Apprentissage automatique pour l'assistance au suivi d'étudiants en ligne : approches classique et bio-inspirée

par Angela Bovo

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Yves Duthen.

Soutenue le 12-12-2014

à Toulouse 1 , dans le cadre de École Doctorale Mathématiques, Informatique et Télécommunications (Toulouse) , en partenariat avec Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (équipe de recherche) .


  • Résumé

    Cette thèse a pris la forme d’un partenariat entre l’équipe VORTEX du laboratoire de recherche en informatique IRIT et l’entreprise Andil, spécialisée dans l'informatique pour l'e-learning. Ce partenariat est conclu autour d’une thèse CIFRE, dispositif soutenu par l’État via l’ANRT. La doctorante, Angela Bovo, a travaillé au sein de l'Université Toulouse 1 Capitole. Un partenariat a également été noué avec l'institut de formation Juriscampus, qui nous a fourni des données issues de formations réelles pour nos expérimentations. Notre objectif principal avec ce projet était d'améliorer les possibilités de suivi des étudiants en cours de formation en ligne pour éviter leur décrochage ou leur échec. Nous avons proposé des possibilités de suivi par apprentissage automatique classique en utilisant comme données les traces d'activité des élèves. Nous avons également proposé, à partir de nos données, des indicateurs de comportement des apprenants. Avec Andil, nous avons conçu et réalisé une application web du nom de GIGA, déjà commercialisée et appréciée par les responsables de formation, qui implémente ces propositions et qui a servi de base à de premières expériences de partitionnement de données qui semblent permettre d'identifier les étudiants en difficulté ou en voie d'abandon. Ce projet a également été lancé avec l'objectif d'étudier les possibilités de l'algorithme d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain Hierarchical Temporal Memory (HTM), dans sa version Cortical Learning Algorithm (CLA), dont les hypothèses fondatrices sont bien adaptées à notre problème. Nous avons proposé des façons d'adapter HTM-CLA à des fonctionnalités d'apprentissage automatique classique (partitionnement, classification, régression, prédiction), afin de comparer ses résultats à ceux fournis par les autres algorithmes plus classiques ; mais aussi de l'utiliser comme base d'un moteur de génération de comportement, qui pourrait être utilisé pour créer un tuteur virtuel intelligent chargé de conseiller les apprenants en temps réel. Les implémentations ne sont toutefois pas encore parvenues à produire des résultats probants.


  • Résumé

    This Ph.D. took the shape of a partnership between the VORTEX team in the computer science research laboratory IRIT and the company Andil, which specializes in software for e-learning. This partnership was concluded around a CIFRE Ph.D. This plan is subsidized by the French state through the ANRT. The Ph.D. student, Angela Bovo, worked in Université Toulouse 1 Capitole. Another partnership was built with the training institute Juriscampus, which gave us access to data from real trainings for our experiments. Our main goal for this project was to improve the possibilities for monitoring students in an e-learning training to keep them from falling behind or giving up. We proposed ways to do such monitoring with classical machine learning methods, with the logs from students' activity as data. We also proposed, using the same data, indicators of students' behaviour. With Andil, we designed and produced a web application called GIGA, already marketed and sold, and well appreciated by training managers, which implements our proposals and served as a basis for first clustering experiments which seem to identify well students who are failing or about to give up. Another goal of this project was to study the capacities of the human brain inspired machine learning algorithm Hierarchical Temporal Memory (HTM), in its Cortical Learning Algorithm (CLA) version, because its base hypotheses are well adapted to our problem. We proposed ways to adapt HTM-CLA to classical machine learning functionalities (clustering, classification, regression, prediction), in order to compare its results to those of more classical algorithms; but also to use it as a basis for a behaviour generation engine, which could be used to create an intelligent tutoring system tasked with advising students in real time. However, our implementations did not get to the point of conclusive results.


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