E-learning Evolutif. Encadrants : Crescenzo Pierre Escazut Cathy Gautero Michel
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- Gautier Delisle
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1 E-learning Evolutif Encadrants : Crescenzo Pierre Escazut Cathy Gautero Michel Albarelli Corinne Guillot Jérôme Missonier Benoît Behem Patrice Joly Laetitia Rouch Emilie
2 Sujet E-learning: cours sur Internet Evolutif: choix d une page d un cours adapté à l étudiant
3 Plan Présentation du projet Descriptif du travail réalisé Modélisations choisies L algorithme ACO Les évaluateurs L application La phase de tests Les extensions possibles Conclusion
4 Présentation du projet
5 Présentation du projet Prototype Organisation du projet Processus Gestion Objectifs et priorités Contraintes Gestion du risque et moyens de contrôle
6 Présentation du projet Découpage en tâches Création d un cours d essai Modélisation de la base de données Implémentation de l algorithme ACO Les évaluateurs (anciennement briques logicielles) Les exercices L application Les «robots étudiants» Les tests
7 Descriptif du travail réalisé
8 Modélisations choisies Modélisation d un étudiant Modélisation d un cours Modélisation des exercices
9 Modélisation d un étudiant Différents critères pour différencier les étudiants : La préférence de présentation des pages, La préférence théorie/pratique, Le niveau de l étudiant, Prise en compte uniquement de la préférence de présentation
10 Modélisation d un cours Pages statiques Trois formats de présentation : Uniquement du texte Du texte et des illustrations Du texte et des animations Trois versions du cours
11 Représentation d un cours
12 Modélisation des exercices Exercice = morceau de code Caractéristiques d un exercice : Chapitre du cours correspondant Niveau de difficulté Evolution du niveau de difficulté
13 Création des pages d exercices Sélection aléatoire des exercices par niveau de difficulté Autant d exercices que de niveaux Présentation en ordre croissant de niveau de difficulté
14 L algorithme ACO Dépôt de phéromones Mécanisme d erreurs Evaporation
15 L algorithme ACO La valeur des arcs : la fitness f ( e, l) = Ρ( e, l)( W + S F) ωw ωs Pour un étudiant e et un lien l ωf Exercice W : Le coefficient pédagogique S : Les phéromones de succès f(albert,1) Texte f(albert,2) Illustration f(albert,3) Animation F : Les phéromones d échec P(e,l) : L intégration du profil de l étudiant.
16 L algorithme ACO Modification du profil de l étudiant Détection des incohérences Phase d apprentissage
17 Les évaluateurs Fonctions qui collectent des informations sur les étudiants Permettent de modifier le profil de l étudiant
18 Les évaluateurs Réussite et échec aux exercices Temps moyen passé sur chaque type de présentation
19 L application Application 3-tiers Fonctionnalités
20 La phase de tests
21 Les tests Site Web : les testeurs Algorithme : les «robots étudiants» Programme indépendant du site Web Simulation des étudiants Possèdent une présentation préférée Lancement en parallèle Parcourent un cours
22 Comportement des robots Possibilité de parcourir plusieurs fois un cours Meilleure réussite pour la présentation préférée Temps passé sur une page Réussite des exercices Echec sur certaines pages du cours
23 Analyse des tests Les paramètres Les pondérateurs des paramètres collectifs, Les pondérateurs des paramètres individuels, La valeur minimale de la fitness, Tests avec les paramètres personnels Changement automatique de préférence Redirection sur les pages qui correspondent aux préférences du robot
24 Analyse des tests Tests avec les paramètres collectifs Exercice Exercice Texte Illustration Animation Texte Illustration Animation Exercice Étudiants préférant : Le texte Les illustrations Les animations Exercice
25 Analyse des tests : conclusions Tests longs à effectuer Difficultés liées à la sensibilité du paramétrage Grand nombre de paramètres Comportement non humain des robots Mais pour l instant le comportement répond correctement
26 Les extensions possibles
27 Les extensions possibles Création d un éditeur de cours Amélioration du code d intégration des profils personnels
28 Conclusion
29 Phase de réflexion Analyse et spécification : 2 semaines à 6 Conception d'un cours d essai : 2 semaines à2 Modélisation de la base de données : 1 semaine à 4 Programmation partielle de l'algorithme : 2 semaines à 2 Rédaction du cahier des charges : 3 semaines à 4
30 Phase de production
31 Bilan du T.E.R. Réalisation d un projet complet Expérience très intéressante pour préparer notre avenir professionnel Si c était à refaire
32 Questions?
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