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Dans cours

CS-421: Machine learning for behavioral data

Computer environments such as educational games, interactive simulations, and web services provide large amounts of data, which can be analyzed and serve as a basis for adaptation. This course will cover the core methods of user modeling and personalizatio ...

Description

Cette séance de cours porte sur le concept du repérage des connaissances, axé sur le repérage des connaissances bayésiennes (TCB) et les courbes d'apprentissage. Il explore la prédiction des connaissances des élèves au fil du temps, l'utilisation de variables latentes et l'application de modèles BKT dans des contextes éducatifs, en utilisant la plateforme ASSISTEMENTs comme étude de cas. La séance de cours s'inscrit dans le processus d'inférence des modèles BKT, les tâches de formation et de prévision, et l'importance de mesurer avec précision le rendement des élèves.

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Concepts associés (32)

Technologies de l'éducation

Les technologies de l'éducation (Edtech en anglais, pour Educational technology) désignent l'ensemble des nouvelles technologies permettant de faciliter l’enseignement et l'apprentissage. On parle alors de technologies pédagogiques qui permettent d'apprendre de nouveaux contenus sous une forme ludique, stimulante et innovante. Le terme Edtech, né de la contraction d'« éducation » et de « technologie », est apparu dans la littérature anglophone en 2010. Il est devenu populaire pour désigner les startups qui innovent au service de l'éducation.

Inférence (logique)

L’inférence est un mouvement de la pensée qui permet de passer d'une ou plusieurs assertions, des énoncés ou propositions affirmés comme vrais, appelés prémisses, à une nouvelle assertion qui en est la conclusion. Étymologiquement, le mot inférence signifie « reporter ». En théorie, l'inférence est traditionnellement divisée en déduction et induction, une distinction qui, en Europe, remonte au moins à Aristote ( avant Jésus-Christ). On distingue les inférences immédiates des inférences médiates telles que déductives, inductives et abductives.

Didacticiel

Un didacticiel (contraction de « didactique » et « logiciel ») peut désigner deux choses : un programme informatique relevant de l'enseignement assisté par ordinateur (EAO) ; plus précisément, il s'agit d'un logiciel interactif destiné à l'apprentissage des savoirs (et plus rarement de savoir-faire) sur un thème ou un domaine donné et incluant généralement un auto-contrôle de connaissance ; la DGLF préconise dans le sens strict l'emploi de l'expression « logiciel éducatif » ; on parle aussi de tutoriel.

Inférence bayésienne

vignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.

Connaissance

La connaissance est une notion aux sens multiples, à la fois utilisée dans le langage courant et objet d'étude poussée de la part des sciences cognitives et des philosophes contemporains. Les connaissances, leur nature et leur variété, la façon dont elles sont acquises, leur processus d'acquisition, leur valeur et leur rôle dans les sociétés humaines, sont étudiés par une diversité de disciplines, notamment la philosophie, l'épistémologie, la psychologie, les sciences cognitives, l'anthropologie et la sociologie.

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Séances de cours associées (64)

Représentation des connaissances : Introduction

Couvre la représentation des connaissances dans l'IA, l'inférence logique et les applications dans divers domaines.

Modélisation de l'apprenant: Chapitre 7

S'engager dans la modélisation de l'apprenant, en soulignant l'importance de comprendre les comportements des élèves pour améliorer les activités d'apprentissage.

Inférence de connaissances pour les graphes

Explore l'inférence des connaissances pour les graphiques, en discutant de la propagation des étiquettes, des objectifs d'optimisation et du comportement probabiliste.

Inférence variable et réseaux neuraux

Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.

Modèles thématiques

Introduit des modèles thématiques, couvrant le clustering, le GMM, le LDA, la distribution de Dirichlet et l'inférence variationnelle.

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