| Summary: | Ce travail s’inscrit dans une problématique générale de l’analytique de l’apprentissage numérique et particulièrement dans le contexte du projet ANR HUBBLE, un observatoire national permettant le dépôt de processus d’analyse de haut niveau. Nous nous intéressons principalement à la communication des données d’analyse aux utilisateurs en mettant à leur disposition des tableaux de bord d'apprentissage (TBA). Notre problématique porte sur l’identification de structures génériques dans le but de générer dynamiquement des TBA sur mesure. Ces structures doivent être à la fois génériques et adaptables aux besoins d’utilisateurs. Les travaux existants proposent le plus souvent des TBA trop généraux ou développés de manière adhoc. Au travers du projet HUBBLE, nous souhaitons exploiter les décisions des utilisateurs pour générer dynamiquement des TBA. Nous nous sommes intéressés au domaine de l’informatique décisionnelle en raison de la place des tableaux de bord dans leur processus. La prise de décision exige une compréhension explicite des besoins des utilisateurs. C'est pourquoi nous avons adopté une approche de conception centrée sur l'utilisateur dans le but de lui fournir des TBA adaptés. Nous proposons aussi un processus de capture des besoins qui a permis l’élaboration de nos modèles (indicateur, moyens de visualisation, utilisateur, …). Ces derniers sont utilisés par un processus de génération implémenté dans un prototype de générateur dynamique. Nous avons procédé à une phase d'évaluation itérative dont l’objectif est d'affiner nos modèles et de valider l'efficacité de notre processus de génération ainsi que de démontrer l'impact de la décision sur la génération des TBA. === This work is part of a broader issue of Learning Analytics (LA). It is particularly carried out within the context of the HUBBLE project, a national observatory for the design and sharing of data analysis processes. We are interested in communicating data analysis results to users by providing LA dashboards (LAD). Our main issue is the identification of generic LAD structures in order to generate dynamically tailored LAD. These structures must be generic to ensure their reuse, and adaptable to users’ needs. Existing works proposed LAD which remains too general or developed in an adhoc way. According to the HUBBLE project, we want to use identified decisions of end-users to generate dynamically our LAD. We were interested in the business intelligence area because of the place of dashboards in the decision-making process. Decision-making requires an explicit understanding of user needs. That's why we have adopted a user-centered design (UCD) approach to generate adapted LAD. We propose a new process for capturing end-users’ needs, in order to elaborate some models (Indicator, visualization means, user, pattern, …). These models are used by a generation process implemented in a LAD dynamic generator prototype. We conducted an iterative evaluation phase. The objective is to refine our models and validate the efficiency of our generation process. The second iteration demonstrates the impact of the decision on the LAD generation. Thus, we can confirm that the decision is considered as a central element for the generation of LADs.
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