Modèle multidimensionnel des données complexes
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1. autre Ceci explique nos motivations pour tablir le lien entre les deux tables de faits Les deux mesures ont un degr de granularit diff rent qui est exprim par le lien hi rarchique existant entre les tables de faits Figure 1 Le mod le Multidimensionnel IST La table de fait Activity contient quatre mesures Objectives Kind Collaboration et Synthesis e La mesure Objectives d finit les objectifs attendus de l accomplissement de l activit en terme de comp tence Un exemple d objectif serait la fin de l activit de lecture et d bat l apprenant sera en mesure de faire des comparaisons de structures rh toriques diff rentes e La mesure Kind permet de conna tre la nature de l activit individuelle ou collaborative e La mesure Collaboration permet de savoir quel type de collaboration entre tudiants entre tudiants et tuteurs entre tudiants et valuateur entre tudiants et enseignant e La mesure Synthesis permet de r sumer les r sultats obtenus dans l activit contenus dans le fait Outcome La table de fait Outcome qui contient la mesure Results qui d signe les r sultats r els obtenus dans les activit s est li e la premi re table de fait Activity par un lien hi rarchique Dans la premi re table on trouve g n ralement les valeurs globales et g n riques et dans la deuxi me on2. le que nous avons con u et d velopp Dans un premier temps nous avons mod lis le magasin de donn es le plus complet et le plus repr sentatif de l entrep t p dagogique le magasin du cours CIST Pendant cette mod lisation nous avons constat la difficult de mod liser et d int grer les donn es technop dagogiques dans une structure multidimensionnelle Par cons quent nous avons senti le besoin de proposer de nouveaux concepts qui tendent les mod les existants vers un nouveau type de mod le Dans un second temps nous avons propos un m tamod le en g n ralisant le mod le multidimensionnel du cours CIST L apport de notre m tamod le se situe au niveau de la prise en compte des tables de faits multiples et hi rarchis es et les dimensions multim dia L instanciation de ce m tamod le permet de sp cifier et de d finir les diff rents magasins de donn es de l entrep t p dagogique ind pendamment des plate formes techniques En fin nous avons d velopp ce m tamod le en impl mentant un prototype GEDP acronyme de G n rateur d Entrep t de Donn es P dagogiques Il comporte une interface utilisateur et un module g n rateur de script permettant de cr er automatiquement les diff rents composants de l entrep t de donn es Les perspectives que nous envisageons de conduire sont les suivantes e Notre approche tant incr mentale partir des retours d usage nous essayons de
3. qu elles sont de nature la fois qualitative et quantitative en plus du caract re multim dia de certaines d entre elles L entrep t est form de plusieurs magasins interconnect s partageant les m mes donn es sur les apprenants les ressources les enseignants etc Chaque magasin contient galement d autres donn es sur des cours diff rents aide la d cision recherche d information Intelligence artificielle Ing nierie des syst mes techniques etc Notre objectif est de proposer un mod le multidimensionnel pour ces donn es technop dagogiques plus particuli rement pour les donn es du cours d ing nierie des syst mes techniques et de g n raliser ce mod le vers un m tamod le pour l entrep t de donn es technop dagogiques Le r le de cet entrep t est d int grer et de stocker toute information utile l quipe p dagogique compos e d enseignants de tuteurs de coordonnateurs p dagogiques d administrateurs de LMS etc et de conserver l historique des donn es technop dagogiques pour supporter les analyses p dagogiques effectu es n cessaires aux prises de d cision strat giques Outre cette introduction nous pr sentons dans la section 2 une d finition de donn es complexes La section 3 tudie les principaux travaux traitant la mod lisation multidimensionnelle des donn es et plus pr cis ment les donn es complexes La section 4 est relative
4. a le d tail de ces valeurs Pour prendre en compte le lien qui existe entre la mesure Synthesis de la table de faits Activity et la mesure Results de la table de faits Outcome nous avons tendu le mod le en constellation classique de telle fa on que ce lien soit repr sent Ainsi nous avons d fini un lien hi rarchique entre la table de faits Activity et la table de faits Outcome La table de faits Activity joue un double r le dans ce mod le elle est consid r e comme une table de faits par rapport aux dimensions qui sont autour d elle et elle joue le r le de dimension par rapport la table de fait de niveau de granularit plus bas Outcome Passons maintenant aux dimensions du mod le IST Pendant la mod lisation du module du cours CIST nous avons constat qu il y a un autre type de dimension en plus des dimensions classiques et temporelles qui repr sentent des axes d analyse ce sont les dimensions multim dia qui vont contenir tous les ressources n cessaires la r alisation des activit s ou obtenues par ces derni res On ne peut pas appliquer l analyse OLAP sur ce type dimension mais elles vont servir comme un axe de v rification et de r vision pour l quipe p dagogique 4 2 Le m tamod le Afin de mod liser l entrep t de donn es technop dagogiques c est dire la collection de magasins de donn es nous proposons un m tamod le orient obje
5. d finie par le quadruplet N 7 FP DP Ass o o N est le nom du magasin de donn es o F F1 F2 est l ensemble des faits o D Di D2 est l ensemble des dimensions Oo Ass est la fonction qui va associer chaque fait avec ses dimensions La table de faits Une table de fait est la table centrale du mod le multidimensionnel Elle contient les diff rentes mesures de l activit analyser ces mesures peuvent tre observ es selon diff rentes dimensions Cette classe est d finie par le triplet N M Rec o o N est le nom du fait o M ml m2 est l ensemble des mesures o Rec est la fonction r cursive qui va associer un fait avec un autre fait pour permettre l hi rarchisation des faits La dimension Une dimension est un axe d analyse au sein d une structure multidimensionnelle Elle est compos e d une liste ordonn e de param tres attributs qui partagent une signification s mantique commune dans le domaine mod lis Elle est d finie par le quadruplet N pP 2 To o o N est le nom de la dimension PP pl p2 est l ensemble des param tres o HP H1 H2 est l ensemble des niveaux formant les hi rarchies de cette dimension T Classique Temporelle Multim dia est le type de la dimension Nous distinguons trois types de dimensions dans notre mod le les dimensions classiques les dimensions
6. faire voluer le prototype que nous avons r alis afin de lui permettre une meilleure manipulation de tous les l ments de notre entrep t e La g n ralisation progressive du m ta mod le d fini en ajoutant des nouveaux concepts afin de lui permettre de prendre en compte d autres types de donn es complexes par exemple d finir des nouveaux types de mesures et d autres types de dimensions Ainsi l objectif sera l laboration des nouveaux mod les de plus haut niveau d abstraction e La d finition d une m thodologie de conception et de construction pour les entrep ts de donn es p dagogiques A l heure actuelle il existe des m thodes de conception des entrep ts de donn es mais elles ne sont pas adapt es aux donn es complexes technop dagogiques Nous essayons de faire une extension des m thodes existantes afin d offrir un cadre complet pour concevoir des syst mes d cisionnels comportant des donn es complexes A travers ce travail nous pensons d finir de nouveaux op rateurs OLAP il est n cessaire de pr voir l extension des op rateurs OLAP existants pour prendre en compte les nouveaux concepts d finis dans ce travail les faits multiples hi rarchis s et les dimensions multim dia Une voie possible pour les faits multiples est de s inspirer des op rateurs OLAP traitant les hi rarchies de dimensions pour d finir des nouveaux op rateurs permettant le traitement des faits hi rarch
7. notre contribution par la proposition du mod le multidimensionnel du module d ing nierie des syst mes techniques qui sera g n ralis par la suite vers un m tamod le permettant de prendre en charge tous les types de donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne pour les tudiants de post graduation en informatique La section 5 d crit une impl mentation possible de ce m tamod le dans une base de donn es relationnelle ainsi que la mani re de l instancier pour d finir les autres magasins de donn es La derni re section conclut ce travail et pr sente quelques perspectives d utilisation et de recherche ouvertes par ce m ta mod le 2 Donn es complexes La description des donn es complexes n cessite une certaine pr cision et un espace de repr sentation adapt A ce jour il n existe pas de mod le universel pour toutes les formes de donn es complexes Les donn es sont qualifi es de complexes si elles sont 6 e multiformats l information est repr sent e sous diff rents formats BD donn es num riques images sons vid os et ou e multistructures les donn es peuvent tre structur es non structur es ou semi structur es BD relationnelles documents XML et ou e multisources les donn es proviennent de diff rents origines BD r parties web et ou multimodales un m me ph nom ne est d crit par plusieurs canaux ou points de v
8. t de donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne pour les tudiants de post graduation en informatique est organis sous forme d une collection de magasins de donn es DataMarts Chaque magasin contient les donn es sp cifiques un cours particulier aide la d cision recherche d information Intelligence artificielle Ing nierie des syst mes techniques etc Il est d fini par un ensemble de faits et de dimensions partag es avec d autres magasins de donn es Nous nous int ressons la mod lisation multidimensionnelle du cours sur l ing nierie des syst mes techniques que nous tentons ensuite de g n raliser aux autres magasins de l entrep t Le choix de ce cours a t motiv par le fait qu il contient une plus grande vari t d activit s et par cons quent il est le plus repr sentatif Notre d marche de mod lisation est incr mentale Nous proc dons construire un nouveau mod le multidimensionnel IST Ensuite nous cr ons un m tamod le qui g n ralise le mod le IST pour pouvoir mod liser les autres magasins de donn es En d autres termes l id e derri re cette d marche est de mod liser le module le plus repr sentatif dans l entrep t p dagogique afin d extraire les diff rents concepts qui vont permettre de cr er un m tamod le g n rique pour g n rer les autres modules de l entrep t 4 1 Le mo
9. temporelles et les dimensions multim dia La dimension classique sert enregistrer les valeurs pour lesquelles sont analys es les mesures de l activit La dimension temporelle s ajoute l entrep t pour maintenir l historique de l volution des donn es p dagogiques dans le temps La dimension multim dia contient les diff rents types de donn es multim dias contenues dans notre entrep t p dagogique Les donn es de ce type de dimension sont difficiles manipuler par les outils d analyses actuels leur but dans notre entrep t p dagogique est l archivage de ces donn es multim dia pour faire la v rification et le contr le des r sultats d analyses 5 Prototype et Evaluation Afin de valider notre m tamod le d crit dans la section 4 2 nous avons d velopp un prototype d aide la conception et la mod lisation de notre entrep t intitul GEDP G n rateur d Entrep t de Donn es P dagogique Notre outil facilite la t che de l administrateur de l entrep t pour cr er et g n rer des magasins de donn es fin de construire l entrep t global tout en respectant nos nouveaux concepts d finis dans le m tamod le des donn es p dagogiques En effet l laboration de l entrep t p dagogique suit un processus de d veloppement trois niveaux conceptuel logique et physique La figure 3 d crit ce processus de mod lisation la g n ration des magasins de donn es pas
10. utilisation d un logiciel une image satellite etc e Service d signe les service Web ou d autres outils n cessaires la r alisation des activit s tels que l email le chat les forums le wiki etc e Time est une autre dimension commune avec les autres magasins de donn es elle sert stocker la date de l enregistrement concern elle est exprim e par une hi rarchie quatre niveaux Hour gt Day Month Year e Specification d signe les r sultats attendus de l activit qui seront compar s aux r sultats r els obtenus dans l activit Ces derniers sont contenus dans la table de fait Outcome Pour mod liser les donn es du cours CIST nous avons utilis dans un premier temps un sch ma en toile Nous avons mis les mesures relatives aux deux sujets d analyse dans une seule table de fait cette table est li e toutes les dimensions mentionn es ci dessus Cependant ce mod le pose un probl me majeur Nous avons deux mesures qui ne d pendent pas totalement des m mes dimensions ce qui nous a amen proposer un mod le en constellation Par cons quent nous avons mis les mesures dans deux tables de faits s par es et entour es chacune de ces derni res par les dimensions appropri es Cette solution n est pas tout fait adapt e nos faits Activity et Outcome qui d pendent l un de l autre puisqu on ne peut pas analyser l un sans avoir l
11. Mod le multidimensionnel des donn es complexes Cas des activit s d apprentissage dans un dispositif de formation en ligne Midouni Djallal Chikh Azzeddine D partement d informatique Facult des sciences de l ing nieur Universit de Tlemcen djmidouni hotmail com Department of Information Systems King Saud University Riyadh Kingdom of Saudi Arabia az chikh ccis ksu edu sa R sum La vocation d un entrep t de donn es est l analyse de donn es pour l aide la d cision dans les entreprises La mod lisation multidimensionnelle est la base des entrep ts de donn es et l analyse en ligne OLAP Ces techniques sont efficaces pour traiter les donn es simples num riques mais elles ne sont pas adapt es aux donn es vari es et h t rog nes provenant de diff rentes sources appel s commun ment donn es complexes Dans cet article nous abordons le probl me de la mod lisation multidimensionnelle des donn es complexes travers le cas des donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne CIST Cours sur l Ing nierie des Syst mes Techniques pour les tudiants de post graduation en informatique Nous proposons un m tamod le multidimensionnel tendu pour ces donn es technop dagogiques Mots Cl s Mod lisation des entrep ts mod le multidimensionnel analyse en ligne donn es complexes technop dagogiques 1 Introduction L int r t p
12. ar tape en construisant les diff rents magasins de donn es du l entrep t p dagogique L architecture de ce prototype comme le montre la figure 4 est compos e essentiellement d une interface utilisateur et un g n rateur de script Interface G n rateur de Utilisateur script Administrateur I Entrep t Figure 4 Architecture du prototype GEDP L interface utilisateur permet de d finir les diff rents magasins de donn es en instanciant notre m tamod le par Pintroduction des diff rents l ments dimensions faits du sch ma dimensionnel Le g n rateur de script est le module responsable de la g n ration des scripts ces derniers scripts permettent la cr ation du sch ma de l entrep t de donn es technop dagogiques dans une base de donn es relationnelle en s appuyant sur notre m tamod le d fini dans la section 4 2 6 Conclusion et perspectives Le travail pr sent dans ce m moire traite la mod lisation multidimensionnelle des donn es complexes Notre objectif est d int grer les donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne pour les tudiants de post graduation en informatique dans une structure multidimensionnelle pour apporter une aide au processus d cisionnel Pour r pondre cet objectif nous avons propos une approche de mod lisation et d impl mentation de l entrep t p dagogique en se basant sur un m tamod
13. d le multidimensionnel du magasin du cours CIST L analyse multidimensionnelle du cours d ing nierie des syst mes techniques CIST a permis d observer deux sujets d analyses importants extraits de la sp cification IMS LD 1 Activity qui d signe les activit s p dagogiques composant le cours et 2 Outcome qui d signe les r sultats obtenus dans chaque activit Ils sont tudi s selon plusieurs axes d analyse e Learner d signe les apprenants de la population cible Chaque apprenant peut tre par exemple soit apprenant normal mod rateur ou secr taire IMS LD Instructional Management System Learning Design http www imsglobal org learningdesign ldv1p0 imsld_bestv1p 0 html e Staff d signe les membres de l quipe p dagogique qui intervient dans le cours d une mani re g n rale et l activit en particulier Chaque membre peut tre soit enseignant normal ou tuteur e Activity Type d signe si l activit est une activit d apprentissage ou de support e Learning Situation d signe les types de situation d apprentissage utilis s dans l activit tude de cas d bat simulation par probl me etc e Resource d signe les ressources p dagogiques multim dia n cessaires la r alisation des activit s ou obtenus comme r sultats de ces derni res Un exemple peut tre une s quence vid o d une visioconf rence un manuel d
14. e donn es multidimensionnelle Il faut le combiner avec d autres m tamod les du m me standard pour avoir une repr sentation plus compl te En plus ce m tamod le ne permet pas de sp cifier et de repr senter les nouveaux concepts multidimensionnels que nous avons propos Notre m tamod le pr sent dans la suite constitue une extension de ces trois derniers travaux qui soit applicable aux donn es technop dagogiques La figure 2 montre une repr sentation UML du m tamod le ce qui va nous permettre de mieux repr senter les concepts multidimensionnels g n riques Dimensions Faits Mesures et les autres concepts extraits de notre tude du magasin CIST tables de faits multiples et hi rarchis es dimensions multim dia EDP Entrep t de donn es P dagogique MDP Magasin de donn es P dagogique Figure 2 Le M taMod le L instanciation de ce m tamod le va nous permettre de cr er les diff rents magasins de donn es dans l entrep t p dagogique Ce dernier qui est repr sent par la classe EDP est compos d un ensemble de magasins de donn es repr sent par la classe MDP Chaque magasin MDP est caract ris par un ensemble de faits qui repr sentent les sujets d analyses et un ensemble de dimensions qui repr sentent les axes d analyse A chaque fait correspond une ou plusieurs mesures et chaque dimension correspond un ensemble de param tres Ces deux dern
15. iers concepts Mesures et Param tres h ritent de la m me classe Attribut mais ils ont une s mantique diff rente dans les bases de donn es multidimensionnelles Les faits complexes sont caract ris s par la relation r cursive Rec qui permet d associer chaque table de fait une autre table de faits cette relation permet d exprimer l hi rarchie des tables de faits L hi rarchie de dimensions est mat rialis e par les deux classes Dimension et Niveaux on associ chaque niveau son ordre hi rarchique dans la dimension Par exemple l ordre du niveau Heure de la dimension Temps est gal z ro et l ordre de Jour gal un figure 1 Nous d finissons les principales classes de notre m tamod le comme suit Entrep t de donn es Notre entrep t de donn es est mat rialis par la classe EDP Entrep t de Donn es P dagogiques cette classe est le conteneur global de toutes les classes du m tamod le La classe EDP est d finie par N Des o N P est le nom de l entrep t o Des est la description de l entrep t e Magasin de donn es C est un entrep t de donn es sp cialis destin ne contenir que les informations labor es pour un objectif particulier Par exemple le magasin CIST contient seulement les donn es du cours CIST Le magasin de donn es est repr sent par la classe MDP Magasin de Donn es P dagogiques qui est
16. is s R f rences O 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Abell A YAM A Multidimensional Conceptual Model PhD Thesis Polit cnica de Catalunya Barcelona April 2002 Agrawal R Gupta A Sarawagi S Modeling Multidimensional Databases Research Report SanJose California 1995 Batini C Ceri S Navethe S B Conceptual Database Design An Entity Relationship Approach Benjamin Cummings Publishing 1992 Cabibbo L Torlone R A Logical Approach to Multidimensional Databases EDBT 1998 183 197 Darmont J Boussaid O Bentayeb F Rabaseda S Zellouf Y Web multiform data structuring for warehousing In C Djeraba Multimedia Systems and Applications Vol 22 Kluwer 2002 179 194 Darmont J Boussaid O Ralaivao J Aouiche K An Architecture Framework for Complex Data Warehouses 7th International Conference on Enterprise Information Systems Miami USA May 2005 Elmasri R Navethe S B Fundamentals of database systems Benjamin Cummings Publishing 3i me edition 2000 Guting R H An introduction to spatial database systems VLDB Journal 1994 Jensen M Moller T Pedersen TB Specifying OLAP cubes on XML data Journal Of Intelligent Information Systems 17 2 3 255 280 2001 Kimball R The Data Warehouse Toolkit Practical techniques for building dimensional data warehouses John Wiley 1996 Miquel M B dard Y Brisebois A Conception d ent
17. ltidimensionnelle des donn es complexes Le mod le de donn es multidimensionnel est le c ur d un syst me d cisionnel Toutes les exp riences ont montr que la mod lisation d un syst me d cisionnel n cessite des approches sp cifiques diff rentes des approches utilis es dans les syst mes transactionnels L une des diff rences importantes entre les syst mes classiques syst mes transactionnels et les syst mes d cisionnels entrep t de donn es est l organisation des donn es dans le syst me ou plus simplement le mod le de donn es Un mod le dimensionnel contient les m mes informations qu un mod le relationnel classique mais pr sente les donn es dans un format plus appropri pour faire l analyse de donn es De nombreux travaux ont tudi la mod lisation multidimensionnelle Certains proposent des langages alg briques pour faciliter l interrogation et la manipulation des donn es de l entrep t 4 2 20 16 13 14 Ces mod les peuvent tre class s en trois niveaux 7 3 Au niveau conceptuel on trouve des mod les proches de l utilisateur et ind pendants de l impl mentation Au niveau logique les mod les d pendent du SGBD utilis dans l impl mentation mais restent compr hensibles pour les utilisateurs finaux Au niveau physique les mod les d pendant du SGBD sp cifique utilis sont con us pour d crire la mani re dont les donn es seront stock es Ces diff re
18. mod lisation multidimensionnelle est donc une technique qui vise organiser les donn es de telle sorte que les applications OLAP soient performantes et efficaces Cependant cette technique n est pas adapt e un certain type de donn es dites complexes La n cessit de g rer et de traiter ce type de donn es n a cess de s accentuer cause de la vari t de ces donn es cette vari t de donn es met clairement en vidence la n cessit de cr er de nouveaux mod les multidimensionnels Les mod les existants tel que le sch ma en toile le sch ma en constellation ou le sch ma en flocon de neige ont t con us afin de rendre les donn es d un entrep t pr tes l analyse Ces mod les offrent un cadre agr able pour faire la mod lisation multidimensionnelle des donn es simples mais ils ne sont pas adapt s aux donn es complexes En effet les donn es complexes comportent des mesures non additives non agr geables et qui ont des niveaux de granularit s diff rents Ce qui rend leur int gration dans des structures multidimensionnelle plus difficile Le pr sent travail vise apporter des solutions aux probl mes de la mod lisation multidimensionnelle de donn es complexes en l occurrence les donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne pour les tudiants de post graduation en informatique Ces donn es sont qualifi es de complexes tant donn
19. ntes propositions sont parfaitement adapt es aux applications de donn es classiques mais ne r pondent pas compl tement aux exigences des applications base de donn es complexes telles que les applications p dagogiques La majorit de ces travaux ne prennent pas en compte les objets structure complexes Cependant Olivier Teste a sp cifi des mod les de repr sentation et des langages de manipulation qui sont d di s aux entrep ts et magasins de donn es complexes et volutives et qui sont bas s sur le paradigme objet 20 19 15 Il a int gr par ailleurs dans son mod le la dimension temporelle afin de conserver l volution des donn es de mani re pertinente Wan et Zeitouni proposent un mod le multidimensionnel pour un autre type de donn es complexes objets mobiles qui consid re le temps et l espace comme des dimensions importantes dans leur analyse multidimensionnelle 22 Tanasescu et al ont con u un mod le UML g n rique bas sur un mod le g n ral pour mieux identifier et repr senter tous les types des donn es complexes afin qu elles soient pr tes au processus de mod lisation multidimensionnelle 18 5 Les efforts de mod lisation des donn es spatiales consid r es comme un autre type de donn es complexes se concentrent sur la repr sentation arbitraire des objets g om triques points lignes polygones etc dans un espace multidimensionnel 8 La technologie SOLAP est bas e su
20. od lisation d objets mobiles dans un entrep t de donn es 5 mes journ es EGC janvier 2005 Zghal H Faiz S Ben Gh zala H CASME A CASE Tool for Spatial Data Marts Design and Generation DMDW 2003
21. our l analyse de donn es s est d velopp norm ment ces derni res ann es Les entreprises se sont rendues compte de l efficacit de la technologie OLAP OnLine Analytical Processing dans l analyse et l exploration des donn es Cette technologie est utilis e dans les syst mes d aide la d cision Le plus souvent ces syst mes sont bas s sur des techniques d entreposage de donn es pour exploiter la grande masse d informations disponibles dans les entreprises des fins d analyse et d aide la d cision La mani re la plus appropri e pour faciliter cette analyse OLAP est la mod lisation multidimensionnelle des donn es Cette derni re repr sente les donn es comme des points dans un espace multidimensionnel 10 21 Les donn es sont vues comme des sujets d analyse les faits tudi s selon plusieurs axes les dimensions Chaque dimension est li e un ou plusieurs points de vues d finissant ainsi le degr de granularit des donn es hi rarchies Contrairement aux mod les relationnels ou orient objet les mod les multidimensionnels sont les plus appropri s pour faire l analyse et faciliter la prise de d cision dans les entreprises Ils permettent d observer des faits travers des indicateurs mesures et des dimensions Autrement dit le mod le multidimensionnel se compose de faits contenant les mesures analyser et de dimensions contenant les param tres de l analyse La
22. r une structure multidimensionnelle pour supporter l analyse spatio temporelle 17 Miquel et al proposent des solutions pour concevoir ces structures lorsque les sources de donn es sont h t rog nes des points de vue temporel spatial et s mantique 11 D autres auteurs comme Zghal et al se sont int ress s aux probl mes de la mod lisation multidimensionnelle des donn es spatiales en se basant sur le d veloppement de l entrep t spatial 23 Dans le domaine de l ducation et plus particuli rement celui du e learning notre connaissance il n y a pas de travaux significatifs qui proposent des mod les multidimensionnels de donn es p dagogiques Les travaux existant dans les autres domaines se r v lent inadapt s notre contexte de travail car ils ne prennent pas en compte le probl me de l h t rog n it des donn es technop dagogiques 4 Mod lisation multidimensionnelle des donn es technop dagogiques Ce travail concerne la mod lisation multidimensionnelle des donn es technop dagogiques li es aux activit s d apprentissage d un cours en ligne pour les tudiants de post graduation en informatique Les mod les existants tels que les mod les en toile ou en constellation sont inadapt s aux donn es technop dagogiques Pour cela le but de ce travail est de proposer un mod le multidimensionnel qui permettra de traiter et d analyser ce type de donn es complexes L entrep
23. rep ts de donn es 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 g ospatiales partir de sources h t rog nes ISI NIS volume X 2001 OMG Common Warehouse Metamodel CWM Specification March 2003 Vers 1 1 Pedersen TB Jensen CS Multidimensional Data Modeling for Complex Data In Proceedings of ICDE pp 336 345 1999 Pokorny J Sokolowsky P A Conceptuel Modeling Perspective for Data Warehouses Electronic Business Engineering 1999 Ravat F Teste O Zurfluh G Mod lisation et extraction de donn es pour un entrep t objet BDA 2000 Oct 2000 Blois France Ravat F Teste O Zurfluh G Mod lisation multidimensionnelle syst mes d cisionnels EGC Jan 2001 Nantes France Rivest S B dard Y amp Marchand P 2001 Towards better support for spatial decision making Defining the characteris SOLAP Geomatica 2001 Tanasescu A Mod lisation multidimensionnelle de donn es complexes EDIIS DEA ECD Univ Lyon2 2003 Teste O Elaboration d entrep ts de donn es complexes Actes du XVIII me Congr s INFORSID 00 ISBN 2 906855 16 2 p229 245 16 19 mai 2000 Lyon Rh ne France Teste O Mod lisation et manipulation d entrep ts de donn es complexes et historis es Th se de Doctorat Universit Paul Sabatier de Toulouse France 2000 Vassiliadis P Sellis T A Survey on Logical Models for OLAP Databases SIGMOD 99 Wan T Zeitouni K M
24. se g n ralement par ces trois tapes e premi rement on g n re une instance du m tamod le figure 2 cette instance repr sente le mod le multidimensionnel du magasin de donn es en cours de mod lisation e deuxi mement on fait la transformation de ce mod le soit vers un fichier XML ou vers une base de donn es relationnelle e ce dernier choix va nous permettre dans la troisi me tape de choisir soit un entrep t XML ou un entrep t relationnel Instanciation Transformation Cr ation Sch ma XML Relationnel 3 M ta 1 Mod le 4 n Mod le UML trep t de donn es XML A XN Sch ma D n Niveau Nivea M ta Instance gt gt i gt j4 Niveau h Niveau Niveau Conceptuel Logique Physique Figure 3 Le processus de mod lisation Nous avons opt pour ce travail la solution relationnelle En effet GEDP est un prototype implant au dessus du SGBD Oracle version 10g Le choix d un SGBD relationnel est motiv par la grande capacit de stockage ainsi la performance lors de la manipulation des donn es En effet les syst mes de gestion de bases de donn es relationnelles offrent d excellentes performances en terme de rapidit d acc s de volume de stockage et de stabilit des donn es GEDP se base sur une approche incr mentale L administrateur labore l entrep t tape p
25. t figure 2 permettant de cr er les diff rents magasins de donn es de l entrep t Ce m tamod le est une g n ralisation du mod le IST d crit auparavant avec la prise en compte des faits complexes et les nouveaux concepts d finis lors de la mod lisation multidimensionnelle du magasin CIST Peu de travaux proposent des m tamod les multidimensionnels l objectif de ces travaux est de sp cifier des m tamod les pour repr senter les bases de donn es multidimensionnelles Dans 23 les auteurs ont sp cifi un m tamod le pour la construction d un entrep t de donn es spatiales Aussi un autre m tamod le multidimensionnel propos par Abell 1 il s est bas sur le langage UML pour donner un plus de s mantique en profitant des concepts objets tel que les relations de g n ralisation et de composition Cependant ces travaux ne sont pas suffisants et ne sont pas adapt s pour repr senter les concepts multidimensionnels comme nous souhaitons le faire Notamment le standard de l OMG Object Management Group CWM Common Warehouse MetaModel qui propose un ensemble de m tamod les pour les techniques d entrep t de donn es 12 Cet ensemble CWM est assez complet pour mod liser un entrep t de donn es dans son ensemble Mais le m tamod le multidimensionnel propos par CWM repr sente les aspects multidimensionnels d une fa on g n rale il ne prend pas en compte de tous les objets d une base d
26. ue exp donn es exprim es dans des chelles ou des langues diff rentes et ou e multiversions les donn es sont volutives en termes de d finition ou de valeur BD temporelles recensements p riodiques Nous montrons maintenant pourquoi les donn es technop dagogiques sont complexes en nous basant sur la d finition pr cit e e multiformats Les donn es relatives aux scores et notes obtenues sont repr sent es sous forme de BD les donn es relatives aux ressources p dagogiques sont multim dia etc e multistructures Les donn es sur les profils des apprenants sont consid r es comme fortement structur s alors que celles relatives aux sc narios p dagogiques sont semistructur es documents XML e multisources Certaines ressources p dagogiques sont d velopp s localement et peuvent par cons quent tre r cup r s partir d un entrep t index avec LOM Pendant que d autres ressources peuvent maner du Web Les donn es sur les profils des apprenants peuvent tre extraites partir d une base de donn es de la scolarit e multimodales les exemples fournis dans un cours peuvent tre dans des langues diff rentes Anglais Francais Arabe Les r sultats d valuation peuvent utiliser des chelles diff rentes en fonction de l enseignant et de l activit d valuation multiversions par exemple les donn es d valuation sont par nature volutives 3 Mod lisation mu
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