Des travaux pratiques à distance avec un feedback personnalisé

Avant l’automne 2020, les travaux pratiques des cours Image Processing I et II (donnés par les professeurs Michaël Unser et Dimitri Van De Ville) proposés aux étudiantes et étudiants Master de l’EPFL nécessitaient des salles équipées d’ordinateurs pour quelque 250 étudiantes et étudiants et une lourde infrastructure logicielle. Désormais, ceux-ci prennent la forme de notebooks Jupyter accessibles à distance via n’importe quel ordinateur connecté à Internet. Grâce à noto, la plateforme JupyterLab de l’EPFL pour l’éducation, ils fonctionnent simplement dans un navigateur web. «Nous avions prévu de moderniser ces travaux pratiques, la pandémie a accéléré ceci en nous obligeant à les proposer à distance», remarque Pol del Aguila Pla.

Indications et notation automatiques

Les notebooks ont pu être développé sous la direction de Pol del Aguila Pla grâce au fond DRIL (Digital Resources for Instruction and Learning) de l’EPFL, et à l’engagement de deux assistants-étudiants. Ces notebooks sont largement inspirés des séries d’exercices sur ordinateur élaborées par Daniel Sage, collaborateur scientifique au laboratoire d’imagerie biomédicale, au fil de 20 ans d’enseignement avec des travaux pratiques de traitement d’images. Les 15 notebooks créés proposent des exercices interactifs de différents niveaux, permettant de mieux saisir les concepts mathématiques cachés derrière les algorithmes de traitement d’images. Ils fournissent aussi aux étudiantes et étudiants un support guidé pour entrer du code et tester les algorithmes sur des images en condition réelle. Ils donnent également des indications automatisées en fonction des réponses aux questions, afin de les orienter dans la résolution des problèmes, sans en donner la solution. Les notebooks complétés par les étudiantes et étudiants sont corrigés automatiquement et ils reçoivent une note ainsi qu’un feedback personnalisé.

«Concevoir ces notebooks a représenté un énorme travail, car nous avons dû développer nous-mêmes trois nouvelles librairies open-source, une pour les visualisations interactives d’images et de signaux, une pour la programmation du traitement des images et une pour la notation automatique des exercices, le contrôle anti-plagiat et les ‘sanity checks’, soit les indications visant à guider les étudiantes et étudiants dans la résolution des problèmes», note Pol del Aguila Pla. Pour élaborer ces derniers, l’équipe a dû recenser toutes les difficultés possiblement rencontrées dans les exercices et toutes les options de réponses.

«Pour moi, c’était vraiment la partie la plus complexe. Nous avons dû concevoir les indications automatisées de manière à ce qu’elles aident les étudiantes et étudiants, sans que la réponse soit trop évidente», souligne Kay Lächler, étudiant Master en génie électrique qui a co-développé les notebooks avec Alejandro Noguerón Arámburu. Un exercice d’équilibrisme auquel les deux assistants-étudiants se sont livrés avec beaucoup d’apropos, en s’exprimant dans un langage adapté aux étudiantes et étudiants et en ajoutant parfois une touche d’humour. «Créer une cohérence entre les notebooks, les concevoir de manière à ce qu’il y ait une gradation dans la difficulté des exercices était un autre challenge», ajoute Alejandro Noguerón Arámburu, étudiant Master en microtechnique.

Une aide pérenne

Concrètement, les notebooks comprennent des exercices en Python et en JavaScript. Les étudiantes et étudiants doivent compléter les cellules pour produire un code de traitement d’images. Alors qu’auparavant ils devaient effectuer les exercices en 3 heures de travaux pratiques sur le campus, ils disposent désormais d’une semaine et peuvent s’y atteler quand ils le souhaitent. En plus des indications automatisées associées aux différents exercices, les étudiantes et étudiants ont pu bénéficier chaque semaine de «sessions d’aide» (2x 1heure).

«Les notebooks sont très utiles, car on peut mettre en pratique la théorie qu’on voit durant le cours, estime Célina Chkroun, étudiante Master en ingénierie des sciences du vivant. Ils permettent de mieux comprendre certains concepts mathématiques abstraits et je pense qu’ils me serviront encore par la suite. C’est sûr que je vais les rouvrir.» Un point de vue partagé par Ester Simkova, également étudiante Master en ingénierie des sciences du vivant. «Les notebooks m’ont déjà été utiles dans d’autres labos, le côté interactif, avec le fait de voir visuellement le résultat du codage, favorise l’apprentissage.»

Amélioration constante

Kay Lächler, qui a lui-même suivi les cours de traitement d’images, juge qu’avoir plus de temps pour réaliser les travaux pratiques, ainsi qu’une aide sous forme d’indications personnalisées, offre l’opportunité de mieux s’impliquer pour saisir les concepts en profondeur. Autre avantage selon Alejandro Noguerón Arámburu, la programmation en JavaScript et Python, deux langages largement utilisés. «Au vu des commentaires reçus jusqu’à maintenant, j’ai l’impression que ce nouveau format de travaux pratiques plaît aux étudiantes et étudiants, relève Pol del Aguila Pla, mais nous avons seulement deux semestres de recul.»

Célina Chkroun qui a pu observer l’évolution des notebooks entre le premier et le second semestre d’utilisation a vu que les demandes des étudiantes et étudiants avaient été prises en considération. «J’ai constaté une amélioration, par exemple, au début, il n’y avait pas de feedback accompagnant la note.» Répondre aux besoins des étudiantes et étudiants, dans la mesure du possible, est une volonté de Pol del Aguila Pla. «D’ailleurs, souvent, nous avions déjà commencé à travailler sur ce qui nous a été remonté.» Après avoir investi nombre d’heures dans la conception des notebooks, Pol del Aguila Pla et son équipe invitent toute personne intéressée par les trois librairies open source développées ou par un retour d’expérience à les contacter.

Auteur: Laureline Duvillard