Intégration de deux versions de la plateforme Astus
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire s’inscrit dans le cadre du projet Astus (Apprentissage par Système Tutoriel de l’Université de Sherbrooke), qui vise à développer une plateforme générique permettant la création des MTTs1 (MTT pour “Model-Tracing Tutor”). Ces dernières années, Astus a été mis à l’épreuve par l’élaboration de nombreux MTTs, et les résultats ont été prometteurs. Cependant, deux travaux récents ont abouti à deux versions distinctes d’Astus, rendant les MTTs créés sur une plateforme incompatible avec d’autre, L’objectif de ce travail est de comparer et de contraster ces deux travaux afin de trouver leurs points de divergence, en vue d’en concevoir une version unifiée. Afin d’atteindre notre objectif, nous avons commencé par étudier l’aspect théorique et conceptuel d’Astus dans le but de comprendre son architecture et son fonctionnement. Parmi nos références essentielles figurent la thèse de Jean-François Lebeau (J-F.L.) [1] et celle de Gabriel Beaulieu (G.B.) [2]. Ces deux thèses représentent les deux versions mentionnées précédemment. Et pour approfondir davantage, nous avons également examiné le code source des deux versions. Selon notre analyse, l’incompatibilité provient principalement des différences de la langue dédiée (DSL pour “ domain-specific language”) utilisée pour coder les connaissances d’un MTT. Pour faire suite à ces constatations, l'objectif de ce mémoire se traduit par une restructuration de ce langage et de sa grammaire et, par la création d'outils pour valider les MTTs utilisant ce langage. Cette thèse présente la grammaire du langage DSL Astus. La grammaire proposée est conforme au standard EBNF (Extended Backus-Naur Form). Le choix de la norme EBNF est suffisamment justifié. Nous avons également développé un compilateur permettant la vérification syntaxique d’un MTT Astus et la génération du code C# équivalent. Ce compilateur fonctionne selon la grammaire fournie et devrait avoir moins de corrélation avec la plateforme dans son ensemble. Les résultats obtenus sont très prometteurs. Nous avons également proposé une nouvelle architecture conceptuelle à laquelle nous avons intégré de nouveaux composants.
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 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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,011 |
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 ».