Explicitation de connaissances tacites par évaluation assistée par ordinateur
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Auteurs : Damien Follet [France] ; Nicolas Delestre [France] ; Nicolas Malandain [France] ; Laurent Vercouter [France]Source :
Abstract
Ces dernières années, l'enseignement adopte des formes variées et s'oriente vers l'enseignement massif (Massive Open Online Courses, premières années de médecine, ...) et l'évaluation diagnos- tique. De la masse de productions résultante naît un besoin de système d'évaluation assistée par ordinateur. Le besoin d'évaluation diagnostique détaillée popularise l'utilisation des grilles critériées. Nous envisageons dans cet article les apports de l'apprentissage automatique aﰂn de réaliser un système d'évaluation assistée par ordinateur par grille critériée. Le système ainsi conçu serait indépendant du domaine d'application et per- mettrait l'explicitation des connaissances tacites. Nous commencerons par proposer une représentation générique des productions et des évalu- ations de l'apprenant, puis la modélisation de la fonction d'évaluation qui lie une évaluation à chaque production. Nous proposerons et évaluerons alors un algorithme d'apprentissage original permettant d'apprendre cette fonction à partir d'un ensemble d'apprentissage réduit.
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<front><div type="abstract" xml:lang="fr">Ces dernières années, l'enseignement adopte des formes variées et s'oriente vers l'enseignement massif (Massive Open Online Courses, premières années de médecine, ...) et l'évaluation diagnos- tique. De la masse de productions résultante naît un besoin de système d'évaluation assistée par ordinateur. Le besoin d'évaluation diagnostique détaillée popularise l'utilisation des grilles critériées. Nous envisageons dans cet article les apports de l'apprentissage automatique aﰂn de réaliser un système d'évaluation assistée par ordinateur par grille critériée. Le système ainsi conçu serait indépendant du domaine d'application et per- mettrait l'explicitation des connaissances tacites. Nous commencerons par proposer une représentation générique des productions et des évalu- ations de l'apprenant, puis la modélisation de la fonction d'évaluation qui lie une évaluation à chaque production. Nous proposerons et évaluerons alors un algorithme d'apprentissage original permettant d'apprendre cette fonction à partir d'un ensemble d'apprentissage réduit.</div>
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Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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Ou
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