Apport des technologies multimédias dans le système d'apprentissage en ligne Sphinx
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente le projet d'extension du système d'apprentissage en ligne Sphinx à des capacités multimédias. Sphinx est actuellement utilisé par les étudiants de l'université Laval au Québec dans le cadre d'un cours d'intelligence artificielle. Ce système permet aux étudiants de réviser pendant le cursus universitaire et avant les examens. L'originalité de la méthode réside dans le fait que le travail se fait de manière collaborative, chaque étudiant pouvant ajouter des commentaires sur les solutions proposées par les autres. Cette interactivité a cependant atteint ses limites et une nouvelle voie se profile afin d'augmenter la participation des étudiants. Les technologies 2D-3D permettent en effet de recréer des environnements de travail plus conviviaux et plus proches de ceux que connaissent ces jeunes adultes, notamment à travers les jeux vidéo. Nous décrivons ainsi dans cet article une nouvelle architecture et les nouvelles fonctionnalités du systèmes Sphinx qui sont en cours de développement. Ces outils sont censés augmenter la motivation des étudiants et leur fournir une aide personnalisée à travers un compagnon virtuel. Le prototype pourrait être opérationnel d'ici l'automne 2006 et ainsi être testé dans les conditions réelles.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».