Alexandru Zamphiropolun urbanist mult prea discret

Ioana IOSA arhitect-urbanist / doctorand CRH -UMR LOUEST 7145 http://www.louest.cnrs.fr ioana.iosa@paris-valdeseine.archi.fr

Arhitect si urbanist român de formaţie franceză, Alexandru Zamphiropol 1 (30 octombrie 1898 -28 august 1977), este unul dintre promotorii mişcarii moderne în architectură precum si unul dintre pionierii urbanismului românesc 2 . Figură pe nedrept neglijată de învăţământul românesc de arhitectură -probabil deoarece nu a făcut parte dintre profesorii Şcolii de arhitectură a cărei programă analitică o contesta -Alexandru Zamphiropol şi-a definitivat studiile la Paris, mai întâi la Şcoala superioară de arte frumoase şi mai apoi la Institutul de Urbanism al Universităţii din Paris (IUUP). Se înscrie în curentul culturalist francez 3 , structurat în jurul lui Marcel Poëte şi mai târziu Gaston Bardet urbanişti ce promovează o raţionalizare a spaţiului urban prin reconsiderarea situaţiei existente, raţionalizare care are ca scop nu doar igienizarea şi înfrumuseţarea oraşelor ci şi « dezvoltarea morală » a societăţii, în special în cazul cartierelor muncitoreşti.

În calitate de bursier al statului român Zamphiropol urmează, din 1919, cursurile Şcolii superioare de arte frumoase, secţia de arhitectură. Obţine diploma de arhitect în 1925 şi în 1926 se înscrie la cursurile IUUP 4 în urma cărora va deveni, în 8 decembrie 1928, al 35-lea diplomat în urbanism din Franţa în faţa unui juriu compus din William Oualid, Marcel Poëte, Henri Prost, François Sentenac şi Auguste Bruggeman (director al IUUP şi coordonator al lucrarii). In 28 iunie 1930 devine, de asemenea primul laureat al IUUP deoarece obţine premiul I « Renasterea oraşelor » pentru activitatea de urbanist din perioada 1925-1928 şi o bursă de călătorie de 2000 de franci 5 . Lucrarea sa de diplomă intitulată « O cetate a petrolului » va fi publicată în 1932 sub auspiciile universităţii. În prealabil, proiectul este expus în 1929 la Salonul oficial din Paris, ocazie cu care Societatea artiştilor francezi îi va decerna Medalia de argint.

Lucrarea conţine -pe lângă consideraţiile teoretice şi un studiu comparativ al practicilor internaţionale în domeniul industriei petrolifere -un proiect de amenajare al unui centru petrolifer de 100.000-120.000 de locuitori şi 1.400 ha la Călineşti6 şi un proiect de regulament de urbanism ce corespunde proiectului de amenajare propus. Scopul noului oraş este de a « răspunde exigenţelor actuale şi nevoilor viitoare » legate de organizarea zonelor industriale petrolifere şi de a asigura dezvoltarea « morală şi igienică » a populaţiei implicate în producţia petroliferă. Proiectul prevede separarea oraşului în şapte cartiere : cartierul administrativ sau centrul civic la intersecţia axelor N-S si E-V cu o densitate de 35 loc/ha şi clădiri cu 4 etaje; cartierul de afaceri (circulaţia auto este organizata în subsol) cu o densitate de 50 loc/ha şi clădiri cu 10 etaje; patru cartiere rezidenţiale -de locuinţe colective organizate în sistem insular închis şi de locuinţe individuale (parcele de 250 m², 400 m² şi 600 m²) cu o densitate de 50-160 loc/ha; cartierul industrial cu o densitate de 10 loc/ha; cartierul scolilor tehnice; şi, în fine, cartierul dotarilor sanitare (sanatoriu, azil, spital, tabără pentru copii) situat la mai mult de 400 m altitudine de Călineşti. 375 ha de 1 In perioada comunistă numele lui va fi ortografiat Zamfiropol.

2 Recomandam consultarea articolului omagial (aparut în revista Arhitectura 1981) prin care Adrian Mahu încearcă să-l smulgă din uitare pe acela care a fost Alexandru Zamphiropol, « arhitect şi urbanist diplomat de Guvernul francez », dupa cum el însuşi avea obişnuinţa să-şi semneze lucrările. 3 Acest curent se opune curentului progresist al cărui leader, Le Corbusier, promova mai degrabă proiecte de amenajare radicală şi putin sensibilă la tot ce tine de traditia urbana. Pentru mai multe detalii recomandăm lucrarea lui Françoise Choay, « Urbanismul, utopii şi realitati ». 4 Scoala de Inalte Studii Urbane a fost creată în 1919 de către Marcel Poëte şi Henri Sellier (este prima şi singura şcoală de urbanism din Franta, exceptie făcând cursul facultativ de urbanism de la Scoala de Arte Frumoase, până în 1970 când va lua fiinta Institutul francez de urbanism de la Marne-la-Vallée). Incepând cu 1924, ea va fi afiliata Universitătii din Paris şi transformată în Institut de Urbanism condus de către Auguste Bruggeman; filiera administrativă a institutului va deveni Scoala Nationala de Administratie Municipală (ce se va desprinde de IUUP în 1970). Zamphiropol este unul dintre cei aproximativ 20 de studenti români la IUUP formati între 1925 şi 1943. El face parte din cea de-a doua promotie IUUP ce include şi studenti români (1926)(1927)(1928), fiind coleg cu Alexandre Hempel, Paul Hornstein şi Nicolas Ionesco; cu primul va concura şi va câştiga premiul pentru Piata Natiunei, în 1936. 5 Ca ordin de marime, taxele la IUUP erau de 100 fr pentru înscrierea anuală, 175 fr pentru fiecare semestru, 60 fr pentru examene, 150 fr pentru teză. spaţiu verde, ceea ce reprezintă 27,1% din suprafaţa totală, sunt prevăzute a fi amenajate. Transportul e prevăzut a se realiza cu tramvaie şi autobuze. Accidentele de teren sunt utilizate pentru a obtine pitorescul, neprevăzutul, varietatea ce vin sa completeze « străzile pline de lumină şi aer, panglicile de verdeaţă, pieţele ordonate, perspectivele monumentale » pentru a face oraşul mai viu şi mai atrăgător. In fine, proiectul de amenajare mai include şi prescripţii privitoare la tratamentul deşeurilor menajere şi a apelor uzate, precum şi o împărţire a lucrărilor în trei etape consecutive. Regulamentul prevede POT, înălţimea imobilelor, înăltimea sub plafon, lărgimea minimă a parcelelor şi servituţile arhitecturale cu scop estetic. Lucrarea reprezintă, aşa cum sublinia Auguste Bruggeman în prefaţa publicatiei din 1932, dovada că Alexandru Zamphiropol este capabil sa realizeze un studiu complet al fenomenelor susceptibile sa dea naştere unui oraş industrial tratate prin prisma teoriilor urbane promovate la începutul secolului al XX-lea (insula monofuncţionala deci specializată ; apariţia centrului civic si a cartierului de afaceri ; deplasarea rapidă şi dotarile pe care le necesită ; practicile de igenizare şi salubrizare ; etc.)

Cursurile IUUP permit studentilor să exerseze în paralel o profesie. Zamphiropol lucrează aşadar ca arhitect şi câştigă concursurile pentru amenajarea sălii de festivităţi de la Primăria din Vincennes, pentru amenajarea unei săli la Salonul de Artă din Paris şi pentru sanatoriul de la Sancellermoz-Chamonix (lucrare realizată în 1929).

In 1930 se instalează definitiv în România unde joacă un rol important în dezvoltarea învătământului de arhitectură şi urbanism precum şi a proiectarii. Incearcă sa înfiinţeze o Academie de arhitectură şi urbanism, dar nu primeşte autorizatia Ministerului Invăţământului. Va crea aşadar un atelier propriu de arhitectură după modelul francez. In calitate de cadru didactic, lucrează din 1942 în 1948 în cadrul Secţiei de specializare urbanistică a Universităţii Politehnice din Bucureşti, sub conducerea lui Duiliu Marcu şi, din 1946 în 1948, la Scoala de Tehnicieni Cadastrali de pe lângă Ministerul de Justiţie. In cei 28 de ani de activitate în domeniul proiectării realizează planurile a 500-600 de locuinţe colective şi individuale în Bucureşti, Ploieşti, Snagov, Sinaia, Predeal, Văleni, Piteşti din care se construiesc aproximativ 70% (lotizările Lemaître şi Lânăriei 80-82; intrarea N. Iorga; strada Basarab; aleea Muntenescu; etc.), precum şi schite de sistematizare pentru planul oraşului Bucureşti7 (1930)(1931), studii de amenajare pentru Piaţa Victoriei, Piaţa Senatului, Dealul Spirei, Halele Centrale, Gara de Nord, Parcul Naţional, Parcul Bellu, etc. şi planuri de sistematizare pentru Lacul Roşu (1935-1939), Piteşti (1938-1950), Predeal (1936-1948), Timişul de Sus (1938)(1939)(1940), Azuga (1938Azuga ( -1940)), Buşteni (1939Buşteni ( -1942)) Din 1951 va lucra ca arhitect la IPROCHIM iar în 1952 este numit consilier tehnic în Ministerul Chimiei. In 1958 se va angaja ca arhitect-şef la Institutul regional de proiectare Ploieşti, oraşul sau de provenienţă, pentru ca în 1959 sa se retragă din viata activă.

Alexandru Zamphiropol a fost unul dintre artiştii compleţi ai începutului de secol, care şi-a dedicat întreaga energie arhitecturii şi urbanismului pe care le considera ca făcând parte din acelaşi întreg şi capabile de progres social 8 dincolo de rolul lor funcţional, igienic şi estetic. Extrem de apreciat ca student, ar fi avut posibilitatea sa ramâna în ţara care l-a format, dar a preferat sa se întoarcă în ţara de origine, România, pentru a contribui la dezvoltarea acesteia şi în special a capitalei 9 în care a ales să trăiască şi căreia i-a dedicat majoritatea studiilor sale. Pentru importanţa sa în dezvoltarea teoriilor şi proiectarii româneşti de arhitectură si urbanism, pentru profesionalismul său, pentru progresismul de care a dat dovadă, este important ca Alexandru Zamphiropol să beneficieze din nou de recunoasterea meritelor profesionale de care se bucura înaintea schimbării de regim politic.

Arhivele IUP, 4 caiete (Procesele verbale ale Comitetului de perfecţionare si ale Consiliului de administraţie ; Procesele verbale ale Consiliului de administraţie ; Registrul înscrierilor 1925Registrul înscrierilor -1934 ; ;Registrul diplomaţilor din 16 noiembrie 1922Registrul diplomaţilor din 16 noiembrie în 16 iunie 1954)). « Autorizaţiiconcursuri -expoziţii », Urbanismul, 1933, pp. 124-129, 239-252, 386-403, 496-520, 621-628, 702- Arhitectura, 1935, pp. 4-6, 11-12 şi 19-20; « Despre planul de sistematizare. Urbanismul şi prefacerea capitalei », Arhitectura, 1936Arhitectura, -1938, pp. 4-6, 11-12, pp. 4-6, 11-12; « Urbanismul şi prefacerea capitalei. Sistemul arterelor de circulaţie », Arhitectura, 1936Arhitectura, -1938, pp. 19-20. , pp. 19-20. penetratiilor şi dacă aceste fâşii libere s'ar amenaja sumar şi s'ar da în arendă pe sume foarte reduse pentru grădinărit populatiei de lucrători de la periferie, am reuşi să legăm individul de tarină, scotându-l din cârciumi unde-şi petrece orele lui libere, precum şi salvându-l de influente păgubitoare, dându-i în acelaşi timp prilejul să muncească in aer liber, să-şi reîmprospăteze plămânii după munca în ateliere şi să-şi producă chiar necesarul în legume sau fructe pentru menajul său. Am opera astfel o asanare socială, higienică şi foarte morală, totuşi cu oarecari beneficii de chirii cari ar acoperi investitiile. Rămânem deci la ideia ca o şosea de mare centură, dublată de o cale ferată suburbană pentru aprovizionări şi protejată de o perdea de plantatii, cât mai deasă care ar forma ecran contra vânturilor dominante, iar mai departe găsindu-se aceste mici terenuri de grădinărit, ar fi cel mai ideal mijloc de încercuire al metropolei. » în ZAMPHIROPOL (Alexandru), « Memoriu critic despre planul de sistematizare propus de comitetul de lucru al municipiului », Arhitectura, 1935, pp. 17-20. 9 « Actuala stare a Capitalei nu corespunde cerintelor vietii moderne şi nici rolului ce trebuie să aibă ca metropolă natională şi europeană. Se impune deci cât mai grabnic o sistematizare curagioasă şi ratională pentru a ridica oraşul la nivelul timpurilor ce trăim şi a lăsa generatiilor viitoare un patrimoniu armonic şi util. […] Astfel vom face ca Bucureştiul viitorului să devie un oraş lumină la poartă orientală a civilizatiei europene. » în ZAMPHIROPOL (Alexandru), « Despre planul de sistematizare al Bucureştilor », Arhitectura, 1934, p. 41-45.

  , etc. In acelaşi timp, Zamphiropol face parte din Comisia lărgită de verificare a planului director de sistematizare decretat în 9 Mai 1935 (împreună cu P. Antonescu, C. Sfintescu, C. Smărăndescu, E. Doneaud, G. Negoescu, C. Iotzu, R. Bolomey, I. Berindey, D. Marcu, G. M. Cantacuzino, I. Davidescu, T. Rădulescu, etc.) şi din Comisia speciala de aplicare şi interpretare a planului de sistematizare (împreună cu I. Berindey, R. Bolomey, E. Fonescu, M. Pompei, P. Antonescu, I. Davidescu, G. Simotta) care emite până în 1944 cele 68 de « avize de principiu » cu privire la modificările semnificative aduse planului director de sistematizare. În paralel, participă la redactarea Regulamentului de construcţii şi alinieri al municipiului Bucureşti din 1939. Participările la concursuri îi aduc premiul I şi II pentru proiectul Institutului de igienă; premiul I pentru extinderea Palatului de Justiţie în 1934 (concurs restrâns cu invitatii; lucrarea nu se realizează); două premii III ex aequo şi o menţiune specială pentru Piaţa Naţiunii în 1936 (premiul I şi II nu se acordă); premiul III la concursul pentru Piaţa Victoriei in 1942 (premiul I şi II nu se acordă); premiul I pentru Piaţa Palatului în 1943; premiul I pentru Facultatea de Agricultură din 1943 (lucrarea nu se realizează); premiul I ex aequo şi menţiunea I pentru Teatrul National în 1946 (lucrarea nu se realizează); menţiunea I la concursul pentru Teatrul de Operă din 1948; premiul II şi menţiunea I la concursul pentru Piaţa Casei Centrale a Armatei în 1955 (premiul I nu se acordă); menţiunea I la concursul pentru Piata Nicolae Bălcescu în 1956, etc.

  706. CHOAY (Françoise), Urbanisme, utopies et réalité, Paris, Le Seuil, 1965. MAHU (Adrian), « Inaintaşii noştri. Arhitectul Alexandru Zamfiropol », Arhitectura, 4-5/1981, p.113-118 PETRASCU (G.), « Note în legătură cu concursul pentru sistematizarea pieţei Casei centrale a armatei din Bucureşti », Arhitectura, 4/1955, pp. 9-32. SFINTESCU (C. I.), « Invăţământul urbanismului în străinătate şi în România », Urbanismul, 1932, pp. 425-431. TZIGARA-SAMURCAS (A.), « Trei concursuri publice», Arhitectura, 1943-44, pp. 17-30. ZAMPHIROPOL (Alexandre), Une cité du pétrole, préface de Auguste Bruggeman, Paris, R. Blamon et J. Kahane, Biblioteca Institutului de Urbanism al Universităţii din Paris, 1932, 89 p. ZAMPHIROPOL (Alexandru), « Despre planul de sistematizare al Bucureştilor », Arhitectura, 1934, p. 41-45; « Despre urbanism. Câteva principii despre întocmirea planurilor de sistematizare », Arhitectura, 1935; « Memoriu critic despre planul de sistematizare propus de comitetul de lucru al municipiului », Arhitectura, 1935, pp. 17-20; « Din problemele desbatute la al XIII-lea congres internaţional al arhiţectilor. Insemnări pe marginea temei a III-a »,

In bazinul Moreni-Băicoi-Buştenari-Câmpina, la 3 km de Băicoi şi aproximativ 80 km de Bucureşti.

Schitele de amenajare realizate le va oferi în 1934 Primăriei oraşului Bucureşti ca bază pentru dezbaterile legate de planul director de sistematizare. Ele prevad o reorganizare a sistemului de circulatie, propun exproprieri pentru amenajarea pietelor de circulatie dar şi arhitecturale, a squarurilor şi a parcurilor. Accidentele de teren sunt folosite pentru crearea perspectivelor monumentale şi a grădinilor publice. Halele centrale sunt deplasate alături de abator şi de viitorul port comercial. Gările sunt legate printr-o centură ferată circulară. Cartierele sunt redistribuite şi specializate (conform teoriilor urbane de început de secol al XX-lea).

« Dacă s'ar organiza pe această centură fâşii de teren « non edificandi » astfel cum noi am preconizat să se rezerve dealungul


Mihai Dascălu
email: mihai.dascalu@cs.pub.ro

Ștefan Trăușan-Matu

Philippe Dessus
email: philippe.dessus@upmf-grenoble.frrezumat

Maryse Bianco
email: maryse.bianco@upmf-grenoble.frrezumat

Aurélie Nardy
email: aurelie.nardy@upmf-grenoble.frrezumat

ReaderBench, o platformă integrată pentru analiza complexității textuale și a strategiilor de lectură

Keywords: coeziunea textelor, strategii de lectură, complexitatea textuală, analiza semantică latentă (LSA -Latent Semantic Analysis), alocarea latentă Dirichlet (LDA -Latent Dirichlet Allocation), mașini cu vector suport (SVM -Support 7 Natural Language Processing. INTRODUCERE

ReaderBench este o platformă integrată care poate fi utilizată pentru diverse scopuri didactice. Ea permite evaluarea unei game largi de producții textuale ale cursanților și utilizarea lor de către profesori, asigurând totodată suport multilingv și flexibilitate. ReaderBench permite evaluarea a trei caracteristici principale ale textelor: coeziunea între diverse fragmente de text, identificarea strategiilor de lectură și evaluarea complexității textuale. Fiecare dintre aceste dimensiuni ale analizei au făcut obiectul unor validări empirice. ReaderBench acoperă un ciclu complet de învățare, de la evaluarea inițială a complexității materialelor de lectură, alocarea textelor cursanților, surprinderea meta-cognițiilor reflectate în verbalizările textuale și evaluarea înțelegerii, încurajând, prin urmare, procesul de autoreglare a cursantului.

În multe situații de instruire, lectura de materiale textuale și reflectarea la cele citite ("auto-explicarea") urmată uneori de transcrierea gândurilor sunt activitățile de bază care determină învățarea (din punctul de vedere al cursantului) și indicatori ai procesului de învățare (din punctul de vedere al profesorului). Lectura este o activitate cognitivă ale cărei urmări orale sau scrise sunt de obicei analizate de către profesori pentru a deduce înțelegerea cursanților. O posibilă alternativă în vederea evaluării nivelului de înțelegere al elevilor presupune evaluarea strategiilor de lectură utilizate. Prin urmare, citirea și scrierea sunt activitățile de bază pe care fiecare profesor trebuie să le evalueze zi de zi: materialele de lectură trebuie să fie întocmite sau adaptate pentru a fi în conformitate cu nivelul actual al cursanților, iar strategiile de lectură trebuie să fie analizate pentru a deduce nivelul cursanților de procesare și de înțelegere a textului.

Profesorilor le este dificil să ofere sprijin cursanților pe parcursul activităților lor de citire și scriere pe o scară mai largă, prin urmare, ei trebuie să se ocupe de un număr mic de elevi. Mai mult decât atât, evaluarea materialelor textuale și a verbalizărilor este o activitate solicitantă din punct de vedere cognitiv, subiectivă prin însăși dificultatea definirii unor criterii de evaluare obiective și suficient de generale. În acest context, am proiectat și implementat ReaderBench [START_REF] Dascalu | in press. ReaderBench, an Environment for Analyzing Text Complexity and Reading Strategies[END_REF][START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF], un mediu flexibil asistat de calculator care susține activitățile de lectură și scriere ale cursanților, precum și cele de evaluare ale cadrelor didactice, în cadrul a multiple scenarii educaționale.

Următoarea secțiune detaliază unii dintre principalii predictori de înțelegere a lecturii care au condus la introducerea sistemului ReaderBench. A treia secțiune este centrată pe analiza coeziunii textuale, considerată un element esențial în analiza discursului. Apoi ne-am îndreptat atenția spre strategiile de lectură și evaluarea complexității textuale. Fiecare dintre ultimele trei secțiuni este însoțită de o validare a ReaderBench raportat la evaluări umane.

PREDICTORI DE BAZĂ AI ÎNȚELEGERII LECTURII

Cititorii experți sunt cititori strategici. Ei își monitorizează lectura, fiind mereu capabili să-și cunoască în fiecare moment nivelul lor de înțelegere. Atunci când aceștia se confruntă cu o dificultate, pot apela la procedurile de autoreglare, numite strategii de lectură [START_REF] Mcnamara | Selfexplanation and metacognition[END_REF]. Acestea au fost studiate extensiv cu ajutorul cititorilor adolescenți și adulți care utilizează procedura lecturii cu voce tare, care determină cititorul să-și auto-explice în momentele de oprire specifice în timpul lecturii, prin urmare, oferind o explicație în ceea ce privește înțelegerea.

Patru tipuri de strategii de lectură sunt folosite în principal de către cititorii experți [START_REF] Mcnamara | SERT: Self-Explanation Reading Training[END_REF]. Parafrazarea permite cititorului să exprime ceea ce a înțeles din conținutul explicit al textului și poate fi considerat primul pas esențial în procesul de construire a coerenței. Inferențele bazate pe text, de exemplu strategiile de cauzalitate și de corelare, construiesc relații explicite între două sau mai multe fragmente de texte. Pe de altă parte, inferențele bazate pe cunoaștere construiesc relații între informațiile din text și cunoștințe proprii ale cititorului și sunt esențiale pentru construirea unui model situațional [START_REF] Van Dijk | Strategies of discourse comprehension[END_REF]. Strategiile de control se referă la procesul de monitorizare propriu-zisă, atunci când cititorul exprimă în mod explicit ceea ce a înțeles sau nu. Diversitatea și bogăția strategiilor pe care un cititor le stăpânește depind de mai mulți factori, fie personali (competență, nivelul de cunoștințe, motivație), sau externi (complexitatea textuală a materialelor utilizate).

În plus, profesorii au nevoie de măsuri de complexitate textuală valide și de încredere pentru selectarea textelor în cadrul procesului educațional de zi cu zi. Două abordări concură în evaluarea automată a complexității textului: 1/ folosirea de metrici simple, statistice care se bazează în mare parte pe dificultatea cuvântului (din statistici efectuate în prealabil pe corpusuri de texte) și lungimea propoziției, 2/ folosirea unei combinații de mai mulți factori, variind de la indicatori lexicali, precum frecvența cuvintelor, până la niveluri sintactice și semantice (de exemplu, coeziunea textuală) [START_REF] Nelson | Measures of text difficulty: Testing their predictive value for grade levels and student performance[END_REF].

Ca perspectivă, coeziunea textului, văzută ca similaritate între diferite părți ale textelor este un factor determinant major de coerență a textului și s-a dovedit a fi un predictor important de înțelegere a lecturii [START_REF] Tapiero | Situation models and levels of coherence[END_REF]. Înțelegerea coeziunii (de exemplu, referențială, de cauzalitate sau temporală) este esențială pentru procesul de construire a coerenței unui text la nivel local, care, la rândul său, permite reorganizarea conținutul textual la nivel de macrostructură, respectiv model situațional. Textele cu coeziune ridicată sunt mai benefice pentru cititorii puțin cunoscători decât pentru cititorii cu cunoștințe aprofundate [START_REF] Mcnamara | Coh-Metrix: Capturing linguistic features of cohesion[END_REF]. Prin urmare, coeziunea textuală este o caracteristică de complexitate textuală care reliefează caracteristici semantice desprinse din textul citit și care poate interfera cu strategiile de lectură prin deducțiile realizate de către cititor.

McNamara și colegii săi au conceput două sisteme: în timp ce CohMetrix [START_REF] Graesser | Coh-Metrix: Analysis of text on cohesion and language[END_REF][START_REF] Mcnamara | Coh-Metrix: Capturing linguistic features of cohesion[END_REF] abordează aspecte ale complexității textuale, iStart [START_REF] Mcnamara | Evaluating self-explanations in iSTART: Comparing word-based and LSA algorithms[END_REF][START_REF] Mcnamara | iSTART: A web-based tutor that teaches self-explanation and metacognitive reading strategies[END_REF] este axat pe strategii de lectură. CohMetrix oferă o gamă largă de factori privind caracteristicile textuale, organizați pe cinci niveluri principale: cuvânt (de exemplu, parte de vorbire și frecvență de apariție aferentă), sintaxă (de exemplu, procentul de substantive), baza textului care reflectă ideile explicite (de exemplu, co-referințe și diversitate lexicală), modelul situațional (de exemplu, coeziunea și indicii temporali), și gen și structură retorică (de exemplu, genul textului) [START_REF] Graesser | Coh-Metrix: Providing multilevel analyses of text characteristics[END_REF].

iStart este primul sistem implementat care învață și evaluează auto-explicațiile cursanților în conformitate cu materialul citit, cu ajutorul a diferite module bazate pe Self-Explanation Reading Training (SERT) [START_REF] Mcnamara | SERT: Self-Explanation Reading Training[END_REF]. Sistemul este compus din două module principale: un modul este centrat pe prezentarea tehnicilor SERT prin utilizarea unui student virtual, în timp ce un alt modul cere cursanților să citească textele, înregistrează verbalizările acestora, le evaluează și oferă feedback personalizat.

ReaderBench integrează funcționalitățile CohMetrix și iStart, deoarece oferă cadrelor didactice și elevilor informații despre activitățile lor de citire/scriere: evaluarea inițială a complexității textuale, atribuirea de texte cursanților, surprinderea meta-cognițiilor reflectate în verbalizările textuale și evaluarea strategiilor de lectură. Principalele diferențe între ReaderBench și sistemele anterioare constau în următoarele: 1/ utilizarea unui model generalizat al discursului bazat pe coeziune, care poate fi extins cu ușurință, de la analiza eseurilor cursanților sau povești, până la analiza discuțiilor și a forumurilor, cu accent pe evaluarea colaborării [START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF][START_REF] Trausan-Matu | A system for the automatic analysis of Computer-Supported Collaborative Learning chats[END_REF]; 2/ factori diferiți, măsurători și utilizarea clasificatorilor bazați pe metode kernel -SVM (Support Vector Machine) pentru creșterea validității evaluării complexității textuale [START_REF] Dascalu | Towards an integrated approach for evaluating textual complexity for learning purposes[END_REF]; 3/ suport multi-lingual și integrarea de instrumente de prelucrare a limbajului natural specifice atât pentru limba franceză, cât și pentru engleză; 4/ un scop educativ diferit, pentru că validarea sistemului ReaderBench a fost efectuată pe elevi (din clasa a 3-a până întra 5-a), în timp ce iStart vizează în principal elevii de liceu și studenții.

Mai mult, proiectarea ReaderBench a luat în considerare două dimensiuni. Pe de o parte, flexibilitatea mediului este evidențiată prin următoarele caracteristici: comparația între nivelurile de complexitate a mai multor texte, și ușurința de editare a materialelor de lectură din cadrul ReaderBench, cu posibilitatea de a adăuga, de asemenea, momente dinamice pentru a permite cursanților să-și exprime verbalizările sau rezumatele. Profesorii pot gestiona astfel materiale textuale în vederea ajungerii la caracteristicile dorite. De asemenea, cursanții își pot face foarte repede o idee asupra modului în care aceștia își pot auto-regla lectura prin evaluarea proprie a strategiilor utilizate. Pe de altă parte, extensibilitatea sistemului se reflectă în ușurința antrenării și folosirii de spații adiționale pentru analiza semantică latentă (LSA -Latent Semantic Analysis) [START_REF] Landauer | A solution to Plato's problem: the Latent Semantic Analysis theory of acquisition, induction and representation of knowledge[END_REF], respectiv modele de topice aferente alocării latente Dirichlet (LDA -Latent Dirichlet Allocation) [START_REF] Blei | Latent Dirichlet Allocation[END_REF], sau în posibilitatea de a adăuga noi factori în vederea evaluării complexității textuale.

ANALIZA DISCURSULUI BAZAT PE COEZIUNE

Coeziunea textului, privită din prisma relațiilor lexicale, gramaticale și semantice care definesc structura textului, este compusă în modelul nostru implementat din: 1/ inversul distanței între elementele textual analizate; 2/ proximitatea lexicală identificată prin lemele identice ale cuvintelor și distanțele semantice [START_REF] Budanitsky | Evaluating WordNet-based Measures of Lexical Semantic Relatedness[END_REF][START_REF] Leacock | Combining local context and WordNet similarity for wordsense identification[END_REF][START_REF] Wu | Verb semantics and lexical selection[END_REF] din cadrul ontologiilor; 3/ similaritatea semantică măsurată prin LSA [START_REF] Landauer | A solution to Plato's problem: the Latent Semantic Analysis theory of acquisition, induction and representation of knowledge[END_REF] și LDA [START_REF] Blei | Latent Dirichlet Allocation[END_REF]. În plus, tehnici specifice prelucrării limbajului natural sunt aplicate pentru a reduce zgomotul și pentru a îmbunătăți precizia sistemului: selecția cuvintelor existente în dicționar, stemming, lematizare, recunoașterea entităților numite, adnotarea cu părți de vorbire, parsarea și rezoluția co-referențială [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF]. Pentru a oferi o platformă de analiză multi-lingvistică pentru limbile engleză și franceză, ReaderBench integrează atât WordNet [START_REF] Miller | WordNet: A Lexical Database for English[END_REF], cât și o versiune serializată a WOLF (WordNet Libre du Français, http://alpage.inria.fr/~Sagot/wolf.html) [START_REF] Sagot | WordNet Libre du Francais[END_REF]. Datorită limitărilor intrinsece ale WOLF, în care conceptele sunt traduse din limba engleză în timp ce glosele lor corespunzătoare sunt doar parțial traduse, făcând un amestec de definiții din franceză și engleză, doar trei distanțe semantice utilizate frecvent au rămas aplicabile ambelor ontologii: lungimea căii, Wu-Palmer [START_REF] Wu | Verb semantics and lexical selection[END_REF] și Leacock-Chodorow's (lungimea căii normalizată) [START_REF] Leacock | Combining local context and WordNet similarity for wordsense identification[END_REF].

Ulterior, modelele semantice au fost antrenate folosind trei corpusuri specifice: "TextEnfants" [START_REF] Denhière | A semantic space for modeling children's semantic memory[END_REF] (aproximativ 4,2 milioane de cuvinte), "Le Monde" (ziar francez, aproximativ 24 milioane de cuvinte) pentru limba franceză, și corpusul Touchstone Applied Science Associates (TASA) (aproximativ 13 milioane de cuvinte) pentru limba engleză. Mai mult decât atât, au fost aplicate îmbunătățiri modelelor inițiale: reducerea formelor flexionare la lemele lor, adnotarea fiecărui cuvânt cu partea corespunzătoare a vorbirii, cu ajutorul NLP, normalizarea apariției cuvintelor prin folosirea măsurii "frecvența conceptelor-inversul frecvenței documentelor" (Tf-Idf term frequency-inverse document frequency) [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF] și calcul distribuit pentru creșterea vitezei de procesare [START_REF] Dascalu | Beyond Traditional NLP: A Distributed Solution for Optimizing Chat Processing[END_REF][START_REF] Mccallum | MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit[END_REF].

Modelele LSA și LDA extrag relații semantice din coaparițiile conceptelor și se bazează pe ipoteza sac-decuvinte [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF]. Experimentele noastre au dovedit că modelele LSA și LDA pot fi folosite pentru a se completa reciproc, în sensul că relațiile semantice, coezive, care stau la bază sunt mai susceptibile de a fi identificate, în cazul în care ambele abordări sunt combinate după normalizare. Prin urmare, vectorii LSA sunt generați după proiecția vectorilor obținuți în urma descompuneri în valori singulare (SVD -Singular Value Decomposition) a matricei Tf-Idf inițială. Vectorii rezultați pot fi utilizați pentru a determina proximitatea cuvintelor prin aplicarea similarității de tip cosinus [START_REF] Landauer | An introduction to Latent Semantic Analysis[END_REF]. Din alt punct de vedere, modelele de topice LDA oferă un mecanism de inferență a structurii topicelor (clase de concepte) printr-un proces probabilistic generativ [START_REF] Blei | Latent Dirichlet Allocation[END_REF]. În acest context, similaritatea dintre concepte poate fi văzută ca opusul divergenței Jensen-Shannon [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF] între distribuțiile a posteriori raportată la topicele considerate.

În general, în scopul de a înțelege mai bine coeziunea între fragmentele textuale, am combinat tehnici specifice de recuperare a informațiilor [START_REF] Manning | Introduction to Information Retrieval[END_REF], reflectate mai ales în repetițiile de cuvinte și numărul normalizat de apariții, cu distanțe semantice extrase din ontologii sau din modelele semantice bazate pe LSA sau LDA.

Pentru a avea o mai bună reprezentare a discursului în ceea ce privește legăturile coezive care stau la baza sa, am introdus un grafic de coeziune, care poate fi văzută ca o generalizare a graficului propus anterior de intervenții [START_REF] Trausan-Matu | Textual Complexity and Discourse Structure in Computer-Supported Collaborative Learning[END_REF]. Astfel, un graf mixt, multi-nivel este generat alcătuit din trei tipuri de noduri: un nod central, documentul care reprezintă întregul material de citit, noduri pentru fiecare bloc de text sau paragrafe din materialul inițial și pentru propoziții, principalele unități de analiză. Drept restricții de construcție, legăturile ierarhice iau în considerare funcțiile de incluziune (propozițiile în cadrului într-un bloc de text, blocuri în cadrul documentului per ansamblu), precum și două tipuri de legături introduse între elementele de analiză din cadrul aceluiași nivel. Legăturile obligatorii sunt stabilite între paragrafele sau propoziții adiacente și sunt folosite pentru a modelare coerent fluxul de informații pe tot parcursul discursului, făcând posibilă identificarea pauzelor de coeziune. Legături suplimentare relevante sunt adăugate în cadrul grafului de coeziune pentru a evidenția relațiile fine dintre elementele de analiză îndepărtate. În experimentele noastre, utilizarea sumei dintre valoarea medie și deviația standard a tuturor valorilor de coeziune drept prag de coeziune a oferit legături suplimentare semnificative în structura discursului analizat.

În schimb, de vreme ce coeziunea poate fi considerată ca o sumă a legăturilor care țin un text împreună și îi dau sens, simpla utilizare a cuvintelor legate semantic într-un text nu corelează direct cu complexitatea acestuia. Cu alte cuvinte, în timp ce coeziunea în sine nu este suficientă pentru a distinge un text în ceea ce privește complexitatea aferentă, lipsa coeziunii poate crește complexitatea textuală, întrucât înțelegerea și reprezentarea corectă a textului devin mai dificil de realizat. Pentru a evidenția mai bine acest punct de vedere, au fost definite două măsuri pentru complexitatea textuală, detaliate ulterior: coeziunea din interiorul blocului ca valoarea medie a tuturor legăturilor din cadrul unui bloc (legături adiacente și relevante între propoziții) și coeziunea dintre blocurile de text, care evidențiază relațiile semantice la nivel de document global.

Pentru validarea funcției de coeziune, am folosit 10 de povești în limba franceză, pentru care studenții din anul al doilea de la Științele Educației (vorbitori nativi de limba franceza) au fost rugați să evalueze înrudirea semantică între paragrafe adiacente pe o scală Likert de [1..5]. Fiecare pereche de paragrafe a fost evaluată de mai mult de 10 evaluatori umani pentru o limitare a dezacordului între evaluatori. Având în vedere subiectivitatea sarcinii și diferențele de percepție personală ale coeziunii, valorile medii ale corelațiilor din cadrul aceleiași clase pentru fiecare poveste au fost: ICC (intra-class correlation) raportată la valoarea medie = .493 și ICC raportată la măsuri singulare = .167. În final, 540 de valori individuale de coeziune au fost agregate și apoi utilizate pentru a determina corelația dintre diferite măsuri semantice, și standardul de aur. Pentru cele două corpusuri folosite (Le Monde și TextEnfants), corelațiile au fost [START_REF] Dascalu | in press. ReaderBench, an Environment for Analyzing Text Complexity and Reading Strategies[END_REF]: combinat-Le Monde (r = .54), LDA-Le Monde (r = .42), LSA-Le Monde (r = .28), LSA-TextEnfants (r = . [START_REF] Mccallum | MALLET: A Machine Learning for Language Toolkit[END_REF]), combinat-TextEnfants (r = .06), Wu-Palmer (r = -.06), Path Similarity (r = -.13), LDA-TextEnfants (r = -.13) și Leacock-Chodorow (r = -.40).

Rezultatele anterioare arată că metoda propusă de a combina mai multe măsuri de similaritate semantică surclasează toate măsurătorile individuale, că un corpus mai mare conduce la rezultate mai bune și că distanța Wu-Palmer, pe lângă scalarea corespunzătoare în intervalul [0, 1] (relevantă la integrarea cu LSA și LDA), se comportă cel mai bine în contrast cu alte distanțe semantice bazate pe ontologii. În plus, creșterea semnificativă a corelației între măsura agregată a LSA, LDA și Wu-Palmer, în comparație cu scorurile individuale, demonstrează beneficiile combinării mai multor abordări complementare în ceea ce privește reducerea erorilor care pot fi induse prin utilizarea unei singure metode.

STRATEGII DE LECTURĂ

Pornind de la cele patru tipuri de strategii de lectură prezentate în secțiunea a 2-a, scopul nostru a fost de a integra metode de extracție automată concepute pentru a sprijini profesorii în identificarea diverselor strategii de lectură, asigurând totodată o aliniere cât mai bună cu categoriile SERT [START_REF] Mcnamara | SERT: Self-Explanation Reading Training[END_REF]. În acest context am testat diverse metode de identificare a strategiilor de lectură (cauzalitate, control, parafrazare, corelare, și interferența de cunoștințe); în cadrul articolului ne vom concentra exclusiv asupra prezentării alternativelor care au oferit cele mai bune corelări globale om-mașină.

Raportat la complexitatea procesului de identificare, cele mai simple strategii sunt cauzalitatea (de exemplu, fr., "parce que", "pour") și controlul (de exemplu, fr., "Je me souviens", "Je crois"), pentru care s-au folosit sintagme predefinite de identificare ("cue phrases"). În plus, odată ce cauzalitatea presupune inferențe bazate pe text, s-a renunțat la apariția de cuvinte cheie la începutul unei verbalizări întrucât aceasta poate fi considerată un eveniment de inițiere a unui discurs (de exemplu, "Donc"), mai degrabă decât unul de creare a unei legături inferențiale. Ulterior, parafrazele care au fost considerate repetări ale acelorași propuneri semantice de către evaluatori, au fost identificate automat pe baza lemelor cuvintelor și pe baza relațiilor de sinonimie din ontologiile lexicalizate.

Strategiile cel mai greu de identificat sunt inferența de cunoștințe și corelarea, pentru care similarități semantice trebuie să fie calculate. Un concept dedus este un cuvânt non-parafrazat pentru care s-au calculat următoarele trei distanțe semantice: distanța de la cuvântul W 1 de la verbalizare la cel mai apropiat cuvânt W 2 din textul inițial (exprimat în termeni de distanțe semantice în ontologii, LSA și LDA) și distanțele de la W 1 și W 2 la fragmentele textuale între auto-explicații consecutive. Distanțele din urmă au trebuit să fie luate în considerare pentru a pondera cât mai bine importanța fiecărui concept, în raport cu text integral.

Întrucât corelarea constă în crearea de legături între diferite segmente de text din textul inițial, coeziunea a fost măsurată între verbalizare și fiecare propoziție din materiale de citit de referință. În cazul în care mai mult de două măsuri de similaritate au fost peste valoarea medie a tuturor similarităților semantice anterioare și au depășit un prag minim, corelarea a fost estimată ca numărul de legături de coeziune între zone contigue de propoziții coerente. Aceasta a fost o adaptare în ceea ce privește procesul de adnotarea manuală care a luat în considerare două sau mai multe propoziții adiacente, fiecare coezive cu verbalizarea, membre a unei singure entități unite de corelarea cu textul inițial.

Figura 1. Strategiile de lectură identificate automat în cadrul verbalizării elevilor (gri) în cadrul ReaderBench [3]

Figura 1 prezintă măsurile de coeziune din paragrafele anterioare din poveste în ultima coloană și strategiile de lectură identificate pentru fiecare verbalizare marcate în zonele gri, codificate după cum urmează: control, cauzalitate, parafrazare [indexul raportat la cuvântul menționat din textul inițial], concept dedus [*] și corelare peste propozițiile coezive interconectate din materialul de citit.

În vederea validării metodei, am desfășurat un experiment cu elevi cu vârste cuprinse între 9 și 11 ani, care au trebuit să citească cu voce tare o poveste de 450 de cuvinte, să se oprească la șase markeri predefiniți și să explice ceea ce au înțeles până în acel moment. Explicațiile lor au fost mai întâi înregistrate și transcrise, apoi adnotate de către doi experți umani (care dețin titlul de doctor în lingvistică, respectiv doctor în psihologie), și clasificate în funcție de sistemul lui McNamara [START_REF] Mcnamara | SERT: Self-Explanation Reading Training[END_REF]. Dezacordurile au fost soluționate prin discuții după evaluarea fiecărei autoexplicații individuale. În plus, o curățare automată a trebuit să fie efectuată pentru a putea procesa automat verbalizările transcrise fonetic. Verbalizările a 12 elevi au fost transcrise și evaluate manual drept validare preliminară. Rezultatele pentru cele 72 de auto-explicații în ceea ce privește precizia, rechemarea și scorul F1 sunt după cum urmează: cauzalitatea (P = .57, R = .98, F = .72), control (P = 1, R = .71, F = 0.83), parafrazare (P = .79, R = .92, F = .85), deducerea de cunoștințe (P = .34, R = .43, F = .38) și corelarea (P = .45, R = .58, F = .5). Cum era de așteptat, parafrazele, controlul și cauzalitatea au fost mult mai ușor de identificat decât informațiile care se raportau la experiența elevilor [START_REF] Graesser | Constructing inferences during narrative text comprehension[END_REF].

Mai mult decât atât, am identificat mai multe cazuri particulare, în care ambele abordări (umane și automate) fac obiectul unui adevăr parțial, care este în final subiectiv raportat la evaluator. De exemplu, multe structuri cauzale apropiate una de cealaltă, dar nu adiacente, au fost codificate manual ca fiind una, în timp ce sistemul le-a luat în considerare pe fiecare dintre ele separat. Mai mult decât atât, conceptul "fille" nu apare în text și este direct legat de personajul principal al textului, prin urmare marcat drept concept dedus de către ReaderBench, în timp ce evaluatorul l-a considerat un sinonim. Cu toate acestea, scopul nostru a fost de a sprijini profesorii și rezultatele sunt încurajatoare (fapt corelat și cu măsurătorile anterioare de precizie și cu faptul că a existat o mulțime de zgomot în transcrieri), subliniind beneficiile unui proces regularizat și determinist de identificare.

COMPLEXITATEA TEXTUALĂ

Evaluarea complexității textuale poate fi considerată o sarcină dificilă din cauza percepțiilor diferite ale cititorului cauzate în primul rând de cunoștințele anterioare și experiența, capacitatea cognitivă, motivația, interesele sau familiaritatea limbii (pentru non-vorbitori nativi). Cu toate acestea, din punct de vedere al profesorului, sarcina de a identifica materiale accesibile curanților joacă un rol crucial în procesul de învățare întrucât textele inadecvate, fie prea simple sau prea dificile, pot determina ca elevii să-și piardă rapid interesul. Noi propunem astfel o analiză multi-dimensională a complexității textuale, acoperind o multitudine de factori, prezentați în tabelul 1 (descrierea extinsă a acestora se regăsește în [START_REF] Dascalu | Towards an integrated approach for evaluating textual complexity for learning purposes[END_REF]) agregate prin utilizarea SVM, care s-a dovedit a fi cea mai eficientă [START_REF] Miltsakaki | The role of centering theory's rough-shift in the teaching and evaluation of writing skills[END_REF] pentru că variabilele nu sunt liniar separabile. Prin urmare, în afară de factorii de suprafață prezentați în [START_REF] Dascalu | Towards an integrated approach for evaluating textual complexity for learning purposes[END_REF], de mare interes este modul în care factorii morfologici și semantici se corelează cu măsuri de lizibilitate clasice. Prin urmare, pornind de la modelul de complexitate textuală care a integrat deja aceste măsuri, metrici de suprafață provenite din tehnicile automate de notare a eseurilor [START_REF] Page | The imminence of grading essays by computer[END_REF], factorii de morfologie și sintaxă [START_REF] Dascalu | Towards an integrated approach for evaluating textual complexity for learning purposes[END_REF], am introdus în cadrul modelului integrat de evaluare a complexității textuale noi dimensiuni axate pe semantică. În primul rând, coeziunea reflectată în puterea legăturilor din interiorul blocului de text și între blocuri influențează lizibilitatea, întrucât similaritățile semantice guvernează înțelegerea unui text. În al doilea rând, o varietate de metrici bazate pe lungimea și acoperirea lanțurilor lexicale [START_REF] Galley | Improving Word Sense Disambiguation in Lexical Chaining[END_REF] oferă o perspectivă în ceea ce privește varietatea lexiconului și coeziunea textului. În al treilea rând, caracteristicile bazate pe densitatea entităților numite s-au dovedit a influența lizibilitatea odată ce numărul de entități introduse într-un text este corelat cu memoria de lucru a cititorilor vizați ai textului. În cele din urmă, o altă dimensiune se concentrează pe capacitatea de a rezolva relațiile referențiale în mod corect [START_REF] Lee | Stanford's Multi-Pass Sieve Coreference Resolution System at the CoNLL-2011 Shared Task[END_REF] de vreme ce caracteristicile de inferență co-referențială influențează, de asemenea, aprecierea dificultății unui text. Dintr-o altă perspectivă, complexitatea cuvintelor utilizate a fost tratată ca o combinație dintre următorii factori: numărul de silabe, distanța dintre forma flexionară, lemă și stem, iar specificitatea este reflectată prin frecvența inversă de apariție în documentele din corpus, distanța în cadrul arborelui de hipernimie și numărul de sensuri posibile ale cuvintelor în cadrul ontologiei.

În vederea validării mecanismului de predicție a complexității unui text am optat pentru a extrage automat textele din corpusul TASA folosind scorul Degree of Reading Power (DRP) și clasificarea documentelor în șase clase de complexitate [START_REF] Mcnamara | Sources of text difficulty: Across the ages and genres[END_REF] de frecvență egală, necesare pentru realizarea clasificării pe baza SVM-urilor. Acest scenariu de validare care a presupus utilizarea a 1.020 de documente a avut un dublu scop: pe de o parte că modelul complet este adecvat și fiabil și, pe de altă parte, că metricile de complexitate nivel înalt (morfologic și semantic) oferă o perspectiva relevantă, care poate fi utilizată pentru clasificarea automată a documentelor. Drept aspecte specifice de utilizare SVM-urilor, toți factorii au fost scalați liniar și a fost pusă în aplicare o metodă de optimizare de tip Grid Search a parametrilor C și γ utilizați de către funcția kernel de tip Gaussian. În cele din urmă, metoda k-fold cross validation [START_REF] Geisser | Predictive inference: an introduction[END_REF] a fost aplicată pentru a extragere următoarele caracteristici de performanță (a se vedea tabelul 1 și Figura 2): precizia sau acordul exact (AE) și acordul adiacent (AA) [START_REF] Miltsakaki | The role of centering theory's rough-shift in the teaching and evaluation of writing skills[END_REF], ca procent la care SVM a fost aproape de a prezice clasificarea corectă. Astfel, prin intermediul interfeței prezentate în Figura 2 utilizatorul are oportunitatea să realizeze următoarele măsurători: 1/ aplicarea modelului SVM complet cu toți factorii de evaluare integrați; 2/ identificarea perfomanței fiecărei dimensiuni de analiză, pornind de la un set predefinit de metrici individuale de complexitatea textuală; 3/ aplicarea unui set specific de factori de complexitate textuală pentru simularea unui nou model de complexitate textuală.

Figura 2. Evaluarea complexității textuale

Mai mult decât atât, s-au efectuat două măsurători suplimentare. În primul rând, integrarea tuturor metricilor din toate clasele de complexitate a demonstrat că rezultatele SVM sunt compatibile cu scorurile DRP (AE = .763 și AA = .997), și că acestea oferă îmbunătățiri semnificative, deoarece depășesc precizia oricărei dimensiuni de factori de complexitate textuală considerată individual. A doua măsură (AE = .597 și AA = .943) utilizează numai factori morfologici și semantici pentru a evita o comparație circulară între factori de complexitate similară, de vreme ce scorul DRP se bazează pe factori exclusiv de suprafață. Acest rezultat arată o legătură între factorii de nivel scăzut (utilizați de asemenea în scorul DRP) și factorii de analiză în profunzime, care pot fi de asemenea folosiți pentru a prezice cu exactitate complexitatea unui material de lectură.

CONCLUZII ȘI DIRECȚII VIITOARE DE CERCETARE

ReaderBench este o platformă de integrare a noi modalități de evaluare a unei game largi de procese cognitive implicate în procesul de lectură, prin utilizarea unor tehnici avansate de prelucrare a limbajului natural. Acesta oferă o perspectivă semantică a analizei și o structură de discurs prin combinarea de multiple distanțelor semantice. Flexibilitatea (suport multilingv) și extensibilitatea sa (factori de complexitate ușor incorporabili) crește aplicabilitatea sa în diverse contexte educaționale (de exemplu, înțelegerea materialelor de lectură sau analiza fișelor de lectură). Totodată, prin utilizarea un corpus evaluat de către experți pentru antrenarea modelului de complexitate textuală, ReaderBench va sprijini în mod eficient cursanții în activitățile lor de învățare. Mai mult decât atât, funcționalitatea de transcriere speech-to-text, chiar dacă limitată de performanțele actuale ale unor astfel de soluții, ar permite utilizarea sistemului de către elevi mai mici și ar crește utilizabilitatea software-ului.

MULȚUMIRI

Cercetările prezentate au fost susținute de finanțarea Agence Nationale de la Recherche (DEVCOMP), de către proiectul FP7-REGPOT-2010-1 264207 ERRIC-Empowering Romanian Research on Intelligent Information Technologies și de către proiectul POSDRU/ 107/1.5/S/76909 Valorificarea capitalului uman din cercetare prin burse doctorale (ValueDoc).


Mihai Dascălu
email: mihai.dascalu@cs.pub.ro

Ștefan Trăușan-Matu

Philippe Dessus
email: philippe.dessus@upmf-grenoble.fr

ReaderBench -analiza bazată pe coeziune a implicării și a colaborării participanților în cadrul conversațiilor CSCL

Keywords: învățarea colaborativă asistată de calculator (CSCL -Computer Supported Collaborative Learning), coeziunea textelor, dialogism, colaborare, analiza semantică latentă (LSA -Latent Semantic Analysis), alocarea latentă Dirichlet (LDA -Latent Dirichlet Allocation)

REZUMAT

Cu toate că tehnologiile care adresează învățarea colaborativă asistată de calculator (CSCL -Computer Supported Collaborative Learning) au dobândit un rol din ce în ce mai important în mediile educaționale, există doar câteva sisteme automate care vizează identificarea implicării participanților, a construirii de cunoștințe și evaluarea colaborării, dimensiuni centrale în procesul laborios, de lungă durată, de analiza a conversațiilor cursanților. Sistemul ReaderBench propune un model de analiză bazat pe coeziune ce integrează tehnici multiple de prelucrare a limbajului natural, un mecanism de notare a importanței intervențiilor și o metodă comprehensivă de evaluare a colaborării, derivate din procedeul de construcție socială a cunoștințelor, reflectate la nivelul intervențiilor participanților prin coeziune. În plus, prin combinarea perspectivei globale a întregii conversații cu o viziune mai rafinată axată pe fiecare participant, obținem o evaluare detaliată a conversațiilor de tip chat, cu accent pe modelarea interacțiunii și colaborării participanților. Ca rezultat al validării rezultatelor, un studiu preliminar reflectă faptul că analiza automată respectă evaluările tutorilor.

INTRODUCERE

Studenții care colaborează pe forumuri și chat-uri folosesc limbajul ca element mediator pentru construirea cunoștințelor, în scop de negociere , dar și pentru definirea de noi artefacte culturale [START_REF] Stahl | Group cognition. Computer support for building collaborative knowledge[END_REF]. Activitatea de lectură reprezintă punctul forte al fiecărui scenariu educațional tipic CSCL. De obicei, studenții se implică în lectură pentru a dobândi noi informații, pentru a conștientiza modul în care colegii se familiarizează cu aceste informații sau pentru a înțelege ceea ce li se cere din partea profesorilor sau îndrumătorilor. Aceștia își pot reciti cu atenție intervențiile înainte și după publicarea lor în cadrul mediului colaborativ.

Coeziunea reliefată în relațiile de similaritate lexicală și semantică din cadrul textului reprezintă una dintre cele mai importante caracteristici ce conduce la înțelegerea textelor citite [START_REF] Tapiero | Situation models and levels of coherence[END_REF]. Lipsa de coeziune din cadrul materialelor poate spori dificultatea înțelegerii textului, în special pentru studenții ce dețin cunoștințe mai reduse [START_REF] Mcnamara | Are good texts always better? Interactions of text coherence, background knowledge, and levels of understanding in learning from text[END_REF]. Totodată, această lipsă de coeziune poate fi determinată și de o modificare de tematică, generând astfel diverse fire de discuție [START_REF] Dascalu | Utterances assessment in chat conversations[END_REF]. Cu toate acestea, evaluarea bazată pe coeziune a materialelor de studiu sau a intervențiilor studenților reprezintă o sarcină foarte solicitantă, iar sistemele care analizează în mod automat intervențiile în timpul sesiunilor de învățare prezintă un interes deosebit [START_REF] Fujita | Automating the analysis of collaborative discourse: Identifying idea clusters[END_REF][START_REF] Trausan-Matu | Visualisation of learners' contributions in chat conversations[END_REF]. Aceste sisteme utilizează adesea analiza semantică latentă (LSA -Latent Semantic Analysis) [START_REF] Landauer | A solution to Plato's problem: the Latent Semantic Analysis theory of acquisition, induction and representation of knowledge[END_REF][START_REF] Landauer | An introduction to Latent Semantic Analysis[END_REF] care poate fi utilizată pentru a identifica relațiile de coeziune din cadrul textelor [START_REF] Graesser | Coh-Metrix: Analysis of text on cohesion and language[END_REF].

Sistemul ReaderBench [START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF] adresează multiple scopuri și propune mecanisme bazate pe coeziune pentru a evalua contribuția sau nivelul de implicare al studenților la discuții, precum și colaborarea acestora pe parcursul conversației. Factorii anteriori sunt prezentați din două perspective: cea individuală, centrată pe fiecare participant, și cea holistică, globală care adresează discuția per ansamblu. Prima perspectivă permite studenților să înțeleagă în mod individual gradul în care contribuie la o anumită discuție, în timp ce cea de-a doua este utilă pentru profesori și îndrumători în vederea analizei eficacității în ceea ce privește construirea de cunoștințe și colaborarea participanților în cadrul discuției.

Mai mult, ReaderBench presupune furnizarea unei abordări comprehensive pentru evaluarea colaborării în cadrul unei conversații de tip chat cu mai mulți participanți, ca rafinare a evaluării inițiale a colaborării definită din prisma câștigului informațional [START_REF] Dascalu | A deep insight in chat analysis: Collaboration, evolution and evaluation, summarization and search[END_REF][START_REF] Trausan-Matu | A system for the automatic analysis of Computer-Supported Collaborative Learning chats[END_REF]. Modelul implementat în cadrul sistemului ReaderBench identifică în mod automat zonele de colaborare intensă și extrapolează conceptele de construire de cunoștințe personale și sociale [START_REF] Bereiter | Education and Mind in the Knowledge Age[END_REF][START_REF] Scardamalia | Collective cognitive responsibility for the advancement of knowledge[END_REF][START_REF] Stahl | Group cognition. Computer support for building collaborative knowledge[END_REF] către o granularitate mai rafinată, în mod specific, la nivelul fiecărei intervenții în cadrul conversației. În acest context specific, coeziunea reprezintă legătura dintre diverse intervenții, permițând transferul de informații și construirea cumulativă de cunoștințe, atât din punct de vedere personal (intervenții ale aceluiași vorbitor), cât și social (intervenții aparținând unor vorbitori diferiți). În plus, modelul nostru de analiză înaintează în direcția reliefării modelului polifonic al discuției [START_REF] Trausan-Matu | Visualisation of learners' contributions in chat conversations[END_REF][START_REF] Trausan-Matu | Polyphonic Inter-animation in Collaborative Problem Solving Chats[END_REF], luând, de asemenea, în considerare, o analogie cu conceptele cheie din dialogism [START_REF] Bakhtin | The dialogic imagination: Four essays[END_REF][START_REF] Bakhtin | Speech genres and other late essays[END_REF]. Pentru a furniza o echivalență rapidă ce va fi detaliată în continuare, topicele conversației care aparțin diferiților interlocutori sunt considerate voci, în timp ce coeziunea induce efectul de ecou al fiecărei intervenții raportat la intervențiile ulterioare din cadrul discuției. Următoarea secțiune este o prezentare a modelului nostru de analiză, concentrându-se pe construirea unui graf de coeziune și pe definirea un mecanism de notare ierarhic. În continuare, secțiunea de evaluare individuală se axează pe identificarea topicelor discuției și pe modelarea interacțiunii participanților în cadrul conversației. Ulterior, evaluarea și evoluția colaborării devin elementele centrale ale analizei. În cele din urmă, vom prezenta un experiment de validare preliminară și vom dezbate relevanța rezultatelor.

ANALIZA CONVERSAȚIEI BAZATE PE COEZIUNE

Coeziunea, văzută ca relație la nivel lexical și semantic dintre două segmente de text, este definită în cadrul modelului nostru în raport cu: 1/ inversul distanței dintre intervențiile participanților analizate în cadrul unui interval fix ce definește contextul local, 2/ proximitatea lexicală reflectată în identitatea lemelor și în distanțele semantice bazate pe ontologii [START_REF] Budanitsky | Evaluating WordNet-based Measures of Lexical Semantic Relatedness[END_REF] și 3/ proximitatea semantică identificată pe baza analizei semantice latente (LSA -Latent Semantic Analysis) și a alocării latente Dirichlet (LDA -Latent Dirichlet Allocation) [START_REF] Dascalu | in press. ReaderBench, an Environment for Analyzing Text Complexity and Reading Strategies[END_REF].

Ulterior calculării funcției de coeziune dintre diferitele unități de analiză în cadrul discursului, următorul pas constă în construirea automată a grafului de coeziune, care joacă un rol central în cadrul analizei noastre [START_REF] Dascalu | in press. ReaderBench, an Environment for Analyzing Text Complexity and Reading Strategies[END_REF][START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF]. Graful multistratificat include următoarea ierarhie: document (conversația integrală de tip chat sau materialul pentru lectură) > bloc (intervenția participantului la discuție sau paragraful din cadrul textului inițial) > propoziție. Graful anterior este construit utilizând următoarele categorii de relații: 1/ relații ierarhice stabilite prin funcțiile de incluziune (propoziții în cadrul unui bloc, blocuri în cadrul unui document) și 2/ relații obligatorii obținute din: 2.a/ legături explicite, definite de către participanți în cadrul interfeței cu utilizatorul -în cazul nostru, ConcertChat [START_REF] Holmer | Explicit Referencing in Learning Chats: Needs and Acceptance[END_REF] sau 2.b/ blocuri adiacente de text. Mai târziu, coeziunea este determinată între toate propozițiile din fiecare bloc (coeziune intra-bloc) și între blocurile din cadrul unei ferestre glisante de analiză (măsurători ale coeziunii inter-bloc care în cadrul experimentelor noastre au luat în considerare un interval contiguu de 20 de intervenții). Legăturile rezultate au fost filtrate după o valoarea de prag impusă, setată experimental în cadrul experimentelor noastre la suma dintre deviația standard și media valorilor coeziunii, pentru a păstra în final numai legăturile relevante din cadrul discursului per ansamblu.

Scopul nostru a fost acela de a furniza un model generalizat și personalizat de evaluare bazată pe coeziune a diferitelor tipuri de discurs: conversații chat cu mai mulți participanți, pe de o parte, și texte în general, pe de altă parte. În ceea ce privește conversațiile CSCL, am optat pentru perspectiva lui Dong [START_REF] Dong | The latent semantic approach to studying design team communication[END_REF] de separare a intervențiilor pe baza evenimentelor de schimbare a vorbitorilor în cadrul conversației. Cu toate că majoritatea intervențiilor participanților constau dintr-o singură propoziție, frecvent eliptică, am preferat să creăm un model extensibil, care să poată fi ajustat ulterior cu ușurință în vederea analizei de forumuri de discuții în cadrul cărora intervențiile sunt constituite din multiple propoziții.

Figura 1. Interfața principală a sistemului ReaderBench pentru analiza conversațiilor de tip chat

O componentă importantă în procesul de evaluare a implicării fiecărui participant și a colaborării din cadrul conversației este reprezentată de mecanismul de notare bottom-up care asignează un scor fiecărei element de analiză (propoziție > intervenție > conversație). În primul rând, tehnici specifice de prelucrare a limbajului natural sunt aplicate fiecărei intervenții: selecția cuvintelor existente în dicționar, stemming, lematizare, recunoașterea entităților numite, adnotarea cu părți de vorbire, parsarea și rezoluția co-referențială [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF]. Ulterior, fiecărei propoziții îi este atribuit un scor individual care reflectă acoperirea topicelor conversației și relevanța globală a propoziției raportat la discuția per ansamblu. Cu alte cuvinte, măsurăm prin coeziune gradul în care fiecare participant vizează fiecare concept, respectiv dacă este menținut focusul conversației, în special în cazul în care profesorul a definit un set de topice care trebuie să fie dezbătute.

În al doilea rând, la nivelul intervenției sau al blocului de text, scorurile individuale ale propoziției sunt ponderate prin măsuri de coeziune și însumate pentru a defini scorul intra-bloc. Raportat la modelul de descompunere a discursului (document > bloc > propoziție), valorile coeziunii inter-bloc sunt utilizate pentru a spori scorurile intra-bloc, luând în considerare toate legăturile din graful de coeziune definit anterior. În final, toate scorurile blocurilor sunt combinate pentru a stabili scorul total al conversației. Figura 1 identifică scorurile fiecărei intervenții între paranteze, imediat după prezentarea conținutului intervenției propriu-zise aferentă fiecărui participant. Conversațilea chat sunt încărcate dintr-un fișier XML exportat din ConcertChat [START_REF] Holmer | Explicit Referencing in Learning Chats: Needs and Acceptance[END_REF], scorurile fiecărei intervenții fiind afișate între paranteze, iar topicele identificate în mod automat pentru un anumit participant fiind prezentate în coloana din dreapta. Mecanismul propus de determinare a importanței elementelor de analiză este extensibil, întrucât ia în considerare importanța locală a fiecărei intervenții și combină aceste scoruri individuale prin intermediul coeziunii cu alte elemente relaționate din punct de vedere semantic, din cadrul discursului.

EVALUAREA INDIVIDUALĂ A PARTICIPANȚILOR

Obiectivul de evaluare individuală a participanților presupune reliefarea acoperirii topicelor discuției și modelarea interacțiunii. Topicele, percepute drept concepte-cheie ale conversației, joacă un rol marcant în obținerea unei viziuni de ansamblu asupra întregii conversații, dar și în observarea fiecărui punct de interes al participanților. Strâns legate de graful de coeziune și de mecanismul de măsurare anterior, topicele sunt extrase per conversație și per participant. Relevanța fiecărui concept menționat în cadrul discuției este determinată prin combinarea unei multitudini de factori: 1/ frecvența normalizată a cuvântului atât în cadrul documentului, cât și în cadrul unui corpus de antrenare (Tf-Idf -term frequency-inverse document frequency) [START_REF] Manning | Foundations of statistical Natural Language Processing[END_REF], 2/ similaritatea semantică bazată pe LSA și LDA cu discuția integrală, 3/ scorurile fiecărei propoziții, respectiv fiecărei intervenții în care este prezent conceptul în cauză. În cadrul acestei evaluări, procesarea inițială bazată pe tehnicile de prelucrare a limbajului natural, cu accent pe lematizare, a jucat un rol important în standardizarea intrărilor. Mai mult, scorurile fiecărui concept sunt normalizate raportat la lungimea lanțului lexical din care conceptul face parte. Lanțurile lexicale anterioare sunt identificate din graful de dezambiguizare [START_REF] Galley | Improving Word Sense Disambiguation in Lexical Chaining[END_REF] modelat prin distanțele semantice [START_REF] Budanitsky | Evaluating WordNet-based Measures of Lexical Semantic Relatedness[END_REF] din WordNet [START_REF] Miller | WordNet: A Lexical Database for English[END_REF] și WOLF (WordNet Libre du Francais) [START_REF] Sagot | WordNet Libre du Francais[END_REF]. În plus, selectarea exclusiv a substantivelor din cadrul listei de topice a furnizat rezultate mai relevante în majoritatea cazurilor, întrucât substantivele tind să acopere mai bine conceptualizarea discuției.

În acest context, conceptele-cheie, alături de lanțurile lexicale corespunzătoare pot fi considerate voci care se răsfrâng asupra conversației, în timp ce coeziunea simulează ecouri ale vocilor către alte intervenții interrelaționate. Mai mult, prin schimbarea atenției asupra unui anumit participant, putem observa forța unei voci, direct proporțională cu relevanța topicelor identificate anterior.

Figura 2. Vizualizarea conceptelor din spațiul semantic aferent unui utilizator

În urma tranziției de la o viziune globală a discursului către o perspectivă axată pe utilizator, componenta de vizualizare a spațiului conceptual pentru fiecare participant la chat, prezentată sub forma unui graf conex generat pe baza similarități semantice LSA și LDA dintre cuvinte, surprinde conceptele cheie utilizate de fiecare membru al discuției. Totodată, am îmbogățit topicele identificate anterior cu concepte deduse, care nu sunt menționate în cadrul conversației, pe baza a trei distanțe semantice: 1/ similaritatea cu vectorul întregii discuții, 2/ similaritatea cu restul topicelor, ponderate cu relevanța lor în cadrul conversației și 3/ similaritatea cu cel mai apropiat concept din cadrul discursului per ansamblu, întrucât corelarea strânsă cu un concept deja prezent sporește proximitatea cu discuția integrală. Aceste trei dimensiuni furnizează o argumentare empirică a metodei în care experții au selectat conceptele deduse din conversațiile evaluate manual: similaritatea cu un concept sau cu o idee din text, dar și cu întregul text (întregul text este reprezentat ca vector al documentului și ca extrapolare a topicelor deja identificate). Figura 2 prezintă spațiul de conceptualizare aferent unui utilizator, incluzând topicele inițiale și conceptele deduse într-o manieră automată. Din punct de vedere computațional, stabilim toate similaritățile între cuvintele anterioare, considerate noduri în cadrul grafului, și selectăm drept arce numai pe legăturile semantice care se află deasupra pragului selectat de către utilizator în cadrul interfeței grafice (30% în acest caz particular). Dimensiunea reală a fiecărui nod este direct proporțională cu parametrii specifici analizei rețelelor sociale (SNA -Social Network Analysis) derivați din graful anterior (ex. betweenness centrality [START_REF] Brandes | A Faster Algorithm for Betweenness Centrality[END_REF]). Toate măsurătorile și vizualizările multidimensionale ale grafului anterior sunt efectuate cu ajutorul platformei Gephi [START_REF] Bastian | Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks[END_REF].

Figura 3. Vizualizarea grafului de interacțiune

Pe lângă identificarea topicelor fiecărui participant la discuție, ReaderBench sprijină, de asemenea, modelarea interacțiunii participanților, acoperind două dimensiuni principale: o dimensiune preliminară cantitativă, generată de numărul real de interacțiuni per participant, și o dimensiune mai profundă calitativă, obținută după însumarea scorurilor intervențiilor aferente. Intern, un graf de interacțiune este construit având participanții drept noduri, iar tăria legăturilor fiind egală cu suma scorurilor intervențiilor multiplicată prin funcția de coeziune cu elementul de analiză vizat, valoare desprinsă din graful de coeziune. Prin urmare, prin aplicarea de metrici specifice SNA asupra grafului de interacțiune a participanților, scara analizei este mutată către o perspectivă individuală (a se vedea Figura 3).

EVALUAREA COLABORĂRII

Pentru a obține o colaborare veritabilă între participanți, care poate fi percepută drept o polifonie reală conform teoriei lui Bakhtin [START_REF] Bakhtin | Problems of Dostoevsky's poetics[END_REF] cu privire la dialogism, conversația trebuie să conțină o întrețesere densă de voci emise de către diverși participanți [START_REF] Trausan-Matu | Polyphonic Inter-Animation of Voices in VMT[END_REF]. Mai mult, transferul real de informații prin coeziunea dintre unitățile de analiză obține două valențe prin estimarea cantitativă a procesului de construcție a cunoștințelor sociale și personale [START_REF] Bereiter | Education and Mind in the Knowledge Age[END_REF][START_REF] Scardamalia | Collective cognitive responsibility for the advancement of knowledge[END_REF][START_REF] Stahl | Group cognition. Computer support for building collaborative knowledge[END_REF] la nivelul intervenției și prin folosirea coeziunii ca legătură între intervențiile văzute drept suprapunere a vocilor. În primul rând, apare o dimensiune personală, prin luarea în considerare a intervențiilor aceluiași vorbitor, prin urmare, continuarea propriului discurs explicit. În al doilea rând, intervențiile interschimbate cu vorbitori distincți definesc o perspectivă socială care modelează colaborarea sub forma unui efect cumulativ.

Astfel, fiecare intervenție deține scorul definit anterior de importanță și un efect de construire a cunoștințelor, atât din punct de vedere personal, cât și social. Efectul personal este inițiat ca scor al intervenției, în timp ce efectul social este nul. Mai târziu, luând în considerare toate legăturile din graful de coeziune, fiecare dimensiune este amplificată corespunzător: dacă legătura este între intervențiile aceluiași vorbitor, cunoștințele construite anterior (atât din punct de vedere personal, cât și social) din intervenția respectivă sunt transferate prin intermediul funcției de coeziune către dimensiunea personală a intervenției curente; în caz contrar, dacă perechea de intervenții este între participanți diferiți, dimensiunea socială a construcției cunoștințelor aparținând intervenției analizate este amplificată cu aceeași cantitate de informație (scorul și efectul de construcție a cunoștințelor aferente intervenției anterioare, multiplicate cu măsura de coeziune). Cu alte cuvinte, continuarea ideilor sau a intervențiilor anterioare ale aceluiași vorbitor construiesc un dialog interior sau cunoștințe personale, în timp ce perspectiva socială măsoară interacțiunea cu alți participanți, încurajează schimbul de idei, dezvoltând creativitatea de grup [START_REF] Trausan-Matu | Computer Support for Creativity in Small Groups using chats[END_REF] și influențând punctele de vedere ale altor participanți pe parcursul discuției, definind astfel bazele unei discuții cu adevărat colaborative. În acest context, colaborarea poate fi cuantificată prin însumarea efectelor de construcție a cunoștințelor sociale, pe baza scorului fiecărei intervenții coroborat cu funcția de coeziune.

Cu toate acestea, vom lua în considerare limitările modelului implementat în ceea ce privește construcția cunoștințelor personale. Colaborarea reiese în mod clar din transferul social de cunoștințe prin coeziune, ca influență a intervenției asupra discursului altui participant. Spre deosebire de aceasta, aproximarea construcției cunoștințelor personale reprezintă, mai degrabă, un prag superior al transferului de informație dintre intervențiile personale. Asemănător abordării bazate pe câștig [START_REF] Dascalu | A deep insight in chat analysis: Collaboration, evolution and evaluation, summarization and search[END_REF][START_REF] Trausan-Matu | A system for the automatic analysis of Computer-Supported Collaborative Learning chats[END_REF], utilizăm o aproximare măsurabilă a dialogului interior, deși limitată în ceea ce privește procesele cognitive ale participantului. Construcția cunoștințelor personale este considerată o reflectare a propriilor gânduri exprimate în mod explicit în cadrul conversației derulate, sub forma unor legături coezive între intervențiile aceluiași participant la discuție. Însă acest fenomen nu induce neapărat construcția de cunoștințe personale, ci numai un discurs coeziv. Prin urmare, putem considera că valoarea numerică a construcției cunoștințelor personale reprezintă valoarea maximă a efectului explicit al construcției cunoștințelor personale, modelată pe parcursul discursului prin legături coezive.

Alături de estimarea efectelor construcției cunoștințelor personale și sociale pentru fiecare intervenție, ReaderBench identifică în mod automat zonele de colaborare intensă (a se vedea Figura 3) ce reprezintă intervale de intervenții în care participanții sunt implicați activ, colaborează și generează idei noi legate de contextul neîntrerupt al discuției. Primul pas în cadrul algoritmului nostru de detecție a zonelor de colaborare intensă constă în identificarea vârfurilor de construcție a cunoștințelor sociale, ca valori maxime locale. Ulterior, fiecare vârf este extins lateral într-un areal predefinit, stabilit în mod experimental, la 2,5% din numărul de intervenții din întreaga conversație. Definirea acestui areal a fost importantă datorită focusului pe analiza colaborării la nivel macroscopic și din cauza posibilei existențe a unui amestec de multiple fire de discuție. În final, numai zonele cu minim 5 intervenții sunt selectate drept zone de colaborare intensă. Cu alte cuvinte, după identificarea intervențiilor cu cel mai important efect de construcție a cunoștințelor sociale, algoritmii extind fiecare zonă în stânga și în dreapta, în mod ne-suprapus raportat la zonele identificate anterior, luând în considerare numai intervențiile aflate deasupra valorii medii a construirii cunoștințelor sociale și care se află în arealul de proximitate definit anterior. Dintr-un punct de vedere distinct și strâns legat de construirea cunoștințelor sociale, coeziunea unește intervențiile în cadrul unei zone de colaborare intensă prin înrudirea topicelor abordate.

Figura 4. Evaluarea colaborării și evoluția acesteia în timp

La nivel global, au fost implementați trei factori pentru a caracteriza cel mai bine colaborarea generală în cadrul discuției. În primul rând, colaborarea cantitativă este stabilită ca procent al legăturilor dintre graful de coeziune cu vorbitori diferiți în comparație cu numărul legăturilor identificate în mod automat. Cu toate că este o estimare brută, această metrică asigură o viziune clară cu privire la schimbul efectiv de informații dintre participanți. În al doilea rând, scorul total al construcției de cunoștințe sociale este comparat cu efectul total al construcției de cunoștințe (social și personal). În al treilea rând, raportul dintre scorul total al construcției de cunoștințe sociale și scorurile totale ale importanței intervenției este determinat pentru a reliefa cantitatea de informații transferate prin colaborare, în comparație cu ceea ce a fost prezentat inițial în cadrul fiecărei intervenții.

PRIMUL STUDIU DE VALIDARE

Experimentele preliminare au fost administrate pentru a valida modelul dialogic utilizat pentru evaluarea conversațiilor de tip chat, cu accent pe implicarea participanților și evaluarea colaborării. Trei conversații de tip chat derulate cu studenți din anul 4 de la cursul de Interacțiune Om-Calculator, centrate pe dezbaterea tehnologiilor colaborative, au fost evaluate manual de 4 tutori. În mod mai precis, fiecare student a trebuit să se axeze pe o tehnologie (chat, wiki, blog sau forum), să prezinte și să dezbată beneficiile acesteia pe baza unor scenarii specifice. Aceste trei conversații (Echipa 4, Echipa 34 și Echipa 36) au fost selectate pentru o analiză detaliată în urma unei priviri de ansamblu asupra a aproximativ 50 de discuții ce au implicat peste 200 de studenți. Cu toate că au fost observate discrepanțe mari în termeni de calitate raportată la conținut, implicare și colaborare a participanților, aceste conversații au fost considerate reprezentative pentru întreg eșantionul, iar evaluările preliminare au fost elaborate numai pe baza acestor conversații, din cauza duratei îndelungate implicate de evaluarea manuală a unei singure conversații pe chat care se poate extinde până la de două ori durata conversației purtate de către participanți [START_REF] Trausan-Matu | Automatic Support for the Analysis of Online Collaborative Learning Chat Conversations[END_REF].

În plus, interfața de modelare a evoluției în timp descrisă în Figura 5 a fost creată pentru a facilita evaluarea manuală a conversațiilor prin prisma zonelor de colaborare intensă.Astfel, graficul generat diferențiază intervențiile pe diverși interlocutori în cadrul conversației și prezintă cronologic implicarea fiecărui participant.

În acest context, prezentarea conversației urmează derularea discursului și modelează întrețeserea intervențiilor între diverși participanți, pe baza grafului de coeziune. Această componentă este utilă pentru identificarea manuală a: 1/ pauzelor din timpul conversației, a zonelor cu colaborare limitată sau nulă, din cauza faptului că în cadrul unui interval specific există un monolog al unui participant, fără nicio intervenție din partea altor utilizatori, și 2/ zonelor cu colaborare intensă, datorită inter-animării dense a intervențiilor dintre diferiții participanți. În cazul particular prezentate în Figura 5, toate intervențiile cu identificatori între 30 și 50 aparțin unui singur utilizator, într-un interval de timp limitat, reducând astfel efectul construirii cunoștințelor sociale la zero. Ulterior, pe măsură ce participanți suplimentari se implică în discuție, colaborarea devine mai puternică. Tabelul 1 prezintă corelația dintre diferiții factori de evaluare extrași din ReaderBench și notele finale acordate de către experți. Cu toate că identificatorii participanților coincid, la fiecare conversație au participat studenți distincți. Mai mult, pentru a asigura caracterul echitabil al analizei, corelarea dintre factorii stabiliți în mod automat de sistem și valorile medii ale notelor atribuite manual de către experți au fost determinată prin considerarea scorurilor participanților din toate conversațiile.

Ca interpretare a rezultatelor prezentate în Tabelul 1, putem observa o discrepanță în conversația echipei 4: deși implicarea participanților a fost satisfăcătoare, colaborarea actuală pe durata conversației este foarte dezechilibrată. Conversația echipei 34 prezintă cele mai scăzute scoruri raportat la toți factorii, în timp ce conversația echipei 36, considerată cea mai bună de către tutori, atât din punct de vedere calitativ, cât din prisma colaborării, a înregistrat cele mai bune scoruri atribuite de către sistem.

Din analiza corelării fiecărui factor este clar că tutorii au pus accent pe calitatea intervențiilor și nu pe numărul propriu-zis al acestor. Având în vedere că acordul dintre experți măsurat prin Intraclass Correlation Coefficient (ICC) a fost de .61 la măsurătorile individuale și de .86 în medie, scorurile de importanță cumulată de intervenții, respectiv de construcție a cunoștințelor sociale, se corelează extrem de bine cu notele medii ale experților. În plus, dimensiunea construcției de cunoștințe personale se corelează mai bine cu notele experților; acest lucru susține observația empirică conform căreia efectul personal reflectat în implicarea fiecărui participant are un impact mai mare în evaluarea experților decât dimensiunea socială, prin care se obține colaborarea. Cu alte cuvinte, este mai ușor de înțeles participarea activă decât interacțiunea socială din perspectiva construcției de cunoștințe prin colaborare.

Figura 5 .

 5 Figura 5. Intervalul de timp al unei conversații ce subliniază legăturile de coeziune și monologul din cadrul conversației.

Tabelul 1 :

 1 Corelarea dintre evaluările manuale și automate ale participanților[START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF] În schimb, conversațiile cu colaborare activă (și anume, echipa 36 care a înregistrat cea mai bună colaborare) au mai multe zone de colaborare echilibrate, valori medii mai mari a dimensiunii de construcție a cunoștințelor și o distribuție și acoperire mai bună a întregii conversații.Sunt necesare investigații ulterioare pe un eșantion extins de conversații, însă luând în considerare subiectivitatea sarcinilor trasate, rezultatele preliminare sunt promițătoare și demonstrează că modelul dialogic implementat de evaluare atât a implicării participanților cât și a colaborării asigură măsuri relevante.

	Numele	Numărul de	Scorul cumulat al	Construcția de	Construcția	Notă expert
	Participantului	intervenții	intervențiilor	cunoștințe personală	de cunoștințe socială	1	2	3	4	Medie
				Echipa 4
	Participantul 1	90	215.34	262.19	27.63	9.0	10.0	8.0	9.5	9.13
	Participantul 2	61	99.78	114.91	15.39	7.0	7.0	8.0	6.5	7.13
	Participantul 3	120	220.92	248.99	12.76	8.0	9.0	8.5	10.0	8.88
	Participantul 4	118	205.79	239.96	29.19	8.0	6.5	9.0	8.0	7.88
				Echipa 34
	Participantul 1	23	60.13	77.91	11.42	6.0	6.0	7.0	6.0	6.25
	Participantul 2	34	64.17	72.58	6.66	5.0	7.0	7.0	6.0	6.25
	Participantul 3	73	120.03	139.51	13.22	8.0	7.0	8.0	7.0	7.50
	Participantul 4	60	124.89	141.12	4.55	7.0	4.0	7.0	5.5	5.88
				Echipa 36
	Participantul 1	54	160.89	200.18	37.95	9.0	-	9.5	8.0	8.83
	Participantul 2	67	201.57	251.98	49.46	10.0	-	8.0	10.0	9.33
	Participantul 3	119	327.45	412.78	58.83	9.0	-	8.0	8.5	8.50
	Participantul 4	57	161.39	200.60	40.33	9.0	-	9.5	8.0	8.83
	Corelația medie	.64	.83	.84	.77
	În ceea ce privește zonele intense de colaborare, adnotările manuale și zonele identificate automat sunt prezentate în Tabelul 2. Prin analiza tuturor rezultatelor anterioare, în afară de factorii de evaluare globală corelați cu evaluările umane, au fost observați următorii indicatori de slabă colaborare (majoritatea în conversația echipei 34): numărul crescut de zone identificate în mod automat conținând 1-3 intervenții care nu au fost considerate în final zone de colaborare intensă, valoarea medie scăzută a efectelor de construcție a cunoștințelor care nu au generat în mod automat o zonă de colaborare cu răspândire largă (peste 50 de intervenții, deși a fost cea mai scurtă conversație din cele trei). Conversația Număr de Zonele de colaborare Zonele de colaborare identificate automat
		intervenții	identificate manual
	Echipa 4	389	[90; 160], [320; 360]	[19; 43], [72; 146], [157; 166], [240; 280], [290; 317], [329; 379]
	Echipa 34	190	[90; 120], [170; 178]	[51; 67], [74; 78], [94; 121], [127; 131], [

Tabelul 2: Suprapunerea dintre identificarea manuală și automată a zonelor intense de colaborare

[START_REF] Dascalu | Cohesion-based Analysis of CSCL Conversations: Holistic and Individual Perspectives[END_REF]

158; 166], [181; 195]

  CONCLUZIISistemul ReaderBench a fost proiectat pentru a sprijini profesorii în diferitele scenarii educaționale care implică utilizarea chat-urilor sau a forumurilor pentru rezolvarea diferitor sarcini, cu accent pe rezolvarea colaborativă a problemelor sau pe dezbateri. Pornind de la rezultatele primului studiu de validare, considerăm că ReaderBench poate fi folosit pentru sprijinirea proceselor consumatoare de timp vizavi de evaluarea manuală a conversațiilor chat.Global, plecând de la un model dialogic al discursului, sistemul de analiză integrată poate fi utilizat pentru identificarea lipsei de coeziune dintre intervenții, pentru analiza implicării participanților și pentru evaluarea colaborării individuale și globale, prin procesul de construire socială a cunoștințelor din mediile CSCL. Extrapolând, prin combinarea celor două percepții diferite asupra coeziunii, participanții la conversații CSCL pot utiliza sistemul ReaderBench pentru a evalua gradul în care coeziunea dintre intervenții reflectă coeziunea grupului drept rezultat al colaborării reflectate la nivelul grafului de interacțiune.

	Echipa 36	297	Distribuție uniformă	[38; 58], [69; 122], [136; 157], [202; 221], [286; 290]

MULȚUMIRI

Cercetările prezentate au fost susținute de către proiectul FP7 264207 ERRIC-Empowering Romanian Research on Intelligent Information Technologies și de către proiectul POSDRU/107/1.5/S/76909 Valorificarea capitalului uman din cercetare prin burse doctorale (ValueDoc).