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RésuméL’utilisation croissante du langage XML dans le domaine de l’éducation est à la base de la conception de modèles de documents élaborés, que ce soit via des DTD ou, plus récemment via des schémas XML, visant à refléter la structure sémantique de contenus pédagogiques. L’existence de tels modèles a favorisé la production et la disponibilité de telles ressources, toutefois structurées de manière hétérogène. Dans un tel contexte, partager et réutiliser des ressources existantes s’avère d’un intérêt incontestable, à la fois en termes d’interopérabilité entre les applications et entre les différents auteurs. Le projet FAVORITE décrit notre approche basée sur l’intégration de schémas XML en vue de répondre à deux besoins essentiels en termes de réutilisabilité : l’accès aux données pédagogiques et leur adaptation à un contexte spécifique. D’une part, l’accès aux données est procuré au travers d’un schéma unifié ; d’autre part, sur cette base, nous facilitons leur adaptation à un nouveau contexte en dégageant les contraintes structurelles et sémantiques susceptibles d’être source de conflits.

Due to the extensive use of XML markup language in the education domain, there has been a great interest on proposing rich data models DTDs or recently XMLSchemas) that reflects course semantics. The existence of such rich schemas has made a large amount of heterogeneously structured courses widely available in distributed repositories. In this framework, sharing and reusing structured courses by several applications and users is of major concern. In this paper, we present the FAVORITE project, which proposes and describes a novel strategy to integrate heterogeneous XML Schemas. Two main aspects are considered in our approach. Firstly, integration aims to facilitate access to multiple distributed structured courses by providing global views that abstract and unify the original course sources. Secondly, integration also facilitates the task of adaptation, through conflict resolution techniques, which are responsible for extracting relevant semantic and structural information.