Conception d'un modèle de l'apprenant utilisant les réseaux bayésiens pour le système tutoriel intelligent ASTUS
Notice bibliographique
Résumé
Le présent mémoire s'inscrit dans le cadre du projet ASTUS (Apprentissage par système tutoriel de l’Université de Sherbrooke), projet dirigé par le Dr Mayers, qui vise le développement d'un système tutoriel intelligent (STI) générique. Le modèle de l’apprenant est un élément essentiel pour ce type de système, car il constitue la représentation même de l’apprenant réel dans l’ensemble du STI. Sans ce type de modèle, un STI n’aurait conscience que des entrées matérielles (un clic à droite de la souris, une chaîne de caractères, tout au plus l’instance d’un objet choisi par l’apprenant) sans savoir quels étaient les motifs réels de ces actions. De plus, le modèle de l’apprenant permet au STI d’inférer les actions d’un apprenant et d’en déduire ses motivations. Cette inférence se fait, entre autres, lors de la résolution d’un problème. Elle sert, par exemple, à déduire l’information à l’égard de la maîtrise des connaissances qu’utilise l’apprenant, ce qui est utile pour l’évaluation de ses performances et compétences. Ce mémoire propose, en premier lieu, une structure logicielle du modèle de l’apprenant destiné à satisfaire les attentes d’ASTUS à l’égard de la représentation de l’apprenant. En deuxième lieu, ce mémoire présente un modèle de l’apprenant tirant profit des réseaux bayésiens. Cette implantation est évidemment faite grâce à la structure précédemment exposée. De cette combinaison, il résulte un modèle innovateur qui satisfait les besoins en représentation de l’apprenant d’un STI et qui établit un fondement solide pour le modèle de l’apprenant dans le cadre d’ASTUS. Finalement, ce mémoire met en lumière les résultats obtenus dans ASTUS par l’utilisation de ce modèle conçu avec les réseaux bayésiens.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».