Interprétation automatique de traces d'activités d'apprenants issues de différents contextes pour une modélisation du diagnostic

Résumé : Les apprenants travaillent de plus en plus sur des environnements informatiques leur offrant un panel d'activités réalisables à l'aide d'outils de différentes natures, générant des traces d'activités qu'il faut considérer et combiner, afin d'établir un diagnostic aussi fin que possible de l'activité de l'apprenant. Cet article présente le modèle de diagnostic informatique DiagElec dont la finalité est l'établissement d'un diagnostic de l'activité de l'apprenant, établi en considérant les traces issues de différents outils. Les diagnostics générés intègrent une notion d'incertitude grâce à un degré de croyance (DC) embarqué dans les règles de diagnostic. Pour évaluer DiagElec, nous avons réalisé une expérimentation en deux phases, avec des apprenants, puis avec des enseignants. À partir du corpus de diagnostics faits par les enseignants, nous cherchons l'émergence d'un modèle de diagnostic humain pour réajuster les DC et ainsi améliorer le diagnostic automatique.
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Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, Lavoisier, 2012, 17 (2), pp.41-72. 〈10.3166/isi.17.2.41-72〉
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Contributeur : Denis Bouhineau <>
Soumis le : mercredi 23 octobre 2013 - 16:06:47
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 08:48:04

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Sandra Michelet, Vanda Luengo, Jean-Michel Adam, Nadine Mandran. Interprétation automatique de traces d'activités d'apprenants issues de différents contextes pour une modélisation du diagnostic. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, Lavoisier, 2012, 17 (2), pp.41-72. 〈10.3166/isi.17.2.41-72〉. 〈hal-00873895〉

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