Auteur/autrice : Thibaut Arribe

IDKey et OpenKeys.science : des outils pour comprendre la biodiversité

Le modèle IDKey est sorti en version RC le 20 novembre 2020. Ce nouveau modèle permet de concevoir des clés de détermination.

Dans la foulée, Kelis a mis en ligne le service OpenKeys.science pour favoriser la découverte et la prise en main de IDKey.

IDKey, c’est quoi et pourquoi ?

IDKey, c’est un nouveau modèle documentaire conçu avec et pour Scenari. Il s’inscrit dans le domaine des sciences naturelles et permet d’accompagner les chercheurs, enseignants et naturalistes amateurs et professionnels dans la conception de clés de détermination.

Hum, mais qu’est-ce qu’une clé de détermination ?

Une clé de détermination est une méthode permettant d’identifier une espèce du vivant à partir de ses caractéristiques. À partir d’une espèce observée dans la nature ou d’une photo, on répond à des questions sur l’aspect de l’espèce à identifier. Au fur et à mesure des réponses apportées, la liste des espèces candidates correspondantes est affinée.

Les clés de détermination sont encore souvent utilisées, que ce soit en recherche, en enseignement ou par les naturalistes professionnels et amateurs.

Par exemple, l’ONF publie une clé de détermination des principaux arbres des forêts sur son site et des applications sur les principaux stores pour mobile (voir par exemple le Google Store ou l’Apple Store).

Mais alors pourquoi en faire une chaîne éditoriale Scenari ?

Les sites web de clés de détermination sont compliqués à réaliser. Si la méthode semble triviale, l’ergonomie doit être soignée pour rendre la clé compréhensible par tous. Une réalisation technique de qualité facilite les usages notamment sur des supports mobiles, enjeu important quand il s’agit d’accompagner la découverte en pleine nature.

Le modèle IDKey cherche à répondre à tous ces enjeux. Il amène :

  • tous les apports d’une chaîne éditoriale Scenari (édition collaborative, cycle de vie, ateliers calques, versions, édition multimédia…),
  • des publications à l’ergonomie travaillée pour un usage confortable sur poste de travail et mobile,
  • l’usage de standards web récents pour faciliter l’installation d’une clé comme une application PWA (Progressive Web App) sur un mobile ou poste de travail et donc simplifie le développement d’application native,
  • l’usage du protocole CID (protocole largement exploité pour gérer les liens entre serveur d’écriture et serveur de diffusion Scenari) ; une publication web IDKey peut ainsi être intégrée par des services tiers pour récupérer le résultat de la détermination (l’espèce candidate) faite par un usager.

À titre d’exemple, on pourra trouver ici des clés de détermination produites avec IDKey : Vigienature ou Détermination de feuillus.

Comment construire une clé de détermination avec IDKey ?

IDKey se concentre sur la détermination d’espèces naturelles. Les items métiers à disposition sont rapides à prendre en main :

  • D’un côté, taxon et nœud de taxonomie permettent de constituer un arbre contenant les principales espèces à déterminer réunies (ou non) par catégories de classification.

  • De l’autre, critère et valeur permettent de créer les étapes de la détermination : une question et les valeurs possibles des réponses.

Créer une clé n’est pas non plus de tout repos. Le contenu est fragmenté en de nombreux items et la scénarisation des critères pour proposer un cheminement optimal est assez complexe à prendre en main.

Que peut on faire avec une clé produite par IDKey ?

Commençons par la base : une clé IDKey permet de naviguer dans la taxonomie ou sélectionner des espèces en répondant à des questions de détermination. L’URL porte l’ensemble de la sélection en cours dans des paramètres, si bien qu’il est aisé de partager une détermination avec quelqu’un d’autre.

Joignons-y l’utile : une clé IDKey a un affichage adaptable à la taille de l’écran. Sur grand écran, on affiche une photo en regard des critères et valeurs pour simplifier la détermination depuis son poste de travail. Sur petit écran, la navigation est revue pour garder toutes les fonctions à portée de pouce.

Creusons plus loin… une clé IDKey est une application web progressive (PWA) : il est possible de l’installer comme une application depuis certains navigateurs (Chrome/Chromium sur poste de travail, Chrome/Firefox sur Android, Safari sur IOS). Une fois cette fonction activée, il devient possible de stocker les données de la clé pour un usage hors-ligne persistant. Cela devient plus agréable pour des usages en pleine nature. Une PWA, ça veut également dire qu’il devient très facile (comprendre – sans produire de code supplémentaire) de référencer l’application dans les principaux stores d’applications mobiles.

Finissons par la technique !

  • Comme toutes les publications Scenari, une clé IDKey est un site web autonome qui se déploie sur un simple serveur de fichiers. C’est résolument lowtech : facile à mettre en œuvre, peu consommateur de ressources, et ça fonctionnera encore tant que le web (et le serveur sur lequel la clé est accessible) tournera.
  • La cerise sur la gâteau… Une clé IDKey peut se comporter comme une fenêtre d’interaction CID. Cela veut dire qu’il est facile d’intégrer une clé IDKey dans un système plus vaste de détermination. Par exemple, on peut l’intégrer à un procédé de dépôt de photo/audio pour associer des fichiers multimédia à une espèce et ainsi nourrir une base de données pour concevoir une méthode de détection par IA.

OpenKeys.science : un SaaS Scenari pour la découverte de la biodiversité

Un modèle pour la biodiversité, c’est une jolie réalisation. Mais son adoption est encore un long chemin : il faut installer et administrer un serveur Scenari (ou convaincre son institution de le faire…).

Pour simplifier la prise en main, Kelis a décidé de sponsoriser ce projet en proposant OpenKeys.science. il s’agit d’un service en ligne comme Canoprof cloud ou comme les comptes en ligne MyScenari – mais dédié à IDKey.

Chacun peut se créer un compte sur OpenKeys.science. Après une validation par email, un espace de conception et diffusion de clés est mis à disposition.

La seule contrepartie demandée par Kelis est de rendre les contenus diffusés sur OpenKeys.science libres via une licence appropriée.

Quelque chose pour conclure ?

Pour commencer, on vous souhaite une bonne découverte d’IDKey, de OpenKeys.science et des clés qui y sont déjà déposées !

Pour les curieux et les inconditionnels des chaînes éditoriales Scenari, vous aurez peut être perçu des usages possibles à travers IDKey. Au final, IDKey se résume en une arborescence (ou une liste) de « fiches » et une série de questions ordonnancées ou non pour sélectionner un sous ensemble de concepts. On peut imaginer de nombreux usages :

  • un assistant de détection de pannes en documentation technique,
  • une méthode de classification de problèmes en enseignement scientifique ou technologique,
  • un assistant pour choisir son modèle Scenari,
  • le guide de l’été : êtes vous plutôt montagne (vous avez plus de cercles jaunes) ou plage (vous avez plus de triangle vert)…

Oui, on peut imaginer tout ça dans des modèles proches d’IDKey et on sera ravi de discuter de vos idées avec vous sur les forums Scenari.

A propos d’IDKey

IDKey permet de concevoir des clés de détermination simples ou multicritères. Les publications web d’IDKey sont des applications web progressives (PWA), pour un usage en ligne et hors-ligne.

OpenKeys.science est un service ouvert pour concevoir des clés de détermination IDKey publiées sous licence libre.

Kelis lance ses travaux de recherche dans les Learning Analytics

Camila M. Canellas rejoint Kelis pour y mener une thèse sur l’analyse de l’apprentissage (ou Learning Analytics). Les travaux sont co-encadrés par Vanda Luengo et François Bouchet de l’équipe MOCAH (Modèles et Outils en ingénierie des Connaissances pour l’Apprentissage Humain) du LIP6 de Sorbonne Université.

Pourquoi travailler sur les Learning Analytics ?

L’objectif est de pouvoir fournir aux enseignants et formateurs utilisateurs des solutions éditoriales Scenari les moyens d’analyser l’activité des apprenants et élèves pour :

  • améliorer l’apprentissage des apprenants,
  • améliorer leur contenu selon des retours objectifs d’usage.

Pour cela, les outils de conception SCENARIbuilder pourraient à terme être enrichis afin de définir les modalités de stockage, de traitement et de visualisation des traces d’apprentissage.

Quel est l’apport de Scenari dans les learning analytics ?

La production de ressources pédagogiques à l’aide de chaînes éditoriales implique une conception préalable du modèle documentaire de ces ressources. La prise en compte de la gestion des traces (émission, stockage, traitement, visualisation) pourrait donc être intégrée dès la conception du modèle documentaire ce qui facilitera la mise en place d’une démarche de Learning Analytics.

Notre hypothèse principale de recherche consiste à exploiter la connaissance des documents (et donc des modalités pédagogiques associées : modules de type jeux sérieux, questionnaires, etc.) pour améliorer la pertinence dans l’émission, le traitement et la visualisation des traces. Il s’agit par exemple d’exploiter la connaissance des documents pour y injecter des visualisations de traces localisées et adaptées. On pourrait ainsi imaginer des formes de visualisation propres à chaque type de question exploitée ou des formes de synthèses propres à chaque modèle (un graphe de synthèse pour les parcours non linéaires Topaze ou l’exploitation du plan pour un parcours linéaire Opale).

 

Ces travaux vont se poursuivre jusqu’au printemps 2021. Ils s’inscrivent dans un chantier de recherche et développement plus vaste sur les plateformes pédagogiques, fondées sur les chaines éditoriales Scenari.

Pour en savoir plus

Kelis recherche un(e) doctorant(e) CIFRE

Modèles de génération et d’analyse des traces pédagogiques

Kelis développe une nouvelle brique serveur – SCENARIdistrib – dont un des enjeux est d’outiller des plateformes pédagogiques. Le premier exemple publique de plateforme pédagogique Scenari en production est Faq2Sciences. Kelis souhaite intensifier son activité de R&D sur le sujet en accueillant un(e) doctorant(e) sous contrat CIFRE en partenariat avec l’équipe MOCAH du LIP6. L’enjeu est de travailler dans le domaine des learning analytics. Plus précisément, il s’agit de concevoir des modèles d’émission et d’analyse de traces d’apprentissage pour des plateformes pédagogiques produites avec les chaînes éditoriales Scenari.

Ces travaux de recherche se positionnent au croisement entre informatique et ingénierie pédagogique. Le sujet exact de la thèse sera à finaliser en fonction du profil du (de la) candidat(e).

Profil recherché :

  • Diplôme de niveau Bac +5 (préalable à l’inscription en troisième cycle) ;
  • Compétences en informatique et/ou ingénierie pédagogique ;
  • Une expérience des chaînes éditoriales Scenari.

Pour plus d’informations :

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