Lorsqu'un enseignant veut évaluer le savoir-faire des apprenants à l'aide d'un logiciel, il utilise souvent les systèmes Tutoriels Intelligents (STI). Or, les STI sont difficiles à développer et destinés à un domaine pédagogique très ciblé. Depuis plusieurs années, l'utilisation d'algorithmes de classification par apprentissage supervisé a été proposée pour évaluer le savoir des apprenants. Notre hypothèse est que ces mêmes algorithmes vont aussi nous permettre d'évaluer leur savoir-faire. Notre domaine d'application étant l'électronique numérique, nous proposons une mesure de similarité entre schémas électroniques et une bas d'apprentissage générée automatiquement. cette base d'apprentissage est composées de schémas électroniques pédagogiquement étiquetés "bons" ou "mauvais" avec des informations concernant le degré de simplification des erreurs commises. Finalement, l'utilisation d'un algorithme de classification simple (les k plus proches voisins) nous a permis de faire une évaluation des schémas électroniques dans la majorité des cas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00442930 |
| Date | 19 November 2009 |
| Creators | Tanana, Mariam |
| Publisher | INSA de Rouen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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