« STIC:Mons2014 » : différence entre les versions
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Version du 20 novembre 2014 à 21:31
Séminaire Analyse de Données Textuelles
- Unité de technologie de l'éducation
- Département des Sciences et de la Technologie de l'Education
- Université de Mons
- Mercredi/jeui 3/4 décembre 2014
Animateur
- Daniel K. Schneider
- TECFA, Université de Genève
Résumé du programme
Titre: Méthodes et outils d'analyse de données textuelles, un nouveau souffle ?
L'analyse de données textuelles, notamment sous le label "text mining" connait un nouvel essor grâce à son usage dans les technologies web (indexage, recherche et analytique). Le text mining est aussi utilisé dans le « learning analytics ». Ces derniers ont aussi comme objectif de permettre aux enseignants et aux apprenants de « comprendre ce qui se passe », c’est-à-dire, donner un aperçu du comportement et des productions des participants. Certains comportements et productions sont textuels (travaux, forums, pages wiki, messages, etc.)
Dans ce séminaire nous allons nous pencher sur des outils "text mining" et nous interroger comment ils pourraient contribuer à la qualité de l'enseignement et de l'apprentissage.
La première journée sera d'abord consacrée à une petite introduction aux divers méthodes d'analyse automatique de texte. On explorera ensuite les nouveaux outils en ligne qui permettent d'effectuer des analyses simples de façon conviviale (Voyant, Taporware, DocuBurst, etc).
La deuxième journée sera consacré à une initiation au logiciel R et aux extensions diverses pour récupérer, préparer, transformer et analyser des textes. R semble devenir une solution de choix dans la recherche et malgré l'absence d'une interface conviviale. Un autre avantage de R est qu'on peut l'interfacer avec une plateforme en ligne afin de produire des analyses en temps réel. S'il reste du temps, on fera un petit tour d'autres outils.
Nous allons finir le séminaire avec une discussion sur quelques scénarios d'usage.
Programme détaillé
(à faire)
Survol de méthodes
Diversité de méthodes de traitements informatisés de texte et d'outils: textométrie, linguistique de corpus, text mining, annotations, etc.
Workflow pour les analyses statistiques
Tour d'outils en ligne
Introduction au text mining avec R
Usages pédagogiques
Programme provisoire
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