Toute situation d’apprentissage est conçue dans le but de répondre à des objectifs pédagogiques spécifiques. Les enseignants-concepteurs évaluent la corrélation entre cesobjectifs et le déroulement réel de la situation d’apprentissage en pratiquant une activité d’observation. Pour être efficace, cette activité a besoin d’être organisée. Le but de ce travail de recherche est de fournir des outils et des méthodes afin d’améliorer cette activité. C’est la raison pour laquelle nous avons proposé le concept de Stratégie d’Observation. Le but est d’apporter aux acteurs d’un système d’apprentissage, et particulièrement à l’enseignant-concepteur, un ensemble d’outils pour 1/ définir des stratégies d’observation et 2/ calculer et restituer les résultats à l’aide d’une interface de visualisation ergonomique et intuitive. Ces deux outils séparés, mais communiquant, sont conçus pour être utilisés avant, pendant et/ou après les sessions d’apprentissage. Le premier outil permet aux enseignants-concepteurs de spécifier la manière dont ils veulent organiser l’observation en utilisant un langage proche de leur langage pédagogique habituel. Ceci en manipulant des indicateurs prédéfinis et des moyens de perception mis à leur disposition, etc. Un tel langage permet de s’abstraire de l’environnement d’apprentissage et de ses éléments qui pourraient restreindre le potentiel de réutilisation des stratégies définies (traces, données brutes, moyens d’observation, etc.). Le destinataire des résultats de l’observation peut utiliser le deuxième outil pour visualiser les indicateurs dans un format adéquat et correspondant à la stratégie spécifiée. / Every learning situation is designed according to specific instructional objectives. Instructional designers evaluate the correlation between the objectives and the real progress of the learning session by practicing an observation activity. In order to be efficient, the observation must be organized. Our goal in this work aims to provide tools and methods to support the observation activity. That is why we propose the concept of Observing Strategy. Our research aims to provide the actors of a learning system (especially the instructional designers), with a homogeneous set of tools for 1/ defining observation strategies and 2/ calculating and displaying observation results with an ergonomic and intuitive visualization interface. These two tools are designed to be used before, during and/or after the learning sessions. The underlying idea is to propose two separated, but communicating, tools allowing the formalization of observation strategies independent from the chosen TEL system. With the first tool, instructional designers can specify the organization of the observation by using a language and semantics close to their pedagogical practices, handling pre-defined indicators, and available visualization tools etc. Such observation strategy language will not deal with TEL-systems-dependent elements that could restrict the potential reuse of strategies (tracks/raw data, observed data, observing means, etc.).The receiver of the observation results can use the second tool to visualize the results of the indicators’ calculation with the right format and according to the chosen strategy specification.

Nos travaux portent sur la scénarisation dans les environnements virtuels pour la formation. Nous nous intéressons particulièrement à la formation dans des environnements sociotechniques complexes comme par exemple la gestion des risques. Dans ces environnements, la variabilité des situations que les opérateurs peuvent rencontrer rend difficile la mise en place d'une formation exhaustive. Il est pourtant crucial d'offrir les moyens permettant l'entrainement à ces situations et les environnements virtuels peuvent apporter des solutions efficaces. En effet, ils peuvent offrir une grande liberté d'action et permettre un apprentissage de type essai-erreur. Le contrôle pédagogique de ces environnements peut alors permettre de personnaliser et d’adapter les contenus à chaque apprenant. Cependant, il est difficile pour les concepteurs d'environnements virtuels d'imaginer, de concevoir et décrire toutes les séquences d'actions et d'événements menant aux situations d'intérêt tout en autorisant une grande liberté d'action pour les apprenants. L'approche de description exhaustive se révèle trop coûteuse, voire vouée à l'échec. Pour palier au goulet d'étranglement de l'écriture et du codage des contenus, nous proposons de générer dynamiquement l'enchainement des situations d'apprentissage au sein d'une simulation. L'architecture TAILOR que nous proposons permet la scénarisation dynamique de chaque session d'apprentissage, en accord avec un modèle du parcours d'apprentissage, en utilisant des modèles à base de connaissances. Pour cela, nous avons tout d'abord proposé le langage \textsc{World-DL} permettant de produire du contenu scénaristique reconfigurable, adaptable et générique pour des environnements virtuels pour la formation. Ce langage permet à la fois de décrire le modèle du monde, les objectifs scénaristiques ainsi que de maintenir la base de connaissances liée à la simulation.Afin de ne pas s'appuyer sur une élicitation du domaine d'apprentissage, nous avons proposé un modèle de l'apprenant opérationnalisant la théorie de la Zone Proximale de Développement. Celui-ci repose sur un espace vectoriel de classes de situation auxquelles sont associées des valeurs de croyance sur la capacité de l'apprenant à gérer les situations qu'elles décrivent. La scénarisation que nous proposons est essentiellement intra-diégétique : elle s'intègre au monde simulé par l'environnement virtuel. Pour cela, nous proposons une méthode de génération dynamique et adaptative de situations d'apprentissage s'appuyant sur des modèles de l'activité et de la causalité inspirés d'analyses ergonomiques. Par ailleurs, les situations d'apprentissage générées sont articulées sous la forme d'une fiction grâce au processus de diégétisation inspiré du courant structuraliste de la sémiologie. Les travaux sur l'architecture TAILOR ont donné naissance au moteur du même nom au sein de la plateforme logicielle HUMANS. L'approche a été appliquée dans un environnement virtuel pour la formation des assembleurs en aéronautique. / This work addresses the issues of the specification of the scenario in virtual environment for training. We especially address adult lifelong training in complex domains where technical systems are difficult to apprehend and human factors are critical. Workers have to be trained to react to a wide range of situations. Virtual environment can provide this kind of training by offering them the possibility to experiment different behavior in a situation. Yet to foster learning, such environment should provide a wide range of appealing scenarios adapted to learners’ need. The design and the production of all possible scenarios and of all their adaptations is a tedious task. It requires designers to imagine and describe every possible sequence of events which leads to interesting learning situation. Such a descriptive approach conflicts with the need for a smoother production process.To tackle the authoring bottleneck, we propose the TAILOR architecture to dynamically generate sequences of learning situations in a simulation. It takes into account a learner profile and expert knowledge informed in semantic models. We used a space of classes of situations coupled with a belief model to represent the Zone of Proximal Development of a learner. Each point of the space images the ability of the learner to handle a kind of situation. As we are essentially dealing with intra-diegetic orchestration, i.e. what is happening in the world depicted by the simulation, we propose to use expert model of the domain. We distinguished three kind of knowledge: world knowledge, activity knowledge and causality knowledge. They are used at runtime to procedurally generate a learning situation which will enlarge the Zone of Proximal Development of the learner.To this end, we design the WORLD-DL language to author scenario content for virtual environment for training in a reconfigurable, adaptable and generic way through an ontological representation. This language is used both to describe scenario objectives and to maintain a knowledge-based world state. Moreover, we operationalize structuralist view of narrative to build a story upon generated learning situation through an automated diegetization process. This process relies on abstract story model describe in the ontological metamodel DIEGETIC.This work have been implemented in the TAILOR engine used in the HUMANS platform. It was used both for aeronautic assembly virtual training and for baby sitter virtual training.

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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Bien qu'ils soient capables de représenter des fonctions très complexes, les réseaux de neurones profonds sont entraînés à l'aide de variations autour de la descente de gradient, un algorithme qui est basé sur une simple linéarisation de la fonction de coût à chaque itération lors de l'entrainement. Dans cette thèse, nous soutenons qu'une approche prometteuse pour élaborer une théorie générale qui expliquerait la généralisation des réseaux de neurones, est de s'inspirer d'une analogie avec les modèles linéaires, en étudiant le développement de Taylor au premier ordre qui relie des pas dans l'espace des paramètres à des modifications dans l'espace des fonctions. Cette thèse par article comprend 3 articles ainsi qu'une bibliothèque logicielle. La bibliothèque NNGeometry (chapitre 3) sert de fil rouge à l'ensemble des projets, et introduit une Interface de Programmation Applicative (API) simple pour étudier la dynamique d'entrainement linéarisée de réseaux de neurones, en exploitant des méthodes récentes ainsi que de nouvelles accélérations algorithmiques. Dans l'article EKFAC (chapitre 4), nous proposons une approchée de la Matrice d'Information de Fisher (FIM), utilisée dans l'algorithme d'optimisation du gradient naturel. Dans l'article Lazy vs Hasty (chapitre 5), nous comparons la fonction obtenue par dynamique d'entrainement linéarisée (par exemple dans le régime limite du noyau tangent (NTK) à largeur infinie), au régime d'entrainement réel, en utilisant des groupes d'exemples classés selon différentes notions de difficulté. Dans l'article NTK alignment (chapitre 6), nous révélons un effet de régularisation implicite qui découle de l'alignement du NTK au noyau cible, au fur et à mesure que l'entrainement progresse. / Despite being able to represent very complex functions, deep artificial neural networks are trained using variants of the basic gradient descent algorithm, which relies on linearization of the loss at each iteration during training. In this thesis, we argue that a promising way to tackle the challenge of elaborating a comprehensive theory explaining generalization in deep networks, is to take advantage of an analogy with linear models, by studying the first order Taylor expansion that maps parameter space updates to function space progress. This thesis by publication is made of 3 papers and a software library. The library NNGeometry (chapter 3) serves as a common thread for all projects, and introduces a simple Application Programming Interface (API) to study the linearized training dynamics of deep networks using recent methods and contributed algorithmic accelerations. In the EKFAC paper (chapter 4), we propose an approximate to the Fisher Information Matrix (FIM), used in the natural gradient optimization algorithm. In the Lazy vs Hasty paper (chapter 5), we compare the function obtained while training using a linearized dynamics (e.g. in the infinite width Neural Tangent Kernel (NTK) limit regime), to the actual training regime, by means of examples grouped using different notions of difficulty. In the NTK alignment paper (chapter 6), we reveal an implicit regularization effect arising from the alignment of the NTK to the target kernel as training progresses.

La focus de cette thèse de maîtrise est l’analyse de l’étalonnage de l’incertitude pour la lo- calisation et la cartographie simultanées (SLAM) en utilisant des modèles de mesure basés sur les réseaux de neurones. SLAM sont un problème fondamental en robotique et en vision par ordinateur, avec de nombreuses applications allant des voitures autonomes aux réalités augmentées. Au cœur de SLAM, il s’agit d’estimer la pose (c’est-à-dire la position et l’orien- tation) d’un robot ou d’une caméra lorsqu’elle se déplace dans un environnement inconnu et de construire simultanément une carte de l’environnement environnant. Le SLAM visuel, qui utilise des images en entrée, est un cadre de SLAM couramment utilisé. Cependant, les méthodes traditionnelles de SLAM visuel sont basées sur des caractéristiques fabriquées à la main et peuvent être vulnérables à des défis tels que la mauvaise luminosité et l’occultation. L’apprentissage profond est devenu une approche plus évolutive et robuste, avec les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) devenant le système de perception de facto en robotique. Pour intégrer les méthodes basées sur les CNN aux systèmes de SLAM, il est nécessaire d’estimer l’incertitude ou le bruit dans les mesures de perception. L’apprentissage profond bayésien a fourni diverses méthodes pour estimer l’incertitude dans les réseaux de neurones, notamment les ensembles, la distribution sur les paramètres du réseau et l’ajout de têtes de prédiction pour les paramètres de distribution de la sortie. Cependant, il est également important de s’assurer que ces estimations d’incertitude sont bien étalonnées, c’est-à-dire qu’elles reflètent fidèlement l’erreur de prédiction. Dans cette thèse de maîtrise, nous abordons ce défi en développant un système de SLAM qui intègre un réseau de neurones en tant que modèle de mesure et des estimations d’in- certitude étalonnées. Nous montrons que ce système fonctionne mieux que les approches qui utilisent la méthode traditionnelle d’estimation de l’incertitude, où les estimations de l’incertitude sont simplement considérées comme des hyperparamètres qui sont réglés ma- nuellement. Nos résultats démontrent l’importance de tenir compte de manière précise de l’incertitude dans le problème de SLAM, en particulier lors de l’utilisation d’un réseau de neur. / The focus of this Masters thesis is the analysis of uncertainty calibration for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) using neural network-based measurement models. SLAM is a fundamental problem in robotics and computer vision, with numerous applications rang- ing from self-driving cars to augmented reality. At its core, SLAM involves estimating the pose (i.e., position and orientation) of a robot or camera as it moves through an unknown environment and constructing a map of the surrounding environment simultaneously. Vi- sual SLAM, which uses images as input, is a commonly used SLAM framework. However, traditional Visual SLAM methods rely on handcrafted features and can be vulnerable to challenges such as poor lighting and occlusion. Deep learning has emerged as a more scal- able and robust approach, with Convolutional Neural Networks (CNNs) becoming the de facto perception system in robotics. To integrate CNN-based methods with SLAM systems, it is necessary to estimate the uncertainty or noise in the perception measurements. Bayesian deep learning has provided various methods for estimating uncertainty in neural networks, including ensembles, distribu- tions over network parameters, and adding variance heads for direct uncertainty prediction. However, it is also essential to ensure that these uncertainty estimates are well-calibrated, i.e they accurately reflect the error in the prediction. In this Master’s thesis, we address this challenge by developing a system for SLAM that incorporates a neural network as the measurement model and calibrated uncertainty esti- mates. We show that this system performs better than the approaches which uses traditional uncertainty estimation method, where uncertainty estimates are just considered hyperpa- rameters which are tuned manually. Our results demonstrate the importance of accurately accounting for uncertainty in the SLAM problem, particularly when using a neural network as the measurement model, in order to achieve reliable and robust localization and mapping.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / Angoisse, agressivité, séduction, acceptation du conflit, désir, autant de sentiments et autant de questions qui sont au cœur de mon quotidien. Le praticien, enseignant éducateur, trouvera, je l'espère, dans cette recherche des éclairages qui semblent être à la base du métier d'enseignant tout comme peuvent l'être un certain nombre de théories de l'apprentissage ou d'approches didactiques. Aujourd'hui on touche une réalité qui n'a pas toujours existé : celle de la personne comme lieu d'ancrage réciproque de la liberté individuelle et du devenir de la société. Ainsi dans l'espace d'une classe, si la communauté importe avant tout, elle n'aurait à nier ni un sujet dans son individualité, ni les relations intersubjectives qui les lient puisque ce sont les différents sujets qui forment cette même communauté. Plusieurs auteurs ont noté l'importance de la relation enseignant-enseigné(s) en éducation. En effet, cette relation, développant chez l'enseigné ce qu'on appelle l'estime de soi, joue un rôle souvent décisif dans la motivation à l'apprentissage et, par le fait même, dans la réussite scolaire. Les mêmes auteurs, font du même coup état des pièges inhérents à la relation enseignant-enseigné(s), relation professionnelle dont la qualité propre tient à sa dimension éducative. L'objet de cette recherche est de vérifier la possibilité de baliser la relation enseignant-enseigné(s) par des règles d'hygiène relationnelle. La problématique de la recherche vient d'une expérience vécue dans mon rôle d'enseignant. La méthode utilisée fait partie d'une catégorie générale d'approche heuristiques. Mon approche implique une recherche à l'intérieur le soi. Je me suis inspirée de mon histoire de vie en tant qu'élève et enseignante, de certains auteurs et des entrevues effectuées auprès d'enseignants du primaire régulier et de classes spéciales. Dans un premier temps, je donne l'état de la question vu par différents auteurs. Ensuite, suivra un résumé théorique sur ce qu'est la relation éducative travers la relation enseignant-enseigné(s). J'enchaînerai sur les pièges, les exigences et les abus existants dans cette même relation enseignant-enseigné(s) et je terminerai le chapitre en donnant des informations concernant la professionnalisation de l'enseignement. Dans un deuxième temps, je donne un résumé des entrevues réalisées auprès d'enseignants concernant l'importance accordée à la relation enseignant-enseigné(s), l'apport de la formation initiale et continue pour favoriser cette relation, les conditions requises pour améliorer la relation enseignant-enseigné(s) et leur positionnement face à la création de règles pour baliser la relation enseignant-enseigné(s). Dans un troisième temps, je vous inviterai à entendre une partie de mon histoire de vie en tant qu'élève et aussi enseignante. Ce volet est très important puisque l'intérêt de la recherche s'est posé suite à mes propres expériences. À l'analyse de la recherche, je fais ressortir les liens existants entre mon histoire de vie et l'avis des enseignants, je donne un aperçu global de l’ensemble de cette étude et je conclus en dormant les résultats de toute cette démarche. Les résultats de cette recherche visent à favoriser une meilleure compréhension de ma réalité actuelle et à servir d'amorce à une réflexion. De plus, ils visent à trouver une solution possible pour améliorer la relation enseignant-enseigné(s). Dans ma recherche, j'essaie de réduire au maximum la distance chercheur-acteur en vivant simultanément ces deux réalités.

Québec Université Laval, Bibliothèque 2016

Cette étude vise à comparer les performances de deux groupes d'élèves de niveau secondaire, un premier groupe présentant des troubles d'apprentissage et un second groupe ne présentant pas de troubles d'apprentissage et ce, aux tests du programme d'entrainement cognitif REEDUC (version expérimentale 4.x). L'échantillon se compose de 60 élèves de niveau secondaire dont la moitié présente des troubles graves d'apprentissage. Les résultats obtenus démontrent que les élèves en troubles d'apprentissage ont des résultats inférieurs à onze tests. Ces tests mesurent les acquis associes au contenu des logiciels associes. De plus, les différentes taches proposées dans ce programme s'avèrent pertinentes pour cette clientèle en troubles d'apprentissage. Les résultats incitent donc à utiliser les logiciels du programme REEDUC dans des plans d'interventions visant à diminuer les difficultés d'apprentissage

Le but de cette étude a été de vérifier la relation entre le concept de soi scolaire et la pédagogie pour la maîtrise de l'apprentissage (PMA). Si la recension des écrits a dénombré plusieurs études s'attardant aux conséquences cognitives du modèle PMA, elle a aussi confirmé le nombre très restreint de celles qui se sont intéressées â ses conséquences affectives. Leurs résultats d'ailleurs limités ont encouragé à entreprendre cette recherche. Le modèle PMA ne donnant pas d'explication du concept de soi c'est le béhaviorisme social de Staats qui fut choisi en tant que cadre théorique. Ce dernier présente le concept de soi comme un répertoire d'étiquettes verbales auto-descriptives réparties en sous-catégories, dont celle du concept de soi négatif et réaliste retenue comme variable dépendante. L'hypothèse qu'il y a une relation entre le fait d'appartenir au groupe expérimental, bénéficiant de la PMA et l'augmentation des scores au post-test sur le concept de soi scolaire spécifique a été adoptée. Une intervention PMA en français d'une durée de six semaines fut ensuite planifiée. Les élèves (N = 367) de première secondaire étaient répartis dans 16 classes régulières, hétérogènes, sous la responsabilité de quatre enseignants volontaires, de formation et de compétence jugées équivalentes. Ces élèves formaient deux groupes de huit classes dont un groupe expérimental et un groupe de contrôle soumis au devis prétest/post-test. Un échantillon extrême (n = 65) sur la base des scores faibles au prétest fut sélectionné. Ces sujets devaient manifester également une réussite plutôt faible en français d'après le rendement global de l'année précédente dans cette matière afin d'attester, comme le stipulait le cadre théorique, le caractère réaliste de leur concept de soi scolaire peu positif en français. Les élèves du groupe expérimental (n = 25) fréquentaient les huit classes appliquant les six composantes qui définissent la PMA (variable indépendante) et les élèves du groupe de contrôle (n = 4 0) fréquentaient les huit classes qui recevaient l'enseignement collectif habituel. Le questionnaire Self Concept of Academic Ability de Brookover et al. (1962) fut utilisé pour mesurer la variable dépendante. Les problèmes posés par l'emploi d'un devis classique en psychologie et en éducation pour la mesure du changement ont conduit à une approche relativement nouvelle pour l'analyse des résultats qui s'est inspirée de Tukey (1977) et de Valiquette (1981). Les techniques d'analyse de la variance et de la covariance de même que de la régression multiple ne s'appliquant pas aux données recueillies, l'effet de traitement fut confirmé au moyen de la corrélation semi-partielle qui fut estimée â .40 (p<.01) expliquant environ 16% de la variance commune. Une correction pour l'atténuation de la corrélation fut envisagée mais certaines considérations algébriques et psychologiques, liées aux caractéristiques de l'échantillon, en limitaient l'application. Il a cependant été possible d'affirmer que .40 est la limite inférieure du coefficient de corrélation sans pouvoir se prononcer catégoriquement sur sa limite supérieure. Cette recherche a donc permis d'établir qu'il existe une relation entre la PMA et le concept de soi scolaire. Son originalité réside dans le fait qu'il s'agit de la première analyse béhavioriste sociale du concept de soi scolaire et de la première association entre ce cadre théorique et la pédagogie pour la maîtrise de l'apprentissage. Ce projet paraît être également, au Québec du moins, le premier essai de la PMA de Bloom au secondaire, en français langue maternelle. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2015