Institut de la Francophonie Telecom & Management pour l’Informatique SudParis MEMOIRE DE STAGE DE FIN D’ETUDES MASTER EN INFORMATIQUE GESTION DE PROFIL APPRENANT DISTRIBUE DANS UN ENVIRONNEMENT UBIQUITAIRE Stagiaire : NGUYEN Thanh Binh Responsable de stage : Amel BOUZEGHOUB Ce stage a été réalisé au sein de l’équipe Base des données du département Informatique de Telecom & Management SudParis Evry, Avril – Août, 2009 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Remerciements Je tiens particulièrement à remercier professeur Amel BOUZEGHOUB, mon responsable de stage, pour l’encadrement, l’aide, les conseils précieux pendant 5 mois de mon stage. Je tiens également à remercier DO Ngoc Kien, un thésard à Télécom & Management SudParis qui a travaillé avec moi pendant ce stage, et m’a beaucoup aidé grâce à ses explications, ses conseils utiles et les documents. J’adresse mes sincères remerciements à tous les professeurs de l’Institut de la Francophonie pour l’Informatique (IFI) pour m’avoir enseigné et me donnée les cours intéressants pendant mes études au niveau master. Je profite de cette occasion pour dire remercier à tous les personnels de l’IFI qui m’ont apporté de l’aide.
Finalement, je voudrais remercier ma famille, mes parents et mes amis qui sont toujours près de moi et m’ont apporté de courage dans les moments difficiles. 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com RÉSUMÉ L’apprentissage pervasif est une façon d’utiliser les nouvelles technologies pour améliorer l’apprentissage traditionnel et élargir les perspectives du processus d’apprentissage lui-même. L’un des objectifs principaux dans un environnement d’apprentissage pervasif est de fournir aux apprenants la bonne ressource au bon moment et de la meilleur façon. Le profil apprenant est un concept important dans le domaine de l’apprentissage.
Une gestion efficace du profil apprenant est une bonne condition pour avoir de meilleurs services de recommandation des ressources. De nombreuses solutions efficaces ont été proposées pour gérer le profil apprenant dans un environnement centralisé. Mais dans le contexte mobile, la décentralisation du profil est encore un point à étudier. L’objectif de ce travail est double.
Il s’agit d’une part d’étudier les différents standards existants pour la modélisation du profil utilisateur, et de proposer un modèle pour la gestion des profils apprenant. D’autre part, il vise à proposer et réaliser une architecture pour l’intégration du profil apprenant adapté à un contexte ubiquitaire. Avec ce système, on peut récupérer, intégrer et gérer efficacement des fragments du profil apprenant dans un environnement mobile. Mots-clés: profil apprenant distribué, modélisation, apprentissage pervasif, ontologies, système multi-agent, mobilité, web sémantique.
3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ABSTRACT Pervasive learning is a way to use new technologies to enhance learning and expand the traditional perspective of the learning process itself. One of the main objectives of pervasive learning is to provide learners the right resource at the right time and in the best way. Learner profile is an important concept in the field of learning. An effective management of learner profile is a good condition for having the best services of resource recommendation.
There have been several effective solutions to manage the profile in centralized environment. But in a context of mobility, decentralization of the profile is another point to consider. This internship has two objectives. First, we study the various existing standards for modeling the user profile, and then propose a model for managing learner profiles.
On the other hand, it is intended to propose and implement an architecture for integrating the profile learning suited to a ubiquitous environment. With this system, we can retrieve, integrate and effectively manage fragments of learner profile in a mobile environment. Keywords: distributed learner profile, modeling, pervasive learning, Ontology, Multi- agent systems, mobile, semantic web. 4 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Table des matières 1.2 Objectif du stage .3 Environnement de travail .4 Organisation du mémoire.
Etat de l’art .1 Standards et modèles de données du profil existants .2 Catégories du modèle apprenant .3 Comparaison des standards .3 Langages de représentation de modèle apprenant .4 Architecture des systèmes de gestion du profil .1 Modèle de gestion. Proposition d’un modèle d’apprenant distribué dans un contexte ubiquitaire .1 Description du modèle d’apprenant .2 Description de l’approche .1 Modèle de gestion de profil .2 Architecture du système proposé .3 Modélisation du scénario. 44 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Représentation du modèle apprenant .2 Représentation des données .2 Spécification du système proposé .1 Plateforme multi-agent .2 Spécification des agents .3 Méthodes de récupération des données .1 Parse web site .2 API de fournisseur .4 Intégration de schémas et de données. Conclusion et perspectives.
74 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Table des figures Figure 1: Eléments d’IMS LIP. 15 Figure 2: Eléments de PAPI. 16 Figure 3: Tableau comparatif des standards du modèle utilisateur. 20 Figure 4: Une partie de la proposition du modèle apprenant.
32 Figure 5: Architecture du système. 37 Figure 6: Etape de prétraitement. 40 Figure 7: Etape de traitement de la demande. 41 Figure 8: Processus de mise à jour des données.
42 Figure 9: Architecture d’Ontobroker. 45 Figure 10 : Schéma du modèle de l'utilisateur multi-dimensionnel. 46 Figure 11: Plateformes et Container de JADE. 50 Figure 12: Le cycle de vie d'un de JADE.
51 Figure 13: Environnement d’exécution du LEAP-JADE. 52 Figure 14: Les états de l'agent système. 52 Figure 15: Les états de l'agent gestionnaire de service. 54 Figure 16: Les états de l'agent gestionnaire de service.
55 Figure 17: Les états de l'agent fournisseur. 56 Figure 18: Les états de l'agent service. 57 Figure 19: Les états de l'agent mobile. 57 Figure 20: Exemple d'arbre DOM.
60 Figure 21: Exemple des régions dans l'arbre DOM. 62 Figure 22: Exemple d'un objet normal. 63 Figure 23: Exemple d'un objet non-continue. 63 Figure 24 : Quelques interfaces du dispositif mobile.
67 Figure 25: Les messages échangés dans le processus de mise à jour. 68 Figure 26: Les messages échangés dans le processus de traitement d’une demande. 68 Figure 27: Résultat sur service extérieur. 69 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.1 Problématique Un nouveau concept a émergé ces dernières années pour traduire le potentiel de l’informatique ubiquitaire dans le domaine de l’apprentissage.
Cette nouvelle façon d'utiliser des technologies pour soutenir les processus d'apprentissage est appelée "Apprentissage pervasif". Cette évolution s’intensifie ces dernières années avec l’émergence des terminaux mobiles et ultra-mobiles (par exemple : ordinateurs, portables, téléphones mobiles, Pocket PC, PDA) et des réseaux mobiles (GSM, 3G+, réseaux sans fil, Bluetooth, etc. L’apprentissage pervasif utilise ces nouvelles technologies comme support pour améliorer l’apprentissage traditionnel et élargir les perspectives du processus d'apprentissage lui-même. Il s’appuie sur un environnement riche en services et en capacité d’interaction (par exemple une salle augmentée ou smartroom).
Cela permet d’accéder à un contexte plus riche et à une interaction qui se déroule à travers de multiples dispositifs (par ex. téléphone + écran tactile + détecteur de mouvement). Un des objectifs principaux dans un environnement d’apprentissage pervasif est de fournir aux apprenants la bonne ressource au bon moment et de la meilleur façon. Dans ce processus, le profil apprenant est un des critères fondamentaux.
Il existe de nombreux modèles de profil ainsi que de technologies et d’architectures de gestion de modèle du profil. Mais toutes les propositions qui ont fait leurs preuves sont des solutions centralisées. La gestion des profils dans les systèmes distribués est encore un point à étudier, surtout dans un environnement ubiquitaire. Dans ce problème, deux questions se posent.
Comment représenter le profil apprenant ? Et quelle architecture choisir pour gérer le profil apprenant dans un environnement ubiquitaire ? Actuellement, chaque personne peut être membre de plusieurs services sur internet. Normalement, ces services demandent à l’utilisateur de déclarer certaines informations personnelles quand ils s’inscrivent. Un utilisateur a donc plusieurs fragments du profil sur internet. Un problème posé est que comment peut-on gérer ces fragments de façon efficace, et ensuite les réutiliser facilement.
Une des premières difficultés de ce problème 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com est que la plupart des services internet actuels ne partage pas leurs données avec les autres services. Par conséquent, chaque fois que l’utilisateur veut s’inscrire à un nouveau service, il faut qu’il redéclarer ses informations. Par ailleurs, certains services ont besoin de connaitre un certains nombre d’informations sur l’utilisateur pour lui proposer des services, mais le stockage n’est pas efficace (par exemple : les données stockées sont trop grandes, mais la fréquence d’utilisation est trop petite). Dans ce cas, la capacité d’importation à partir des ressources extérieures est une alternative très importante.
Par exemple, un service de recommandation d’un grand musée (ex: musée du Louvre) a pour but de donner des informations convenables d’un objet aux clients en se basant sur les connaissances de celui-ci. Néanmoins, une demande de déclaration d’informations de chaque client n’est pas une bonne idée. De plus, il est sans aucun doute inefficace de stocker des informations sur des clients qui peut-être visitent le musée une seul fois (par exemple : les touristes). Par conséquent, il est nécessaire de construire un système qui récupère et gère efficacement des fragments de profil de l’utilisateur afin de permettre leur partage ou/et réutilisation.
Dans le contexte du projet SIMBAD1, le système possède un module de recommandation qui permet de recommander les ressources convenables à l’apprenant en se basant sur son profil. Ainsi, le système de gestion de profil comme mentionné ci-dessus lui serait une source utile. Nous pouvons d’illustrer le fonctionnement de notre proposition par le scénario suivant : • Etape 1 : Un service de recommandation souhaite récupérer le profil de l’utilisateur afin de lui proposer un service. • Etape 2 : L’utilisateur lui donne son identité dans le système de gestion de profil.
• Etape 3 : Le service de recommandation se connecte au système de gestion de profil et demande le profil correspondant à cette identité. 1 SIMBAD (Semantic Interoperability for Mobile collaborative and ADaptive application) est un projet de l'INT qui s'intéresse à la description et à la composition de ressources pédagogiques et de workflows. 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com • Etape 4 : Le système de gestion de profil se basera sur les paramètres configurés par l’utilisateur pour générer le profil, et ensuite, le renvoie au service de recommandation.2 Objectif du stage Ce stage a pour objectif l’étude et la mise en place d’un gestionnaire de profil apprenant dans un environnement ubiquitaire. Les travaux à réaliser dans ce stage sont les suivants : • Analyse des modèles existants pour la structuration des données apprenant • Proposition d’un modèle pour la gestion des profils apprenants dans un contexte mobile • Définition d’une architecture pour l’intégration et la gestion du profil apprenant dans un environnement ubiquitaire • Développement d’un système de gestion de profils basé sur le modèle et l’architecture proposés pour un dispositif mobile • Développement d’une interface permettant d’intégrer ce système de gestion de profil au module de recommandation de ressources pédagogiques du système d’apprentissage ubiquitaire.3 Environnement de travail TELECOM & Management SudParis, appelé auparavant Institut National des Télécommunications (INT), est un établissement public d’enseignement supérieur et de recherche.
Il rassemble deux grandes écoles sur son campus francilien : l’école de management Télécom Ecole de Management (INT Management) et l’école d’ingénieurs Télécom SudParis (TELECOM INT), un centre de formation continue et un pôle de recherche en Science et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC) et en management. Les travaux de recherche qui sont présentés dans ce rapport ont été menés au sein de l'équipe de base de données, du département Informatique (INF) - un des neuf 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com départements de l'INT, situé à Evry, France. Le département INF assure la compétence dans le domaine général de l’informatique, et plus particulièrement dans les secteurs des bases de données, du parallélisme et des systèmes distribués.