Un modèle pour les algorithmes avec retour sur trace dans les tuteurs par traçage de modèles
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse décrit des travaux de recherches effectués sur des systèmes tutoriels intelligents (STI) et plus précisément sur les tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les travaux de recherche présentés ici s’intéressent à la conception de MTT pour des domaines dans lesquels les étudiants peuvent résoudre la tâche qui leur est assignée de plusieurs façons. Ces domaines comportent parfois des algorithmes avec retour sur trace lorsque l’étudiant ne sait pas forcément quelles sont les alternatives qui feront progresser correctement l’état de la tâche.Cette thèse présente dans un premier temps un système de représentation de connaissances pour les algorithmes avec retour sur trace qui rend les connaissances de cet algorithme exploitables par des agents logiciels. Elle présente dans un second temps un ensemble de processus qui exploitent ces connaissances dans le cadre de MTT pour assurer automatiquement le suivi de l’étudiant et ainsi que la production d’interventions pédagogiques. En premier, ces interventions consistent à fournir à l'étudiant de l’aide pour la prochaine étape qui explique quelles sont les possibilités dont dispose l'étudiant et comment déterminer laquelle est la meilleure. En deuxième, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions stratégiques qui lui confirment que son action est valide tout en l’informant de l’existence d’une meilleure alternative le cas échéant. Enfin, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions négatives qui lui apprennent dans quelles situations les actions invalides qu’il vient d’effectuer s’appliquent.Une expérimentation a été réalisée avec des étudiants de biologie de l’Université de Sherbrooke pour évaluer les effets de ces interventions sur les choix des étudiants au cours de la résolution de la tâche. Les résultats de cette expérience montrent que les étudiants bénéficiant de ces interventions effectuent plus souvent des choix optimaux, et démontrent ainsi une plus grande maîtrise du domaine.
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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».