Regroupement des éléments éducatifs à partir des données de réponse / Smaani Alem,Nassima  

Public ISBD Titre : Regroupement des éléments éducatifs à partir des données de réponse Type de document : texte imprimé Auteurs : Smaani Alem,Nassima, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (87 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Exploration de données éducatives Modèle d'apprentissage Apprentissage automatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Les techniques du data mining educative sont très utiles pour analyser les performances de l’apprenant afin d’optimiser l’approche du mappage des compétences.cette dernière regroupe les éléments similaires dans la même composante de connaissance (KC), le calcul d’un degré de similarité entre les éléments éducatifs aide à optimiser la réussite de l’apprenant en identifiant la composante de connaissance, ce degré peut être utilisé comme une donnée pour le regroupement ou la visualisation future, la similarité entre les éléments est calculée avec différentes mesures basées sur la justesse de la réponse (correcte / incorrecte), Dans ce travail, nous proposons une variation du coefficient de Pearson pour mesurer la similarité des items en appliquant un score de pénalité qui est calculé à partir du nombre de demande d’aides pris par l’apprenant pendant la résolution des items i et j. Nous avons également proposé une réduction de la dimensionnalité avec des AutoEcodeurs profonds pour améliorer le clustering. Les résultats obtenus montrent que la mise en grappes basée sur le coefficient de Pearson pénalisé et la réduction de dimensionnalité profonde PPC et DDR est plus performante que la mise en grappes basée sur des mesures de similarité couramment utilisées (Pearson, Yule et Kappa).. iii Côte titre : MAI/0400 En ligne : https://drive.google.com/file/d/16bGMJbtnRFPVT5CytwQXnBdJWolis0tB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Regroupement des éléments éducatifs à partir des données de réponse [texte imprimé] / Smaani Alem,Nassima, Auteur ; Harbouche,Khadidja, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (87 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Exploration de données éducatives Modèle d'apprentissage Apprentissage automatique Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Les techniques du data mining educative sont très utiles pour analyser les performances de l’apprenant afin d’optimiser l’approche du mappage des compétences.cette dernière regroupe les éléments similaires dans la même composante de connaissance (KC), le calcul d’un degré de similarité entre les éléments éducatifs aide à optimiser la réussite de l’apprenant en identifiant la composante de connaissance, ce degré peut être utilisé comme une donnée pour le regroupement ou la visualisation future, la similarité entre les éléments est calculée avec différentes mesures basées sur la justesse de la réponse (correcte / incorrecte), Dans ce travail, nous proposons une variation du coefficient de Pearson pour mesurer la similarité des items en appliquant un score de pénalité qui est calculé à partir du nombre de demande d’aides pris par l’apprenant pendant la résolution des items i et j. Nous avons également proposé une réduction de la dimensionnalité avec des AutoEcodeurs profonds pour améliorer le clustering. Les résultats obtenus montrent que la mise en grappes basée sur le coefficient de Pearson pénalisé et la réduction de dimensionnalité profonde PPC et DDR est plus performante que la mise en grappes basée sur des mesures de similarité couramment utilisées (Pearson, Yule et Kappa).. iii Côte titre : MAI/0400 En ligne : https://drive.google.com/file/d/16bGMJbtnRFPVT5CytwQXnBdJWolis0tB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0400	MAI/0400	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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