de l'observation a la recommandation
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DE L'OBSERVATIONAUXRECOMMANDATIONSMATHIEU D'AQUIN - @MDAQUIN
KNOWLEDGE MEDIA INSTITUTE, THE OPENUNIVERSITY
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DONNÉES D'HIER POUR RECOMMANDATION D'AUJOURD'HUI
voir d'Aquin et al. @WebSci 2012
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voir d'Aquin et al. @WebSci 2012
APPROCHE BASIQUE DE RECOMMANDATION (SUR LESCONTENUS)
APPROCHE BASIQUE DE RECOMMANDATION (SUR LESCONTENUS)
EXEMPLE: BBC LEARNING "MORE LIKETHIS"
L'AUTRE APPROCHE : L'INTELLIGENCECOLLECTIVE
L'AUTRE APPROCHE : L'INTELLIGENCECOLLECTIVE
EXEMPLE TYPIQUE: AMAZON
ÇA PEUT ETRE PLUS SIMPLE(TECHNIQUEMENT)...
Avec des données pre-compilées...
KEY INFORMATION SET
KEY INFORMATION SET - COLLECTION
KEY INFORMATION SET - COLLECTION
KEY INFORMATION SET - COLLECTION
KEY INFORMATION SET - COLLECTION
KEY INFORMATION SET - USE
KEY INFORMATION SET -RECOMMANDATION
ÇA PEUT AUSSI ETRE BEAUCOUP PLUSCOMPLEXE
Recommendation pas seulement de resources !
Analyser ce que font les etudiants pour predire leur succés
Recommender aussi des interventions
UN PEU PLUS SUR LASIMILARITÉ
UN PEU PLUS SUR LA SIMILARITÉÇa se resemble...
EXEMPLE : BBC
UN PEU PLUS SUR LA SIMILARITÉC'est lié...
EXEMPLE : STUDY AT THE OU
EXEMPLE : TALIS ASPIRE
UN PEU PLUS SUR LA SIMILARITÉQuand les resources sont hétérogènes...
UN PEU PLUS SUR LA SIMILARITÉQuand les resources sont hétérogènes...
UN PEU PLUS SUR LA SIMILARITÉQuand les resources sont hétérogènes...
ATTENTION : LES PIÈGES DEL'ANALYSE DE DONNÉES
Parce ce que ce n'est pas simplement des techniques....
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: DONNÉES PERSONELLES
L'annonimisation n'est pas la meme chose que lapseudonymisation, et que la de-identifiçation...
Et tout ça est trop souvent mal fait de toute facon.
Collecter données personelles => CNIL/Data Protection ActL'argument "oui mais nous ont est gentils" ne compte pas.
Attention à l'effet de bord du partage des données/résultatsUn train peu en cacher un autre, des données publiées peuvent en impliquer des autres.
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: PROPRIÉTÉ
Données crées par le chercheur => propriété de l'employeur
Données crées par l'utilisateur => co-propriétéutilisateur/plateforme
Données crées comme effet secondaire de l'utilisation =>????
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
La collection de données introduit un biais
L'analyse de données introduit un biais
L'interpretation de l'analyse introduit un biais
La recommendation introduit un biais
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
LES PIÈGES DE L'ANALYSE DE DONNÉES: BIAIS ET INTERPRETATION
CONCLUSION / FUTUR
Problème du passé - j'aimerai bien faire quelquechose, mais je n'ai pas de données
Problème de maintenant - j'ai plein de données,mais je ne sais pas quoi faire avec
Problème du future - j'ai plein de données etd'outils, mais comment les gerer, y donner accés...et a qui (enseignant, aprennant, persone, mongouvernement, la companie qui gere le MOOC) ?
MERCI
mdaquin.net@mdaquin
data.open.ac.ukLinkedUniversities.org
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