TRAX LRS 2.0

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760 506 Sébastien FRAYSSE

La version 2.0 de TRAX LRS vient tout juste de sortir aprés plus d’une année de travail. Une nouvelle mouture qui gagne en maturité et continue à tracer une voie originale sur le marché des LRS, soutenue par une communauté grandissante en France et à l’étranger. Si vous vous intéressez aux LRS, voici pourquoi TRAX LRS mérite toute votre attention…

Un LRS « progressif »

Il y a mille façons d’aborder xAPI, tout autant de cas d’usage, de situations différentes, d’écosystèmes plus ou moins complexes, d’objectifs plus ou moins ambitieux. Et le meilleurs moyen d’aborder le sujet, c’est de commencer petit, puis de progresser pas à pas, expérimentation après expérimentation, projet après projet.

C’est dans cet esprit qu’a été conçu TRAX LRS. Une solution simple et minimaliste pour ceux qui débutent. Des fonctionnalités pour vous aider à aller de plus en plus loin. De nombreuses options de configuration pour répondre à la diversités des situations. Des possibilités d’intégration et d’extension pour les plus experts.

Bien sûr, TRAX LRS est aussi le seul LRS certifié en France et un des 2 principaux LRS open source certifiés au monde. Mais ce qui différencie vraiment la solution, c’est sa grande versatilité, d’où son surnom : The Progressive LRS.

Sponsoring & Open Source

S’il fallait retenir un autre point marquant du projet TRAX LRS, c’est l’implication grandissante d’acteurs majeurs du monde de la formation : grandes écoles (ENAC, ISAE SUPAERO), universités et labos de recherche (LORIA, UPPA, SAMSEI), éditeur de solution logicielle (MOS), prestataires de services (MasterSolution, Solunea, TAX Academy, Ingenium), en France, en Suisse et en Allemagne.

Une dynamique qui permet de financer le projet tout en visant des objectifs de diffusion au plus grand nombre. Deux éditions sont ainsi proposées. La Starter Edition est publiée en Open Source (GNU-GPL3) et permet de couvrir les besoins fonctionnels de base. L’Extended Edition est réservée aux sponsors et propose en avant première des fonctionnalités innovantes, qui rejoindront à terme la version Open Source.

Mais le plus important est sans doute la naissance d’une véritable communauté qui partage ses idées et retours d’expérience dans un espace collaboratif dédié, et influe sur la roadmap du produit.

Pour en savoir plus sur les contributeurs ou pour devenir vous-même contributeur, c’est par ici.

Pas de Learning Analytics

De nombreux LRS du marché promettent de couvrir vos besoins en Learning Analytics. Ce n’est pas le cas de TRAX LRS. C’est un choix assumé et pleinement justifié. Voici pourquoi…

Les architectes de solutions logicielles ont l’habitude de respecter un principe clé que les anglo-saxons appellent « separation of concerns« , que l’on pourrait traduire vulgairement par « chacun son rôle« . Dans le monde des données, on distingue généralement 2 grands processus :

  • La collecte de données issues de systèmes hétérogènes, dont on essai d’assurer le plus haut niveau de qualité possible ;
  • L’exploitation de ces données à différentes fins : présentation de dashboards, consommation par des algorythmes d’individualisation, etc.

Le rôle du LRS est de supporter le premier processus, et c’est déjà tout un programme. Le second processus, qui se concentre sur l’usage final des données, est quant à lui très dépendant du projet et nécessite le plus souvent des solutions dédiées. Il est donc illusoire d’imaginer une solution tout-en-un couvrant ces 2 processus.

Le choix pour TRAX LRS est donc de se concentrer sur la collecte des données, tout en étant le plus ouvert possible sur les usages qui pourront en être fait, notamment grâce à un système de connecteurs.

Protection des données personnelles

S’il est une fonctionnalité qui a été particulièrement chouchoutée, c’est bien la protection des données personnelles. Quoi de plus naturel pour une solution qui est née sur un territoire soumis à la RGPD (règlementation générale sur la protection des données personnelles). Au chapitre des innovations dans ce domaine, on trouve notamment :

  • Un mécanisme de pseudonymisation des traces d’apprentissage à l’entrée du LRS ;
  • La possibilité de créer des comptes usagers pour que chacun puisse consulter ses propres données personnelles ;
  • La gestion des identités multiples, problème fréquent lorsque les traces proviennent de plusieurs plateformes ;
  • La possibilité de créer un « point d’accès » permettant de transférer ses données personnelles vers un autre LRS.
  • La possibilité de supprimer définitivement du LRS les données d’un usager.

Autres fonctionnalités & informations techniques

Le but de cet article n’est pas de dresser un inventaire exhaustif des fonctionnalités et caractéristiques techniques de la solution. Le site Web http://traxlrs.com est là pour ça. Je vous invite donc à le consulter.

Quelques images

Page de connexion

Système de filtrage des statements

Exploration d’un statement

Historique des accès aux APIs


D’autres articles vous attendent sur notre tout nouveau site dédié aux données d’apprentissage.

Sébastien FRAYSSE

xAPI, Trax LRS, Learning Analytics, Moodle, Laravel

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