Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La thèse présentée dans ce rapport a été entreprise dans le cadre de la convention CIFRE (Convention Industrielle de Formation par la REcherche) 264/85 établie entre la société SYNC et l'Ecole Nationale Supérieure des Mines de Saint-Etienne. La réalisation de cette thèse a comporté quatre activités très différentes, à savoir: - L' acquisition des connaissances nécessaires à l' administration et à l' installation d'UNIX. - l'acquisition des compétences nécessaires au développement d'un système expert. - le choix d'un environnement de développement de systèmes experts adapté au domaine d'expertise. - la réalisation du système expert pour installer UNIX.

Dans le contexte du Renouveau pédagogique, les enseignants du primaire et du secondaire doivent recueillir des données pour porter un jugement sur le développement des compétences et l'acquisition des connaissances. Dans une démarche d'évaluation des compétences et pour la prise d'information, une variété d'outils est nécessaire à l'enseignant et à l'enseignante pour relever et consigner les observations faites en classe. La présence et l'intégration des nouvelles technologies dans la gestion de classe nous ont amenée à considérer l'utilisation d'un outil informatique qui saurait être pratique, convivial et facile d'utilisation pour la prise d'informations. Nous avons donc collaboré au développement d'un logiciel pour l'ordinateur de poche, telle Palm. La recherche consiste à une mise à l'essai de cet outil informatique pour la prise d'information dans le cadre du Renouveau pédagogique, dans une démarche d'évaluation des apprentissages. L'objectif spécifique est d'étudier la faisabilité de l'utilisation de l'ordinateur de poche pour soutenir l'observation en classe. En concordance avec les écrits, l'opérationnalisation de la faisabilité a été faite en fonction des critères de convivialité, de rapidité, de rétroaction et d'intégration auprès de six enseignants du primaire et du secondaire. La cueillette de données a été effectuée à l'aide d'observations en classe, d'entrevues, de questionnaire et de différents écrits, qui ont été analysés avec un logiciel d'analyse qualitative. L'étude démontre que le logiciel mis à l'essai répond bien aux critères ciblés. Les enseignants ont relevé des avantages comme la possibilité et la facilité qu'offre l'ordinateur de poche pour la consignation des données observées, pour les conserver et y avoir accès; l'économie de temps pour les observations ainsi que le fait de pouvoir obtenir un portrait global soit une vue d'ensemble du développement des compétences de chaque élève. De plus, les résultats de cette étude ont mené à l'élaboration de recommandations pour l'amélioration de l'outil informatique comme instrument d'évaluation et pour faciliter son implantation dans le milieu scolaire. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Évaluation, Observation, Compétence, Prise d'informations, Technologies de l'information et de la communication, Ordinateur de poche, Faisabilité.

Ce projet d'étude porte sur les déterminants du succès d'un programme d'entraînement à la tâche implanté dans une entreprise québécoise. Nous avons tenté d'expliquer la variation des effets du programme de formation d' «Entraînement à la tâche» auprès des apprenants. Les effets mesurés correspondaient au degré d'application des connaissances acquises et au niveau de performance lors de la réalisation des tâches qui leur étaient confiées. Nous nous sommes concentrés sur les caractéristiques de la formation, les caractéristiques du milieu du travail (contexte) et les caractéristiques de l'apprenant. L'objectif de cette étude est d'aider l'entreprise à déterminer s'il faut maintenir, modifier ou cesser ledit programme. Ce projet se distingue des autres études parce qu'il évalue un programme de formation interne dans une petite et moyenne entreprise (PME), alors que la majorité des études consultées ont évalué les effets de la formation externe sur l'application des connaissances dans les grandes entreprises. Dans notre étude, nous avons émis quatre (4) hypothèses, toutes appuyées sur les résultats des différentes études recensées. Nous avons postulé que les quatre facteurs suivants étaient positivement associés à l'application des connaissances acquises durant la formation: 1) la clarté perçue des objectifs de formation, 2) le sentiment de pouvoir appliquer les connaissances, 3) la motivation de l'apprenant et 4) le support qu'il perçoit recevoir de son milieu de travail. Nous avons analysé les données provenant d'un questionnaire qui a été rempli à deux reprises, par des employés nouvellement embauchés et des employés déjà en emploi, formés sur un nouveau poste, immédiatement après la formation (T1) et un mois après la formation (T2). Une situation contextuelle principalement reliée à l'entreprise, soit une réduction de sa main-d’œuvre, a fait en sorte que nous avons dû réduire la taille de notre échantillon et de ce fait, changer notre méthodologie. Nous avons donc innové en interprétant de façon qualitative des données quantitatives. Nous avons mis au point une méthode par visualisation et de comparaison de données sous forme de tableau, ainsi qu'une méthode par scores permettant de calculer des indices à partir des résultats obtenus pour toutes les questions pertinentes à chacune des variables. À partir de ces données, nous avons obtenu des résultats descriptifs et des résultats analytiques. Notre étude semble confirmer une seule de nos 4 hypothèses, soit celle de la présence d'une relation positive entre la motivation de l'apprenant et le degré d'application des connaissances acquises durant la formation. Aussi, nous avons pu observer que la seule variable de contrôle de notre modèle, soit le fait d'avoir déjà reçu une formation, pouvait être liée à la plupart de nos variables. Finalement, la mesure répétée de la performance des sujets, à T1 et T2, nous a permis d'observer que les résultats des participants semblaient s'améliorer un mois après la formation. Nos observations permettent également de confirmer l'importance d'évaluer le degré d'application des connaissances au-delà des jours suivant une formation. Malgré les limites méthodologiques de notre étude, nos résultats peuvent servir de piste de réflexion à toute entreprise voulant évaluer un programme d'entraînement à la tâche d'autant que peu d'études ont tenté de mettre nos hypothèses à l'épreuve. En effet, la plupart des études se sont plutôt concentrées sur l'efficacité des programmes de formation. ______________________________________________________________________________

Bien que le diagnostic des erreurs des apprenants soit central à toute stratégie d'intervention correctrice relevant au mode d'évaluation dans un système d'apprentissage, trop souvent, la prise d'information qui l'accompagne est incomplète ou incertaine. Ajoutons aussi le problème de la modélisation dans un contexte d'apprentissage où on ne peut observer directement ce qui se passe dans la tête d'un apprenant, ni de savoir avec certitude son plan de raisonnement, ni le but qu'il cherche à accomplir. Il s'ensuit une réduction de l'efficacité des interventions pédagogiques qui limite les apprentissages scolaires. Cette thèse apporte des solutions à cette problématique. Elle consiste en la conception et le développement d'un Système Tutoriel Intelligent pour le Diagnostic des Erreurs en Soustraction (TIDES). Elle s'inscrit dans une perspective d'évaluation diagnostique des compétences et connaissances arithmétiques en utilisant une approche originale qui vise à modéliser l'apprenant dans une situation d'apprentissage où les informations sur cet apprenant sont potentiellement incomplètes ou incertaines. Dans cette thèse, nous présentons la conception, le développement et une mise à l'essai du système TIDES. Le design de ce système est basé sur un modèle cognitif, la théorie d'apprentissage ACT-R d'Anderson, capable d'analyser le comportement d'un apprenant et de savoir son état cognitif. Le choix de ce design est discuté et justifié aussi. L'architecture du système TIDES comporte au moins trois modules: un module qui permet de spécifier des tâches à l'apprenant, un module d'analyse qui permet d'analyser les actions de l'apprenant et un module de diagnostic qui permet d'inférer les informations sur l'apprenant, d'évaluer ses compétences impliquées dans une tâche d'apprentissage, de détecter sa stratégie mise en œuvre, en s'appuyant sur une méthode de reconnaissance de plan, de prédire sa prochaine action la plus probable et de savoir avec exactitude les causes réelles de ses erreurs. Les caractéristiques du système TIDES sont décrites en détail dans la thèse. La méthodologie d'une mise à l'essai du système avec une vingtaine d'élèves est présentée et les données recueillies dans cette mise à l'essai sont regroupées et analysées. L'ensemble des résultats obtenus indique que le système TIDES offre le potentiel d'analyser et de diagnostiquer les erreurs des apprenants de façon plus précise, et donne effectivement lieu à un apprentissage conforme à celui qui était prévu en se basant sur la méthode originale adoptée. Enfin, nous proposerons des améliorations possibles (extension du système TIDES à l'aide des réseaux bayésiens) que nous présenterons comme explorées mais non encore complètement intégrées dans l'état actuel du système TIDES et aussi non évaluées. Il s'agit en fait de déterminer à quelles conditions le modèle bayésien peut être intégré à un système d'apprentissage, en tant que système tutoriel intelligent et dont le domaine d'apprentissage est l'arithmétique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence artificielle, environnement interactif pour l'apprentissage humain, système tutoriel intelligent, théories d'apprentissage, Modèle d'Anderson ACT-R, modélisation d'un apprenant, analyse des erreurs, diagnostic des erreurs, modélisation statistique et réseaux bayésiens.

Reproduction de : Thèse doctorat : Informatique : Reims : 2008. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. p. 101-106.

Les techniques de reconnaissance et de synthèse vocale deviennent de plus en plus performantes et robustes, ce qui facilite la création des applications de dialogue oral humain-machine. Ce sont des applications à partir desquelles la machine dialogue oralement avec l'humain en imitant l'acte de communication des humains. Cependant, le dialogue entre l'humain et la machine manque encore de naturel, de souplesse et est parfois même agaçant. Alors que les recherches se sont orientées vers l'aspect acoustique et sémantique du signal de la parole, d'autres se sont positionnées au niveau de l'apprentissage de la machine. Cette technique consiste à lui apprendre une stratégie du dialogue. La stratégie optimale du dialogue permet à l'humain et à la machine de communiquer de manière efficace. La question qui se pose en informatique cognitive est de savoir comment une machine peut apprendre des séquences de comportements, en l'occurrence, des énoncés du langage naturel qui, lorsque confrontées à une séquence effective, doivent être aptes à interagir avec celui qui a ces comportements (humains)? . Plus généralement, l'un des domaines importants de recherche en informatique cognitive est celui de la représentation des connaissances qu'il faut construire pour permettre à la machine d'effectuer une tâche de type intelligence artificielle. Pour ce faire, il existe plusieurs approches. Quelle que soit celle retenue, il faut d'abord savoir quelle est sa représentation, ensuite, savoir comment transférer ces connaissances à la machine pour qu'elle puisse apprendre afin d'améliorer sa performance. Ce transfert relève de trois aspects fondamentaux de notre thèse : représentation des connaissances, acquisition des connaissances et recherche d'information. Notre recherche ne vise cependant pas des réponses abstraites. Elle les explore directement dans un domaine spécifique où ces connaissances sont éminemment requises et doivent être apprises: le dialogue oral humain-machine qui se réalise dans un système de dialogue oral humain-machine. Dans ce système, nous nous concentrerons sur l'aspect stratégique du dialogue considéré comme étant important pour contrôler les interactions orales entre l'humain et la machine [ENG05], [HEN05], [LEV00], [PIE04], [SCH05], [SCH06], [SCH99]. Une stratégie optimale du dialogue permet à la machine de contrôler efficacement ces interactions orales. Nos hypothèses de solutions à appliquer dans le domaine du dialogue sont: 1-La connaissance que représente la stratégie du dialogue peut être vue comme un processus dynamique qui est composé de séquences d'actions. Il traduit un comportement stochastique, dynamique et coopératif avec lequel deux interlocuteurs s'engagent dans un dialogue. Ce processus peut être décrit comme le processus de décision de Markov (état, action, transition, récompense). 2-Pour transférer cette connaissance de l'humain à la machine, nous proposerons une approche d'apprentissage par renforcement avec l'aide d'un utilisateur simulé (Pietquin et Beaufort, 2005 ; J. Schatzmann et al., 2006). Cette approche permet à la machine d'acquérir les connaissances des stratégies optimales du dialogue. 3-Cette stratégie optimale est le résultat, non seulement de la formalisation des connaissances et de l'apprentissage, mais est aussi obtenue grâce à la recherche d'information qui se manifeste à travers un mécanisme de transition entre les états qu'offre le modèle de Markov. Nous démontrerons la faisabilité de notre approche par la réalisation d'un prototype qui met en évidence le processus d'apprentissage proposé. Le dialogue issu de cet apprentissage sera simulé oralement par une interface Windows programmé en Visual Studio C++/.Net dans le laboratoire de R&D de Nuance Communications, Inc. Ainsi, nous démontrerons qu'un système avec une stratégie apprise, modélisée selon nos hypothèses de représentation et d'acquisition des connaissances sera meilleur qu'un système sans stratégie apprise grâce à cette approche. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L'AUTEUR: représentation des connaissances, acquisition des connaissances, recherche d'information, contrôle des interactions, intelligence artificielle, processus de décision de Markov, apprentissage machine par renforcement, stratégie du dialogue, système de dialogue oral humain-machine, utilisateur simulé.

Pour modéliser au mieux les phénomènes linguistiques dans les systèmes de traitement automatique des langues (traduction, analyse, etc.), il faut disposer de ressources de qualité. Or, les ressources existantes sont souvent incomplètes et ne permettent pas de traiter correctement les données. Cette thèse s'intéresse à l'acquisition de connaissances linguistiques, plus précisément à leur extraction à partir de corpus. Nous étudions en particulier le problème des collocations, ces couples de termes dont l'un est choisi en fonction de l'autre pour exprimer un sens particulier (comme " pluie battante " où " pluie " exprime l'intensification). Pour permettre l'acquisition de données à grande échelle, il faut la rendre facile à réaliser de manière automatique, et simple à paramétrer par des linguistes aux connaissances limitées en programmation ; cela nécessite une modélisation adaptée et précise des données et des processus. Nous avons réalisé et décrivons MuLLinG, modèle de graphes linguistiques multiniveau, où chaque niveau représente l'information d'une manière différente,et les opérations de manipulation de ces graphes. Ce modèle permet de représenter et traiter divers types de ressources. En effet, les opérations associées ont été écrites pour être les plus génériques possibles : elles sont indépendantes de ce que peuvent représenter les nœuds et les arcs du graphe, et de la tâche à réaliser. Cela permet à notre modèle, mis en œuvre et utilisé pour plusieurs expérimentations (entre autres l'extraction de collocations), de voir un processus parfois complexe d'extraction de connaissances linguistiques comme une succession d'opérations simples de manipulation de graphes.

Mémoire (M.Ling.)--Université du Québec à Chicoutimi, 2001. / Bibliogr.: pp. 124-127. Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Ce mémoire de maîtrise s'inscrit dans le domaine de l'ingénierie de connaissances et plus précisément dans une tâche de construction de contenu pédagogique pour un système éducationnel. Jusqu'ici, divers outils de présentation, d'échange et de stockage des informations ont été développés pour favoriser l'apprentissage de l'étudiant dans les systèmes éducationnels. Cependant, à notre connaissance, peu d'outils visent à minimiser l'effort de l'enseignant dans la construction de contenu pédagogique. L'objectif de notre projet est d'approfondir la notion d'acquisition des connaissances pour aider l'enseignant à construire les connaissances associées à un système éducationnel. Ce projet s'insère dans le cadre de la conception d'un système informatique, disponible en ligne, pour l'apprentissage humain à partir d'exemples. Un agent d'acquisition est proposé pour entrer des exemples et générer automatiquement des documents électroniques représentant ces exemples. Cet agent a été développé et permet de créer des patrons représentant la structure d'un exemple donné. Une interface d'acquisition est générée à partir d'un patron pour permettre la saisie des données qui vont servir à générer l'exemple. Cet exemple sera stocké dans un fichier XML, puis présenté à l'apprenant par le système éducationnel. La technologie XML se prête bien à ces tâches de gestion des connaissances, car elle permet d'inclure une logique de traitement des informations et d'automatiser les traitements, et ce de façon indépendante de la plate-forme utilisée. L'enseignant dispose ainsi d'un outil lui permettant d'ajouter des exemples d'exercices résolus d'une manière plus conviviale et plus flexible, peu importe le contenu de l'exemple.