Trax LRS – Bêta 6

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De nouvelles fonctionnalités majeures viennent d’être ajoutées à Trax LRS. Elles se traduisent par une expérimentation visant à analyser les traces générées par la consultation de vidéos. Mais au-delà de cet exemple précis, il s’agit de permettre à Trax LRS d’interpréter plus facilement les traces xAPI qui se conforment à un « profil xAPI ». Décryptage en images.

Les « profils xAPI »

Si la notion de « profil xAPI » ne vous dit rien, ne zappez pas, cette notion est essentielle ! En quelques mots, il faut savoir que xAPI est un standard souple, très souple, conçu pour répondre à de multiples usages. Pour obtenir une telle souplesse, un principe de base a été posé :

  • Le standard xAPI définit les grandes lignes, les aspects les plus génériques
  • Des « profils » viennent le compléter pour préciser les choses en fonction des usages

C’est ainsi que plusieurs « profils xAPI » ont vu le jour ces dernières années, et continuent à évoluer et à s’enrichir au fil du temps. On trouve par exemple le profil « CMI5 », qui permet de tracer des contenus e-Learning sur un LMS, mais aussi les profils « vidéo » et « Serious Game ».

Le profil « Vidéo »

Comme son nom l’indique, le profil « vidéo » permet de tracer la consultation de vidéos, et ce de manière assez puissante. On peut bien sûr connaitre le temps que les apprenants passent sur une vidéo, leur progression, mais aussi savoir précisément ce qu’ils y ont fait : mise en pause, retour en arrière, saut d’un passage, sections vues ou non vues, volume audio, sous-titrage, résolution utilisée, etc.

Outre la popularité grandissante des contenus au format vidéo, la mise en œuvre d’un tel profil est relativement simple car elle n’impacte pas la production des contenus. Seul le Player utilisé doit être conforme à xAPI. Une implémentation de référence a d’ailleurs été réalisée avec le Player VideoJS.

L’expérimentation réalisée

Afin de valider la pertinence du profil vidéo et de me confronter à sa mise en oeuvre, j’ai développé dans Trax LRS un petit tableau de bord expérimental. L’idée générale est que les traces recueillies lors de la consultation d’une vidéo nous donnent des indices sur la réaction des apprenants, sur leur vécu, sur leur adhésion ou non, face au contenu qu’on leur propose.

La part de la vidéo que l’apprenant consent à consommer est bien sûr un indicateur clé. Mais il peut être complété par l’analyse de ses interactions. Par exemple, on peut légitimement penser qu’un apprenant qui fait des pauses et rejoue certaines sections est assez engagé. D’un autre coté, le fait qu’un apprenant saute à plusieurs reprises des sections de la vidéo pourra être interprété comme un signe d’impatience.

Le résultat final est l’identification de 5 types de comportements permettant de se faire une idée des réactions suscitée par un contenu vidéo. Cela reste bien sûr une interprétation statistique et théorique, avec toutes les imperfections que cela suppose, mais l’idée est de tenter de dégager des tendances.

Au-delà du profil « vidéo »

Trax LRS a bénéficié de grandes avancées à l’occasion de cette expérimentation. L’idée générale est que le LRS doit s’appuyer sur les profils xAPI pour gérer les données de manière plus pertinentes.

Concrètement, au sein de Trax LRS, chaque profil xAPI peut à présent prendre la forme d’un plugin dont la mission est d’assurer une ou plusieurs des tâches suivantes :

  • Documenter le profil
  • Présenter des exemples de données conformes au profil
  • Générer des jeux de données pour faciliter les tests
  • Vérifier la conformité des données entrantes
  • Effectuer divers traitements d’indexation et d’agrégation
  • Proposer un jeu de rapports standards
Sébastien Fraysse

xAPI, Trax LRS, Learning Analytics, Moodle, Laravel

Tous les articles de : Sébastien Fraysse
4 commentaires
  • Laurent

    Merci pour ces informations j’étais persuadé que le cmi5 reprenait le meilleur des deux mondes (scorm+xAPI) alors qu’il s’agit simplement d’un profil supplémentaire.

    • Sébastien Fraysse

      CMI5 est bien un profil officiel de xAPI, mais un peu particulier puisqu’en plus de préciser les règles de formatage des traces, il réintroduit une notion de package assez proche de ce que l’on a connu avec SCORM. En d’autres termes, CMI5 permet de répondre au même besoin que SCORM (déployer et tracer des contenus e-Learning sur un LMS), mais en utilisant les techniques du suivi de xAPI.

  • Mohamed MOUAICI

    Bonjour Sébastien,
    Merci pour ce travail intéressant,
    Pouvez vous me dire svp si avez déjà rendu accessible le code de votre LRS?
    En vous remerciant d’avance pour votre réponse,
    Bien cordialement.

    • Sébastien Fraysse

      Bonjour Mohamed,
      Merci pour votre retour. Les codes sources ne sont pas encore publics.
      Trax LRS a été adopté pour plusieurs projets en béta, et son architecture est susceptible d’évoluer significativement.
      Les codes ne seront publiés qu’à l’issue de ces projets, lorsqu’ils auront atteint une certaine stabilité.

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