Jean Piaget s'appliqua au développement d'une épistémologie génétique qui prit la forme d'une psychologie dont l'objectif était de saisir les structures cognitives des sujets dans leurs différents stades de constitution. Concentrant ses recherches sur le développement des structures cognitives chez l'enfant il montre qu'elles s’organisent par la relation que l'enfant entretient avec la communauté épistémique dans laquelle il évolue. Cela implique que les normes qui régulent cette communauté se trouvent dans les procédures de formation des connaissances. Nous avons analysé les comptes rendus des expériences de Piaqet, leurs modalités d’exécution et de restitution en partant du présupposé qu' en tant que pratique sociale la recherche scientifique n'échappe pas aux relations qui organisent l'espace social. L’anthropologie cognitive, l'ethnographie de l’apprentissage et la théorie de la cognition distribuée ont fourni des modèles de compréhension des dynamiques socio-cognitives qui permettent de rendre compte du contexte épistémique de l'épistémologie génétique. A l’aune de cette lecture, les savoirs situés issus des épistémologies féministes et décoloniales apparaissent comme une forme paroxysmique du modèle piagétien. Cette recherche montre que l'épistémologie génétique est porteuse dune réflexion implicite sur la distribution sociale des connaissances qui a nourri les épistémologies critiques. Elle soutient que la co-formation des structures et des communautés épistémiques, loin de constituer une limite au projet de connaissance humaine dessine simplement le contexte de son émergence en tant qu'expérience psychique. / Jean Piaget sought to produce a genetic epistemology, that is a psychology that allowed for a qrasp of subjects' cognitive structures at different stages of their devetopment. As such his work provides a new understanding of structuralism, one grounded not in language but in action. Focused on the emergence of cognitive structures in children, his researcn shows how these structures are organized by the retationship the child entertains with the epistemic community in which he or she grows This implies that the rutes and standards that regulate this community are inseparable from processes though which knowledqe comes into beilng.This thesis proposes an analvsis of Piaqet's experiments, their protocols and accounts, that proceeds from the assumption that as a social practice scientific research is not immune to the relationships that organize social space. Cognitive antnropology, the ethnography of learning and theories of distributed cognition provided rnodels for understanding the socio-cognitive dynamics that can account for the epistemic context of genetic epistemolgy. ln this light, situated knowledges denvlnq from feminist and decolonial epistemotogies appear as paroxysmal versions of Piaget's model. Indeed, this research shows that genetic epistemology contains an implicit reflection on the social distribution of. and differential access to knowledge which nurtured critical epistemologies. It argues that the co-creation of epistemic structures and communities far frorn beinq a limit to the constitution of human knowledge may be seen as simply circumscribing the context of its emergence as a psychological experience

Ce travail de thèse s’insère dans un projet de recherche plus global dont l’objectif est d’analyser le potentiel migratoire de cellules cancéreuses. Dans le cadre de ce doctorat, on s’intéresse à l’utilisation du traitement des images pour dénombrer et classifier les cellules présentes dans une image acquise via un microscope. Les partenaires biologistes de ce projet étudient l’influence de l’environnement sur le comportement migratoire de cellules cancéreuses à partir de cultures cellulaires pratiquées sur différentes lignées de cellules cancéreuses. Le traitement d’images biologiques a déjà donné lieu `a un nombre important de publications mais, dans le cas abordé ici et dans la mesure où le protocole d’acquisition des images acquises n'était pas figé, le défi a été de proposer une chaîne de traitements adaptatifs ne contraignant pas les biologistes dans leurs travaux de recherche. Quatre étapes sont détaillées dans ce mémoire. La première porte sur la définition des prétraitements permettant d’homogénéiser les conditions d’acquisition. Le choix d’exploiter l’image des écarts-type plutôt que la luminosité est un des résultats issus de cette première partie. La deuxième étape consiste à compter le nombre de cellules présentent dans l’image. Un filtre original, nommé filtre «halo», permettant de renforcer le centre des cellules afin d’en faciliter leur comptage, a été proposé. Une étape de validation statistique de ces centres permet de fiabiliser le résultat obtenu. L’étape de segmentation des images, sans conteste la plus difficile, constitue la troisième partie de ce travail. Il s’agit ici d’extraire des «vignettes», contenant une seule cellule. Le choix de l’algorithme de segmentation a été celui de la «Ligne de Partage des Eaux», mais il a fallu adapter cet algorithme au contexte des images faisant l’objet de cette étude. La proposition d’utiliser une carte de probabilités comme données d’entrée a permis d’obtenir une segmentation au plus près des bords des cellules. Par contre cette méthode entraine une sur-segmentation qu’il faut réduire afin de tendre vers l’objectif : «une région = une cellule». Pour cela un algorithme utilisant un concept de hiérarchie cumulative basée morphologie mathématique a été développée. Il permet d’agréger des régions voisines en travaillant sur une représentation arborescente de ces régions et de leur niveau associé. La comparaison des résultats obtenus par cette méthode à ceux proposés par d’autres approches permettant de limiter la sur-segmentation a permis de prouver l’efficacité de l’approche proposée. L’étape ultime de ce travail consiste dans la classification des cellules. Trois classes ont été définies : cellules allongées (migration mésenchymateuse), cellules rondes «blebbantes» (migration amiboïde) et cellules rondes «lisses» (stade intermédiaire du mode de migration). Sur chaque vignette obtenue à la fin de l’étape de segmentation, des caractéristiques de luminosité, morphologiques et texturales ont été calculées. Une première analyse de ces caractéristiques a permis d’élaborer une stratégie de classification, à savoir séparer dans un premier temps les cellules rondes des cellules allongées, puis séparer les cellules rondes «lisses» des «blebbantes». Pour cela on divise les paramètres en deux jeux qui vont être utilisés successivement dans ces deux étapes de classification. Plusieurs algorithmes de classification ont été testés pour retenir, au final, l’utilisation de deux réseaux de neurones permettant d’obtenir plus de 80% de bonne classification entre cellules longues et cellules rondes, et près de 90% de bonne classification entre cellules rondes «lisses» et «blebbantes». / This thesis is part of a broader research project which aims to analyze the potential migration of cancer cells. As part of this doctorate, we are interested in the use of image processing to count and classify cells present in an image acquired usinga microscope. The partner biologists of this project study the influence of the environment on the migratory behavior of cancer cells from cell cultures grown on different cancer cell lines. The processing of biological images has so far resulted in a significant number of publications, but in the case discussed here, since the protocol for the acquisition of images acquired was not fixed, the challenge was to propose a chain of adaptive processing that does not constrain the biologists in their research. Four steps are detailed in this paper. The first concerns the definition of pre-processing steps to homogenize the conditions of acquisition. The choice to use the image of standard deviations rather than the brightness is one of the results of this first part. The second step is to count the number of cells present in the image. An original filter, the so-called “halo” filter, that reinforces the centre of the cells in order to facilitate counting, has been proposed. A statistical validation step of the centres affords more reliability to the result. The stage of image segmentation, undoubtedly the most difficult, constitutes the third part of this work. This is a matter of extracting images each containing a single cell. The choice of segmentation algorithm was that of the “watershed”, but it was necessary to adapt this algorithm to the context of images included in this study. The proposal to use a map of probabilities as input yielded a segmentation closer to the edges of cells. As against this method leads to an over-segmentation must be reduced in order to move towards the goal: “one region = one cell”. For this algorithm the concept of using a cumulative hierarchy based on mathematical morphology has been developed. It allows the aggregation of adjacent regions by working on a tree representation ofthese regions and their associated level. A comparison of the results obtained by this method with those proposed by other approaches to limit over-segmentation has allowed us to prove the effectiveness of the proposed approach. The final step of this work consists in the classification of cells. Three classes were identified: spread cells (mesenchymal migration), “blebbing” round cells (amoeboid migration) and “smooth” round cells (intermediate stage of the migration modes). On each imagette obtained at the end of the segmentation step, intensity, morphological and textural features were calculated. An initial analysis of these features has allowed us to develop a classification strategy, namely to first separate the round cells from spread cells, and then separate the “smooth” and “blebbing” round cells. For this we divide the parameters into two sets that will be used successively in Two the stages of classification. Several classification algorithms were tested, to retain in the end, the use of two neural networks to obtain over 80% of good classification between long cells and round cells, and nearly 90% of good Classification between “smooth” and “blebbing” round cells.

Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phénomènes. Cette importante capacité d'adaptation est observée dans le cas de tuteurs humains. Les humains sont capables de gérer toutes ces complexités à l'aide de l'attention et du mécanisme de conscience (Baars B. J., 1983, 1988), et (Sloman, A and Chrisley, R., 2003). Toutefois, reconstruire et implémenter des capacités humaines dans un agent artificiel est loin des possibilités actuelles de la connaissance de même que des machines les plus sophistiquées. Pour réaliser un comportement humanoïde dans une machine, ou simplement pour mieux comprendre l'adaptabilité et la souplesse humaine, nous avons à développer un mécanisme d'apprentissage proche de celui de l'homme. Ce présent travail décrit quelques concepts d'apprentissage fondamentaux implémentés dans un agent cognitif autonome, nommé CTS (Conscious Tutoring System) développé dans le GDAC (Dubois, D., 2007). Nous proposons un modèle qui étend un apprentissage conscient et inconscient afin d'accroître l'autonomie de l'agent dans un environnement changeant ainsi que d'améliorer sa finesse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage, Conscience, Agent cognitif, Codelet.

Cette recherche vise, d'un point de vue scientifique, à valider la structure d'argumentation interprétative de Kane (2006) par l'application de cette structure à l'analyse de politiques institutionnelles d'évaluation des apprentissages (PIEA) du réseau collégial québécois. Elle vise aussi, d'un point de vue pratique, à identifier des moyens que peuvent mettre en place les institutions pour permettre d'assurer l'argumentation de la validité des inférences au regard des apprentissages des étudiants. Une analyse de contenu de politiques institutionnelles d'évaluation des apprentissages (PIEA) est réalisée à partir de la structure d'argumentation interprétative de Kane (2006). Une modélisation schématique des moyens identifiés dans les politiques institutionnelles d'évaluation des apprentissages (PIEA) est produite, menant à l'élaboration de lignes directrices permettant de chercher à assurer l'argumentation de la validité des inférences d'évaluation en évaluation des apprentissages au collégial. Cette recherche a aussi permis de générer des hypothèses quant à l'exhaustivité, l'exclusivité et la pertinence des catégories du modèle de Kane (2006) dans ce contexte, tout en apportant une suggestion en complément à ce modèle théorique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Structure d'argumentation interprétative, Validité, Inférence d'évaluation, Évaluation des apprentissages, Politiques institutionnelles d'évaluation des apprentissages (PIEA).

Reproduction de : Thèse d' exercice : Médecine spécialisée : Nancy 1 : 2002. / Thèse : 2002NAN11102. Titre provenant de l'écran-titre.

Mémoire d'orthophonie : Médecine : Nancy 1 : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Thesis--Gothenburg. Extra t.p. with thesis statement inserted. / "The tips project 21." Includes bibliographical references (p. 297-308).

Thèse (M.A.)--Université Laval, 2007. / Bibliogr.: f. 126-132. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

La maîtrise des concepts fondamentaux de la programmation et la capacité à réaliser des programmes simples sont les objectifs essentiels de l’enseignement dans les cours d’introduction à l’informatique. L’enseignement et l’apprentissage de la programmation sont considérés complexes, ce qui explique le taux d’abandon important de ces filières, largement documenté dans la littérature. De nombreux travaux proposent des environnements d’apprentissage de la programmation assistant les apprenants dans la maîtrise de la syntaxe et de la sémantique des langages de programmation. Toutefois, parmi les causes d’échecs, la littérature identifie un manque de capacité à décomposer et formaliser un problème sous forme d’algorithme.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à la phase d’analyse et de mise en solution algorithmique. Cette phase a pour rôle de faire acquérir à l’apprenant une démarche de résolution de problème et de formalisation de la solution. Dans cette phase l’apprenant décrit ou structure sa solution algorithmique à l’aide d’une notation formelle (pseudo-code) indépendant de tout langage de programmation.L’étude de la littérature indique que l’amélioration de la capacité de résolution de problème passe par la pratique. Dans le cadre de la programmation pour les novices, il est nécessaire de faire de nombreux exercices (résolution de problème) avec des niveaux de difficulté croissante. Il est par ailleurs nécessaire de fournir une rétroaction en rapport avec les erreurs commises par les apprenants.Dans cet objectif nous proposons AlgoInit, un environnement Web pour l’apprentissage de l’algorithmique. En nous basant sur l’étude de la littérature, nous avons défini :- Une modélisation basée sur la taxonomie de Bloom pour définir le niveau cognitif des exercices proposés ;- Une approche d’évaluation basée sur la comparaison de la solution apprenant à une solution modèle. Pour comparer les solutions (apprenant et modèles) décrites en pseudo-code, nous passons par une étape de transformation des solutions en des arbres étiquetés construits à partir d’une base de règle ;- Des règles pour fournir rétroaction et exercices progressifs en fonction du résultat de l’évaluation de la solution de l’apprenant.Afin d’évaluer la potentialité de notre prototype, nous avons mené deux expérimentations à l’université de Djibouti. La première expérimentation a été consacrée à l’évaluation de la capacité de notre prototype à reconnaître les différentes solutions algorithmiques. Quant à la deuxième, elle a été consacrée à l’évaluation de l’intérêt pédagogique d’AlgoInit. Ces expérimentations ont montré des résultats probants sur la capacité d’AlgoInit de classer les solutions (correctes et incorrectes) et de fournir des rétroactions utiles. Les résultats indiquent également que notre système à une influence significative sur la capacité de résolution de problèmes des étudiants. / Mastering the basic concepts of programming and the ability to carry out simple programs are the essential objectives of introductory computer science courses. The teaching and learning of programming is considered complex, which explains the high drop-out rate of these programs, widely documented in the literature. Many works provide learning environments for programming that assist learners in mastering the syntax and semantics of programming languages. However, among the causes of failure, the literature identifies a lack of ability to decompose and formalize a problem in the form of an algorithm.In the context of this thesis, we are interested in the analysis and algorithmic solution phase. The purpose of this phase is to teach the learner a problem solving and formalization process. In this phase the learner describes or structures his algorithmic solution using a formal notation (pseudo-code) independent of any programming language.The literature review indicates that improving problem solving skills requires practice. As part of programming for novices, it is necessary to do many exercises (problem solving) with increasing difficulty levels. It is also necessary to provide feedback related to the mistakes made by the learners.For this purpose we propose AlgoInit, a Web environment for algorithmic learning. Based on the study of the literature, we defined:- A modeling based on Bloom's taxonomy to define the cognitive level of the proposed exercises.- An evaluation approach based on the comparison of a learning solution to a model solution. To compare the solutions (learner and models) described in pseudo-code, we go through a step of transforming solutions into labeled trees built from a rule base- Rules for providing feedback and progressive exercises based on the outcome of the learner's solution assessment.To evaluate the potential of our prototype, we have conducted two experiments at the University of Djibouti. The first experiment was devoted to evaluating the ability of our prototype to recognize the different algorithmic solutions. As for the second one, it was devoted to the evaluation of the educational interest of AlgoInit. These experiments have shown convincing results on the ability of AlgoInit to classify solutions (correct and incorrect) and to provide useful feedback. The results also indicate that our system has a significant influence on students’ problem solving ability.

Cette thèse présente les principes d'apprentissage considérés comme fondamentaux par Staats (1975) dans son paradigme du behaviorisme social. L'approche qu'il propose inclut une intégration des conditionnements classique et instrumental qui sont les deux principaux types d'apprentissage. De plus, cette approche accorde une importance considérable à l'étude et au développement théorique et expérimental du comportement humain complexe. Le chapitre premier décrit les principes des conditionnements classique et instrumental; le chapitre II en développe les sous-principes, alors que le chapitre III met en évidence 1'interrelation entre ces deux types de conditionnement. Le chapitre IV traite des stimuli et des réponses manifestes et voilés. Le chapitre V expose les différents types de mécanismes S-R. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2014