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De l'apprentissage artificiel pour l'apprentissage humain : de la récolte de traces à la modélisation utilisateur

Les interactions entre l'homme et l'ordinateur peuvent être étudiées sous plusieurs angles : certaines analyses s'attachent à décrire le comportement humain utilisant des outils informatiques, d'autres cherchent à optimiser l'ergonomie de l'interface, et enfin, d'autres cherchent à améliorer l'interactivité entre l'utilisateur et l'immense quantité d'informations véhiculées par le dispositif numérique. Après avoir récapitulé l'ensemble des propriétés nécessaires à la conception d'un système générique de récolte de données issues directement de l'interaction homme-machine, nous présentons des méthodes de visualisations de ces données permettant la mise à jour de propriétés utiles ainsi que des exemples d'analyses automatiques par des méthodes algorithmiques. Nous proposons un nouveau formalisme générique de récolte de données provenant des interactions homme-machine. Ce modèle permet toutes les modélisations et l'application de toutes les méthodes évoquées précédemment. Nous présentons également des outils d'analyses, qui permettent la reconnaissance automatique de caractéristiques de comportements des utilisateurs, ainsi qu'un outil de visualisation de ces données qui permettent la remise en contexte de l'action de l'utilisateur ainsi que la comparaison de l'activité de plusieurs individus sur une ou plusieurs interfaces. Deux algorithmes sont introduits pour faciliter la lecture de la visualisation. Ces travaux doivent s'appliquer dans un contexte scolaire et quelques théories pédagogiques élaborées par les psychologues cognitivistes spécialisés ce domaine ont été étudiées. Une plateforme permettant l'implémentation de méthodes d'apprentissage artificiel décrit les modalités d'application pour adapter automatiquement l'interaction et fournir une aide personnalisée. Des méthodes algorithmiques d'apprentissage artificiel sont également détaillées suivant une typologie des méthodes de traitement des données. Deux analyses effectuées sur des données récoltées lors d'expériences que nous avons menées, ont permis d'élaborer des méthodes de personnalisations automatiques de l'interaction homme-machine pour l'enseignement.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00598365
Date18 September 2008
CreatorsDamez-Fontaine, Marc
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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