Samcco : un Système d'Apprentissage Mobile Contextuel et Collaboratif dans des Situations Professionnelles

Sous l’influence des technologies de l’informatique mobile, l’apprentissage devient de plus en plus mobile. En effet, utiliser des dispositifs mobiles pour apprendre, n’importe ou et n’importe quand, c’est l’objectif de l’apprentissage mobile (Mobile Learning). Nous nous placons principalement dans des situations professionnelles, portant sur l’apprentissage contextuel de la maitrise d’equipements domestiques, publics ou professionnels en mobilite. Nos travaux de recherche visent a mettre en oeuvre l’apprentissage mobile que nous voulons situe, contextuel, personnel, collaboratif, et tout au long de la vie. Nous proposons un systeme d’apprentissage mobile contextuel appele SAMCCO (Systeme d’Apprentissage Mobile Contextuel et Collaboratif) qui prend en compte les exigences MOCOCO (Mobilite, Contextualisation, Collaboration). Dans nos travaux, nous explorons les domaines des technologies mobiles, de l’apprentissage mobile, de la contextualisation, des methodes d’apprentissage en contexte, du Travail Collaboratif Assiste par Ordinateur (TCAO) de l’Interaction Homme-Machine (IHM) et de la Realite Augmentee (RA). Nos travaux ont commence par l’etude de la modelisation d’unites d’apprentissage. Nous avons defini des modeles de ces unites d’apprentissage en tant que ressources d’apprentissage pour la maitrise d’equipements. Nous definissons les metadonnees AMLOM (Appliance Mastering LOM) pour decrire ces unites d’apprentissage. Les metadonnees AMLOM sont issues d’IEEE LOM (Learning Object Metadata) avec la redefinition de certains elements et l’ajout de nouveaux elements pour permettre la contextualisation des unites d’apprentissage dans nos contextes d’apprentissage. Nous avons egalement elabore un processus de production d’unites d’apprentissage. Ce processus permet de transformer les documentations initiales, comme des manuels papier ou d’autres formats numeriques, en unites d’apprentissage XML et de les stocker et indexer dans une base de donnees, pour etre pretes a etre interrogees par le systeme d’apprentissage SAMCCO. La conception de SAMCCO s’appuie sur l’approche basee sur les scenarios et sur les modeles. SAMCCO se base sur la plateforme IMERA (Interaction Mobile dans l’Environnement Reel Augmente) developpee par notre equipe, qui a pour but de prendre en compte les augmentations suivantes : apprenant augmente, environnement augmente, equipement augmente. La modelisation, la prise en compte des exigences d’apprenant et du contexte d’apprentissage dans son activite professionnelle sont au coeur de nos travaux. Nous avons egalement adapte des methodes d’apprentissage, comme l’apprentissage juste a temps, l’apprentissage par l’action et l’apprentissage collaboratif, a nos activites d’apprentissage mobiles. L’architecture du systeme se base sur des modeles (bases de donnees, services generiques, patterns d’interaction, etc.). L’objectif de SAMCCO est d’augmenter avec les caracteristiques MOCOCO l’efficacite de l’apprentissage et la performance du travail associe dans les activites de la maitrise d’equipements domestiques, publics, ou professionnels. En s’appuyant sur les principes de notre approche, nous avons realise plusieurs applications pour valider l’interet de SAMCCO dans differentes situations. Le scenario du banc de tests MAPED nous a permis de valider le processus de production d’unites d’apprentissage dans un cas concret. Le scenario de maintenance de l’ordinateur est un cas d’application de l’apprentissage mobile contextuel dans une activite de maintenance d’equipement. Le projet HSHB (Healthy Spirit in Healthy Body) permet un autre type d’apprentissage, l’apprentissage mobile contextuel dans le processus de constitution d’un repas equilibre dans un restaurant libre service, dans lequel notre systeme peut egalement etre utilise.