Aide à l'évaluation diagnostique de travaux pratiques en électronique numérique en utilisant un algorithme d'apprentissage

Mariam Tanana (1) , Nicolas Delestre (1)

1 LITIS - Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes

Dans les domaines où un " savoir-faire " est nécessaire pour l'acquisition des connaissances, il est toujours difficile d'évaluer un apprenant. Nous pouvons prendre l'exemple des travaux pratiques. En dehors de leur préparation, le travail le plus fastidieux pour l'enseignant reste l'évaluation des résultats fournis par les apprenants. Dans cet article, nous proposons une démarche pour l'évaluation diagnostique des productions des apprenants en utilisant des algorithmes d'apprentissage. Nous commencerons par présenter notre domaine d'application et la démarche pédagogique pour réaliser ces productions. Nous présenterons ensuite les données expérimentales disponibles qui nous permettront de valider nos hypothèses de travail. Nous rappellerons l'objectif et les caractéristiques des algorithmes d'apprentissage et comment en choisir un qui répond à notre problématique. Par ailleurs, nous définirons une mesure de similarité entre données du domaine, et nous montrerons qu’elle permet de faire une première évaluation sommative. Enfin, nous montrerons que l'utilisation de l'algorithme du k-ppv, associé à une base d'apprentissage, permet de faire de l'évaluation diagnostique dans la majorité des cas.

Mots clés: machine learning; diagnostic assessment; STICEF; learning and technology; similarity measure between graphs; electronic schema

Domaines: Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain; Education

Mariam Tanana, Nicolas Delestre. Aide à l'évaluation diagnostique de travaux pratiques en électronique numérique en utilisant un algorithme d'apprentissage. STICEF (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication pour l'Éducation et la Formation), 2010, 17, 22 p. ⟨hal-00696303⟩