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Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Visualisation automatique de graphes pour l’apprentissage des algorithmes

Résumé

When learning algorithms in computer science, visualizations are generally appreciated to help reason about abstract data structures. However, dedicated tools often require a significant investment, which hinders their adoption and reduces the autonomy of students. This paper presents AutoGraph, a module for Python that allows visualizing any implementation of a graph, whatever its format, without restricting the practice within a specific software. We present a functional prototype, its intended uses and our approach to disseminate it to high schools and undergraduate courses.
Lors de l’apprentissage des algorithmes en informatique, les visualisations sont généralement appréciées pour aider à raisonner sur des structures de données abstraites. Cependant les outils dédiées nécessitent souvent un investissement conséquent, qui freine leur adoption et réduit l’autonomie des étudiants. Cet article présente AutoGraph, un module pour Python permettant de visualiser toute implémentation d’un graphe, quel que soit son format, sans borner la pratique au sein d’un logiciel spécifique. Nous présentons ici un prototype fonctionnel, les usages auxquels il s’adresse et notre démarche de dissémination auprès de lycées et de formations post-bac.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03290328 , version 1 (19-07-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03290328 , version 1

Citer

Pierre Baron, Laurent Roche, Thibault Raffaillac. Visualisation automatique de graphes pour l’apprentissage des algorithmes. 10e Conférence sur les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, Marie Lefevre, Christine Michel, Jun 2021, Fribourg, Suisse. pp.373-376. ⟨hal-03290328⟩
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