Notice bibliographique
Résumé
With the increasing adoption of Model-Based Software Engineering (MBSE) to handle the complexity of modern software systems in industry and inclusion of modelling topics in academic curricula, it is no longer a question of whether to use MBSE but how to use it. Acquiring modelling skills to properly build and use models with the help of modelling formalisms are non-trivial learning objectives, which novice modellers struggle to achieve for several reasons. For example, it is difficult for novice modellers to learn to use their abstraction abilities. Also, due to high student-teacher ratios in a typical classroom setting, novice modellers may not receive personalized and timely feedback on their modelling decisions. These issues hinder the novice modellers in improving their modelling skills. Furthermore, a lack of modelling skills among modellers inhibits the adoption and practice of modelling in industry. Therefore, an automated and intelligent solution is required to help modellers and other practitioners in improving their modelling skills. This doctoral research builds an automated and intelligent solution for one modelling formalism - domain models, in an avatar of a domain modelling bot. The bot automatically extracts domain models from problem descriptions written in natural language and generates intelligent recommendations, particularly for teaching modelling literacy to novice modellers. For this domain modelling bot, we leverage the capabilities of various Artificial Intelligence techniques such as Natural Language Processing and Machine Learning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».