VESTA

Vers une meilleure éducation par l’automatisation

Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM)

L’éducation a considérablement évolué au Canada. L’époque où l’on donnait des leçons devant un tableau noir est révolue. La technologie a changé le visage de l’enseignement avec l’arrivée des bandes vidéo, des didacticiels et des jeux pédagogiques, et en multipliant les façons de former la future génération de médecins, d’ingénieurs, d’enseignants et d’historiens. Grâce à elle, il est possible de rejoindre beaucoup plus de gens, peu importe l’endroit où ils se trouvent, tout en réduisant le coût global de l’enseignement.

De toute évidence, l’enseignement assisté par ordinateur présente maints avantages. Cependant, en l’absence d’un humain pour s’assurer que les étudiants saisissent bien le sens du contenu présenté dans la bande vidéo ou le didacticiel en ligne, comment savoir si l’instruction a porté fruit?

On jauge l’efficacité des aides technologiques à l’éducation en analysant les bandes vidéo sur lesquelles les élèves interagissent avec l’ordinateur. Dans la plupart des cas, ce sont des milliers d’heures de film qu’il faut transcrire puis analyser afin de vérifier les interactions des étudiants, processus laborieux qui exige parfois dix fois plus de temps que le simple visionnement de la bande.

Analyse automatisée des bandes vidéo

Des chercheurs et des spécialistes du Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM) se sont associés au groupe de recherche Learning Environments Across Disciplines (LEADS) pour mettre au point une série d’outils avec lesquels les chercheurs en éducation peuvent évaluer la qualité de l’expérience vécue par l’étudiant et affiner les techniques pédagogiques en fonction des différents styles d’apprentissage. Ces outils mesurent de façon uniforme l’enseignement assisté par ordinateur et en permettent l’amélioration. Ensemble, ils constituent la plateforme logicielle VESTA (VidÉo : Système de Traitement d’Annotation).

Cette plateforme arrive à faire la distinction entre l’élève qui lit ce qui défile sur l’écran ou qui réfléchit tout haut (ce qu’ils sont encouragés à faire) et celui qui prête attention ou se laisse distraire. Ces indices, et la transcription des interactions de l’étudiant de même que l’annotation automatique d’incidents notables (transitions, expressions faciales, arrivée de nouvelles personnes sur la scène), engendrent un répertoire de résultats qu’on peut compulser pour les bandes vidéo sur chaque étudiant, ce qui facilite sensiblement la recherche sur les technologies éducatives.

Former de meilleurs médecins

Bien que VESTA puisse s’appliquer à de nombreux domaines de recherche qui recourent à l’analyse des bandes vidéo, les deux exemples actuels sont tirés de la médecine. Un premier projet aide les futurs médecins à évaluer les malades qui réclament les soins les plus urgents, tandis que le second leur apprend à mieux annoncer les mauvaises nouvelles. Dans les deux cas, les apprentis médecins sont filmés lorsqu’ils portent un diagnostic ou interagissent avec le patient. L’analyse qui en résulte non seulement aide les étudiants à devenir des médecins plus efficaces, plus empathiques, mais permet aussi d’établir comment le matériel pédagogique pourrait être amélioré.

Contributions aux autres chercheurs

Outre la plateforme proprement dite, plusieurs services logiciels qui en font partie ont été mis à la disposition des autres chercheurs par le biais du Registre de CANARIE, notamment des outils pour le stockage des annotations, l’analyse des visages, la détection des transitions, l’équilibrage des charges, le stockage des fichiers multimédia, la segmentation de la parole, la discrimination du conférencier, la transcription de la parole et la concordance du texte avec le fichier audio.

Les chercheurs de nombreuses autres disciplines scientifiques peuvent réutiliser ces services comme bon leur semble, tout comme la plateforme VESTA a recouru aux services offerts par d’autres chercheurs dans le Registre de CANARIE.