one of the most promising solution for the WoT. Avatars are component-based software agents that extend physical objects and are able to reason about contextual information. A major challenge of the WoT is to allow applications to adapt to their environment. In this paper, we propose an approach to process multi-purpose adaptation in an avatar-based WoT infrastructure. Our approach relies on a context meta-model that offers accurate granularity levels of information required for the different types of adaptation involved in WoT applications. We show how avatar components pre-process data from different sources, handle an operational context model, and respond to adaptation requests. We evaluate the performance of our approach and compare the effects of our adaptation process in different experimental conditions.
Published: 2016
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85. Towards the Right Assistance at the Right Time for Using Complex Interfaces

Author: Stéphanie Jean-Daubias, Blandine Ginon, Simone Stumpf, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and City University London
Subjects: QA75, activity monitoring, Computer science, 02 engineering and technology, user studies, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], predictive model, User studies, graphical user interfaces, Activity monitoring, Empirical research, Human–computer interaction, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, trace-based systems, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], Graphical user interface, User assistance, business.industry, User modeling, 020207 software engineering, user model, Human-centered computing Human computer interaction (HCI), Work (electrical), proactive assistance, 020201 artificial intelligence & image processing, business
Abstract: International audience; Many users struggle when they have to use complex interfaces to complete everyday computing tasks. Offering intelligent, proactive assistance is becoming commonplace yet determining the right time to provide help is still difficult. We conducted an empirical study that aimed to uncover what user factors influenced following advice. Our results describe a user's background and expectations that appear to play a role in heeding assistance. Our work is a step towards understanding how to provide the right assistance at the right time and build proactive assistance systems that are personalized for individual users.
Published: 2016
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86. Interprétation Interactive de connaissances à partir de traces

Author: Cordier, Amélie, Fuchs, Béatrice, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Bringay, Sandra
Subjects: Visualisation, extraction de connaissances, [INFO]Computer Science [cs], traces, [INFO] Computer Science [cs], interactions
Abstract: National audience; Dans le processus d'extraction de connaissances à partir de données (ECD), l'analyste est au centre des opérations car c'est lui qui possède les connaissances pour interpréter les résultats. L'interactivité est alors déterminante lors de l'interprétation des motifs issus de la fouille pour choisir ceux qui deviendront des connais-sances. Nous proposons une démarche d'interprétation interactive lors du processus d'extraction de connais-sances à partir de données (ECD), dans le cadre de la recherche d'épisodes séquentiels à partir de traces. Elle s'appuie sur une visualisation des épisodes séquentiels obtenus par la fouille, sur lesquels l'analyste peut inter-agir. Il peut trier les résultats à l'aide de mesures de qualité, visualiser les occurrences de motifs sur la trace, et et un mécanisme de révision automatique permet de filtrer les motifs au voisinage d'un motif choisi. Des expérimentations montrent l'intérêt de cette approche qui est appliquée au domaine de l'analyse mélodique.
Published: 2016

87. Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée

Author: Georgeon, Olivier, Mille, Alain, Gay, Simon, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: hierarchical sequence learning, trace-based reasoning, architecture cognitive, cognitive architecture, artificial intelligence, enaction, constructivist learning, intelligence artificielle, embodied cognition, apprentissage constructiviste, motivation intrinsèque, apprentissage séquentiel hiérarchique, cognition incarnée, [INFO]Computer Science [cs], self-motivation, raisonnement à partir de trace, énaction
Abstract: National audience; This paper introduces an original model to provide software agents and robots with the capacity of learning by interpreting regularities in their stream of sensorimotor experience rather than by exploiting data that would give them ontological information about a predefined domain. Specifically, this model pulls inspiration from: a) the movement of embodied cognition, b) the philosophy of knowledge, c) constructivist epistemology, and d) the theory of enaction. Respectively to these four influences: a) Our agents discover their environment through their body’s active capacity of experimentation. b) They do not know their environment “as such” but only “as they can experience it”. c) They construct knowledge from regularities of sensorimotor experience. d) They have some level of constitutive autonomy. Technically, this model differs from the traditional perception/cognition/action model in that it rests upon atomic sensorimotor experiences rather than separating percepts from actions. We present algorithms that implement this model, and we describe experiments to validate these algorithms. These experiments show that the agents exhibit a certain form of intelligence through their behaviors, as they construct proto-ontological knowledge of the phenomena that appear to them when they observe persistent possibilities of sensorimotor experiences in time and space. These results promote a theory of artificial intelligence without ontological data about a presupposed reality. An application includes a more robust way of creating robots capable of constructing their own knowledge and goals in the real world, which could be initially unknown to them and un-modeled by their designers.; Cet article propose un modèle original pour doter des agents informatiques ou des robots de la capacité d’apprendre en interprétant des régularités dans leur flux d’expériences sensorimotrices plutôt qu’en exploitant des données qui leur apporteraient des informations ontologiques sur un domaine prédéfini. Ce modèle s’inspire en particulier de : a) le courant de la cognition incarnée, b) la philosophie de la connaissance, c) l’épistémologie constructiviste, et d) la théorie de l’énaction. Respectivement à ces quatre influences : a) Nos agents découvrent leur environnement à travers les capacités expérimentales actives de leur corps. b) Ils ne connaissent pas leur environnement « en soi » mais uniquement « en ce qu’ils peuvent en faire l’expérience ». c) Ils construisent leurs connaissances à partir de régularités d’expériences sensorimotrices. d) Ils disposent d’une certaine autonomie constitutive. Techniquement, ce modèle se distingue du modèle perception/cognition/action classique par le fait qu’il considère des expériences sensorimotrices atomiques au lieu de séparer les percepts et les actions. Nous présentons des algorithmes qui implémentent ce modèle, et décrivons des expérimentations permettant de les valider. Les expérimentations montrent que les agents exhibent une certaine forme d’intelligence dans leurs comportements en construisant une connaissance proto-ontologique des phénomènes qui apparaissent à eux quand ils constatent des possibilités d’expériences sensorimotrices persistantes dans l’espace et le temps. Ces résultats promeuvent une théorie de l’intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée, avec, comme perspectives applicatives, des robots capables de construire leurs propres connaissances et objectifs dans le monde réel, initialement inconnu d’eux et non modélisé par leur concepteur.
Published: 2016

88. HyLAR+: Improving Hybrid Location-Agnostic Reasoning with Incremental Rule-based Update

Author: Michael Mrissa, Lionel Médini, Mehdi Terdjimi, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Service Oriented Computing (SOC), ANR, ANR-13-INFR-0012,ASAWoO,Supervision Adaptative de Liens Avatar/Objet pour le Web des Objets(2013), Terdjimi, Mehdi, and Infrastructures matérielles et logicielles pour la société numérique - Supervision Adaptative de Liens Avatar/Objet pour le Web des Objets - - ASAWoO2013 - ANR-13-INFR-0012 - INFRA - VALID
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Opportunistic reasoning, Knowledge representation and reasoning, [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, Computer science, 02 engineering and technology, Model-based reasoning, Machine learning, computer.software_genre, 01 natural sciences, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, semantic web, [INFO.INFO-MC] Computer Science [cs]/Mobile Computing, 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Automated reasoning, Semantic Web, client-side reasoning, Reasoning system, Adaptive reasoning, business.industry, 010401 analytical chemistry, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-IU] Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Rule-based system, Semantic reasoner, 0104 chemical sciences, rule-based reasoning, reasoning, Artificial intelligence, Data mining, business, computer
Abstract: International audience; Web applications that rely on datasets of limited sizes to handle small but frequent updates and numerous queries have no simple way to define where data should be stored and processed. We propose a reasoning framework that can be integrated in Web applications and is able to perform the same reasoning tasks on both client or server sides. This framework embeds a rule-based reasoning engine that uses an algorithm relying on both incremental reasoning and named graphs. We evaluate the performance of our approach and compare the effects of incremental reasoning and named graphs in different experimental conditions. Results show that our reasoner can significantly reduce response times to INSERT and DELETE queries. During the demo we will exhibit how it can be used to perform reasoning tasks based on client-generated information and improve Web applications with location-agnostic reasoning.
Published: 2016

89. Model of Articulation between aLDEAS Assistance Rules

Author: Thai, Le Vinh, Jean-Daubias, Stéphanie, Lefevre, Marie, Ginon, Blandine, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and THAI, Le Vinh
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], User Assistance, [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, Mode of Articulation, Pedagogical Assistance, Epiphytic Approach, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The AGATE project proposed the SEPIA system that allows an assistance designer to define assistance systems added in target application. In Interac-tive Learning Environments, such assistance systems are useful to promote the acquisition of knowledge. These assistance systems consist of a set of aLDEAS rules. The articulation between these rules was expressed until now implicitly in the aLDEAS language. Our study of assistance in existing appli-cations shows that the articulation between the rules of assistance can take many forms. We propose in this paper firstly a model of articulation between assistance rules with the five modes of articulation that we have identified. We also present our implementation of this model in the SEPIA system. This model makes explicit and facilitates the definition of articulation between the rules of an assistance system
Published: 2016

90. Towards a Meta-model for Context in the Web of Things

Author: Terdjimi, Mehdi, Médini, Lionel, Mrissa, Michael, Service Oriented Computing (SOC), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), and Terdjimi, Mehdi
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-IU]Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, [INFO.INFO-MC]Computer Science [cs]/Mobile Computing, [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-MC] Computer Science [cs]/Mobile Computing, Context-awareness, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, [INFO.INFO-IU] Computer Science [cs]/Ubiquitous Computing, Context modeling, Web of Things, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: International audience; The Web of Things (WoT) uses Web technologies to engage connected objects in applications. However, building context-aware WoT applications requires accurate context description. In this paper, we overview different context modeling approaches in various fields related to the WoT, before studying the architecture of WoT applications. Based on our study, we propose a multi-level and multi-dimensional context meta-model to help identify and organize context information WoT applications need to deal with adaptation.
Published: 2016

91. Developmental-AI MOOC Assessment

Author: GEORGEON, Olivier L., Barbier-Gondras, Cécile, Morgan, Jonathan, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), École supérieure de Chimie Physique Electronique de Lyon (CPE), Duke University [Durham], and Georgeon, Olivier
Subjects: [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, Developmental learning, ComputingMilieux_COMPUTERSANDEDUCATION, MOOC
Abstract: International audience; We report lessons learned from our experience creating and administering a MOOC introducing students to developmental artificial intelligence. Our course, entitled Implementation of DEvelopmentAl Learning (IDEAL), covered advanced findings in developmental artificial intelligence spanning the fields of cognitive science and computer science. Its objectives consisted of conveying these findings to the general public, teaching developmental AI techniques to programmers and roboticists, and supporting international multidisciplinary collaboration amongst actors in the domain (academics, industrials, and hobbyists). Teaching materials included textual descriptions, short videos, and programming and writing activities. The course also supported community forums that allowed participants to engage in debates and work in teams. This form proved to be well fitted to the objectives. Participants reported that they found this design more efficient than lectures; and the forums proved useful in creating a productive community and conveying advanced scientific ideas.
Published: 2016

92. Interprétation visuelle et interactive d'épisodes séquentiels

Author: Barazzutti, Pierre-Loup, Cordier, Amélie, Fuchs, Béatrice, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Cyril de Runz, Hanene Azzag, Pierrick Bruneau, Fabien Picarougne, Fuchs, Béatrice, and Hanene Azzag, Pierrick Bruneau, Fabien Picarougne
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Durant le processus d'extraction de connaissances à partir de données (ecd), de nombreuses interactions ont lieu avec un utilisateur humain expert du domaine ou ana-lyste qui y joue un rôle moteur. Pour aider l'analyste dans sa tâche, de nombreux outils permettent toutes sortes de visualisations réalistes des résultats, mais leurs capacités d'interaction restent souvent limitées à des manipulations graphiques. Nous proposons une approche interactive et visuelle de l'ecd supportée par un système de gestion de traces. Nous nous focalisons dans un premier temps sur l'étape d'interprétation. 1 Traces et système à base de traces Nous nous plaçons dans le cadre de l'étude des traces modélisées (Champin et al., 2013) où une trace est issue de l'observation d'un phénomène et est constituée d'une séquence d'éléments observés temporellement situés que nous appelons des obsels. Une trace est modélisée c'est-à-dire qu'elle se conforme à un modèle de trace décrivant les types d'obsels, leurs attributs et leurs relations et permettant d'interpréter la trace afin de faciliter son exploitation ultérieure. Les traces sont manipulées par des opérations élémentaires appelées transformations qui sont de différents types : filtrage d'obsels, fusion de traces, etc. Parmi ces transformations, la réécriture est une opération qui crée une nouvelle trace appelée trace transformée qui vise à augmenter progressivement le niveau de compréhension et d'abstraction de la trace initiale. La réécriture consiste à construire une nouvelle trace t 2 à partir d'une trace primaire t 1 en remplaçant dans t 2 des motifs, c'est-à-dire des séquences d'obsels, de t 1 par de nouveaux types d'obsels résumant chaque motif et en constituant une interprétation. Un système à base de traces est un système permettant de collecter, de traiter et de visualiser des traces. La réécriture de traces se situe au coeur du dispositif mis en place dans l'interprétation interactive. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet OFS-Open Food System, programme investisse-ments d'avenir.
Published: 2016

93. Autonomous construction and exploitation of a spatial memory by a self-motivated agent

Author: Simon L. Gay, Alain Mille, Olivier L. Georgeon, Alain Dutech, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Autonomous intelligent machine (MAIA), Inria Nancy - Grand Est, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), and Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Computer science, Cognitive Neuroscience, media_common.quotation_subject, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, Experimental and Cognitive Psychology, 02 engineering and technology, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, Artificial Intelligence, Human–computer interaction, Perception, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Intrinsic motivation, autonomous mental development, Valence (psychology), Affordance, intrinsic motivation, developmental learning, media_common, Spatial contextual awareness, business.industry, Data structure, interactionism, affordance, Developmental learning, 020201 artificial intelligence & image processing, learning (artificial intelligence), Artificial intelligence, spatial awareness, business, 030217 neurology & neurosurgery, Software
Abstract: International audience; We propose an architecture for self-motivated agents allowing them to construct their own knowledge of objects and of geometrical properties of space through interaction with their environment. Self-motivation is defined here as a tendency to experiment and to respond to behavioral opportunities afforded by the environment. Interactions have predefined valences that specify inborn behavioral preferences. The long-term goal is to design agents that construct their own knowledge of their environment through experience, rather than exploiting pre-coded knowledge. Over time, the agent learns relations between elements of the environment that afford its interactions, and its perception of these elements, in the form of data structures called signatures of interactions. These signatures allow the agent to attribute a low level semantics to elements that constitute its environment based on valences of interactions, without predefined knowledge about these elements and regardless of the number of element types. Signatures of interaction are then used to localize elements in space and to construct data structures that characterize spatial properties of space, called signatures of places and signatures of presence. Signatures of place and of presence characterize space using interactions rather than geometrical or topological properties. The agent uses these structures to maintain an egocentric representation of affordances of the surrounding environment, without any preconception about the elements that compose the environment, and without using notions of geometrical space. Experiments with simulated agents show that they learn to behave in their environment, taking into account multiple surrounding objects, reaching or avoiding objects according to the valence of the interactions that they afford.
Published: 2016
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94. Vers un outil auteur pour des EIAH destinés à l’apprentissage de méthodes de résolution de problèmes : acquisition des connaissancessur la méthode à enseigner

Author: Diattara, Awa, DIATTARA, AWA, Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK)
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning
Abstract: National audience; L’acquisition des connaissances pour les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) est l’un des principaux obstacles pourleur développement. Dans le contexte du projet AMBRE, dont l’objectif principal est la conception d’EIAH destinés à l’apprentissage de méthodes de résolution de problèmes, nous souhaitons permettre à un enseignant-concepteur qui n’est pas forcément un informaticien de pouvoir expliciter les connaissances nécessaires à l’EIAH. Pour cela, nous proposons de concevoir un outil auteur pour le projet AMBRE : AMBRE-KB (AMBRE Knowledge Builder). Dans cet article, nous présentons l’approche adoptée pour la conception de AMBRE-KB et un processus interactif d’acquisition des connaissances à enseigner pour un domaine donné.
Published: 2016

95. A RESTful task allocation mechanism for the Web of Things

Author: Jean-Paul Jamont, Michael Mrissa, Lionel Médini, El-Mehdi Khalfi, Jamont, Jean-Paul, Laboratoire de Conception et d'Intégration des Systèmes (LCIS), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Service Oriented Computing (SOC), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Service (systems architecture), [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, Computer science, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, 020206 networking & telecommunications, Context (language use), 02 engineering and technology, [INFO] Computer Science [cs], computer.software_genre, Task (project management), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], World Wide Web, Web of Things, Smart city, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Mashup, [INFO]Computer Science [cs], computer, Architectural style, Constraint satisfaction problem, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: The Web of Things extends the Internet of Things with Web technologies to interconnect smart things and build scalable, adaptable, and interoperable applications. In this context, smart things expose their services as RESTful resources, to be combined in composite applications. Though, due to the proliferation of connected objects, multiple smart things often are available to provide a single service, showing the need for a task allocation mechanism for the Web of Things. Our work addresses the task allocation problem, which consists in selecting a set of objects to realize a complex application in a setup where several objects provide the same functionality. We rely on a multi-agent approach to describe this problem as a Distributed Constraint Satisfaction problem. We propose a solution that respects the fundamental principles of the Web by respecting the REST architectural style and design principles. We implemented our solution with a typical smart city scenario to show the applicability of our approach.
Published: 2016

96. Transmute : un outil interactif pour assister l’extraction de connaissances à partir de traces

Author: Barazzutti, Pierre-Loup, Cordier, Amélie, Fuchs, Béatrice, Fuchs, Béatrice, Bruno Crémilleux, Cyril de Runz, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), OFS - Open Food System, programme investissements d'avenir, Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; Alors que l'extraction de connaissances à partir de données (ECD) est un processus qualifié d'interactif et d'itératif, l'interactivité des outils est souvent limitée et son étude est relativement récente.Elle est pourtant déterminante lors de l'interprétation pour choisir les motifs qui deviendront des connaissances. Nous proposons Transmute, un outil d'assistance à l'interprétation dans le processus d'ECD dans le cadre de la recherche d'épisodes séquentiels à partir de traces. La phase d'interprétation est itérative et à chaque itération les résultats de la fouille sont mis à jour dynamiquement en fonction des interactions avec l'analyste. Des outils de visualisation et des mesures de qualité indépendantes du domaine permettent de caractériser l'intérêt des motifs à interpréter pour faciliter leur choix et accompagner le travail de l'analyste afin de l'aider à se focaliser plus rapidement sur les motifs potentiellement intéressants.
Published: 2016

97. Langage et outils pour la spécification et l'exécution d'assistance à l'utilisateur dans des applications existantes

Author: Ginon, Blandine, Jean-Daubias, Stéphanie, Champin, Pierre-Antoine, Lefevre, Marie, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: représentation de connaissances, assistance à l’utilisateur, language, user assistance, knowledge representation, epiphytic tools, rule-based system, outils épiphytes, système à base de règles, langage, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract: National audience; To enables the specification of assistance systems, we propose aLDEAS, a graphical language. An aLDEAS assistance system is defined by a set of assistance rules complying with a rule pattern. This language is enriched by several patterns that facilitate the definition of complex frequently used actions. aLDEAS is implemented in the SEPIA system, that mainly consists in an assistance editor and a generic assistance engine. Most existing applications can be monitored by SEPIA in order to provide end-users with contextualized and personalized assistance. We performed several experimentations both with assistance designers and end-users in order to assess our propositions.; Afin de permettre la spécification et l’exécution automatique de systèmes d’assistance, nous proposons aLDEAS, un langage graphique. Un système d’assistance aLDEAS est défini par un ensemble de règles d’assistance respectant un patron de règles. Ce langage est complété par plusieurs patrons qui facilitent la définition d’actions d’assistance complexes fréquemment utilisées. aLDEAS est implémenté dans le système SEPIA, qui consiste principalement en un éditeur d’assistance et un moteur générique d’assistance. La plupart des applications existantes peuvent être surveillées par SEPIA afin de fournir aux utilisateurs finaux une assistance contextualisée et personnalisée. Nous avons réalisé plusieurs expérimentations avec d’une part, des concepteurs d’assistance et, d’autre part, des utilisateurs finaux afin d’évaluer nos propositions.
Published: 2016
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98. Concevoir un guidage pédagogique à travers un système d'assistance épiphyte

Author: Thai, Le Vinh, THAI, Le Vinh, Supporting Interaction and Learning by Experience (SILEX), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), and Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK)
Subjects: [INFO.EIAH] Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, EIAH, assistance à l'utilisateur, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, guidage pédagogique
Abstract: National audience; Le système SEPIA permet à un concepteur d’assistance de définir des systèmes d’assistance à greffer sur des applications-cibles. En contexte éducatif, un système d’assistance peut permettre non seulement de pallier les difficultés techniques du logiciel (utilisation, prise en main) des apprenants (utilisateurs finaux de l’application-cible), mais également d’ajouter un guidage pédagogique proposant des activités adaptées aux apprenants. Dans cet article, nous présentons notre modèle de guidage pédagogique compatible avec une approche épiphyte et s’appuyant sur une étude de l’existant. Nous présentons également le patron que nous avons mis en oeuvre dans le système SEPIA.
Published: 2016

99. Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée

Author: Olivier Georgeon, Alain Mille, Simon Gay, Georgeon, Olivier, Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: hierarchical sequence learning, trace-based reasoning, architecture cognitive, Philosophy, Self motivation, cognitive architecture, General Medicine, [INFO] Computer Science [cs], embodied cognition, Artificial intelligence, constructivist learning, enaction, self-motivation, artificial intelligence, intelligence artificielle, cognition incarnée, apprentissage constructiviste, énaction, apprentissage séquentiel hiérarchique, raisonnement à partir de trace, motivation intrinsèque, Intelligence artificielle, [INFO]Computer Science [cs], Humanities
Abstract: Artificial Intelligence without Using Ontological Data about a Presupposed Reality. This paper introduces an original model to provide software agents and robots with the capacity of learning by interpreting regularities in their stream of sensorimotor experience rather than by exploiting data that would give them ontological information about a predefined domain. Specifically, this model pulls inspiration from : a) the movement of embodied cognition, b) the philosophy of knowledge, c) constructivist epistemology, and d) the theory of enaction. Respectively to these four influences : a) Our agents discover their environment through their body’s active capacity of experimentation. b) They do not know their environment “ as such” but only “ as they can experience it”. c) They construct knowledge from regularities of sensorimotor experience. d) They have some level of constitutive autonomy. Technically, this model differs from the traditional perception / cognition/ action model in that it rests upon atomic sensorimotor experiences rather than separating percepts from actions. We present algorithms that implement this model, and we describe experiments to validate these algorithms. These experiments show that the agents exhibit a certain form of intelligence through their behaviors, as they construct proto-ontological knowledge of the phenomena that appear to them when they observe persistent possibilities of sensorimotor experiences in time and space. These results promote a theory of artificial intelligence without ontological data about a presupposed reality. An application includes a more robust way of creating robots capable of constructing their own knowledge and goals in the real world, which could be initially unknown to them and un-modeled by their designers., Cet article propose un modèle original pour doter des agents informatiques ou des robots de la capacité d’apprendre en interprétant des régularités dans leur flux d’expériences sensorimotrices plutôt qu’en exploitant des données qui leur apporteraient des informations ontologiques sur un domaine prédéfini. Ce modèle s’inspire en particulier de : a) le courant de la cognition incarnée, b) la philosophie de la connaissance, c) l’épistémologie constructiviste, et d) la théorie de l’énaction. Respectivement à ces quatre influences : a) Nos agents découvrent leur environnement à travers les capacités expérimentales actives de leur corps. b) Ils ne connaissent pas leur environnement «en soi » mais uniquement «en ce qu’ils peuvent en faire l’expérience » . c) Ils construisent leurs connaissances à partir de régularités d’expériences sensorimotrices. d) Ils disposent d’une certaine autonomie constitutive. Techniquement, ce modèle se distingue du modèle perception/cognition/action classique par le fait qu’il considère des expériences sensorimotrices atomiques au lieu de séparer les percepts et les actions. Nous présentons des algorithmes qui implémentent ce modèle, et décrivons des expérimentations permettant de les valider. Les expérimentations montrent que les agents exhibent une certaine forme d’intelligence dans leurs comportements en construisant une connaissance protoontologique des phénomènes qui apparaissent à eux quand ils constatent des possibilités d’expériences sensorimotrices persistantes dans l’espace et le temps. Ces résultats promeuvent une théorie de l’intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée, avec, comme perspectives applicatives, des robots capables de construire leurs propres connaissances et objectifs dans le monde réel, initialement inconnu d’eux et non modélisé par leur concepteur., Georgeon Olivier, Mille Alain, Gay Simon. Intelligence artificielle sans données ontologiques sur une réalité présupposée. In: Intellectica. Revue de l'Association pour la Recherche Cognitive, n°65, 2016/1. Nouvelles approches en Robotique Cognitive. pp. 143-168.
Published: 2016

100. Towards a Capitalization of Processes Analyzing Learning Interaction Traces

Author: Nathalie Guin, Marie Lefevre, Alexis Lebis, Vanda Luengo, Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l'Apprentissage Humain (MOCAH), Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge (TWEAK), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-14-CE24-0015,Hubble,Observatoire humain pour l'analyse à partir des traces elearning(2014), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), and Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)
Subjects: analysis process, Computer science, Formalism (philosophy), Learning analytics, Context (language use), 02 engineering and technology, computer.software_genre, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Order (exchange), 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Capitalization, capitalization, 05 social sciences, Iterative learning control, 050301 education, e-learning, Data science, analysis tool, Obstacle, operator, inter- action traces, [INFO.EIAH]Computer Science [cs]/Technology for Human Learning, 020201 artificial intelligence & image processing, Data mining, 0503 education, computer, Drawback
Abstract: International audience; Analyzing data coming from e-learning environments can produce knowledge and potentially improve pedagogical efficiency. Nevertheless, TEL community faces heterogeneity concerning e-learning traces, analysis processes and tools leading these analyses. Therefore, analysis processes have to be redefined when their implementation context changes: they cannot be reused, shared nor easily improved. There is no capitalization and we consider this drawback as an obstacle for the whole community. In this paper, we propose an independent formalism to describe analysis processes of e-learning interaction traces, in order to capitalize them and avoid these technical dependencies. We discuss both this capitalization and its place and effects in the iterative learning analysis procedure.
Published: 2016
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