Conception et développement d'un système intelligent d'aide à l'apprentissage adaptif et à base d'exemples

Dans ce mémoire nous présentons le développement d’un environnement informatique d’apprentissage humain (EIAH) qui assiste l’étudiant dans l’assimilation des concepts théoriques vus en cours à travers des exemples les illustrant. L’EIAH proposé est adaptatif grâce aux deux agents intelligents dont l’un, associé à l’étudiant, joue le rôle d’accompagnateur et l’autre, associé à l’enseignant, permet à ce dernier un suivi personnalisé de tous ses étudiants. Notre environnement assure la collaboration entre étudiants à travers un forum de discussion. Nous avons utilisé la méthode MISA et le langage UML pour la conception de l’EIAH. Quant au développement, nous avons profité de la technologie Java et du moteur d’inférence JESS pour l’implantation des agents intelligents. Afin de justifier l’impact et l’utilité de l’EIAH sur l’apprentissage, les étudiants d’un cours en intelligence artificielle à l’École de technologie supérieure ont testé et évalué l’environnement. Les résultats obtenus sont très encourageants et nous motivent à poursuivre nos recherches (60% des étudiants estiment important l’apport du EIAH à la compréhension et à la réalisation des laboratoires). En conclusion, la réalisation d’un EIAH peut s’avérer une tâche fastidieuse par la diversité des méthodes d’apprentissage, d’évaluation et de développement de ce genre d’environnement informatique. Mais, au final, cela a été un exercice intéressant et stimulant. Il nous a permis de faire différentes constatations tant au niveau des technologies qu’au niveau de l’enseignement adaptatif. Ce projet peut ainsi être considéré comme une solution pour répondre à l’un des grands défis en ingénierie : l’apprentissage personnalisé répondant à la réalité actuelle des étudiants

Propuesta de un sistema multi-agente para la adaptación de contenidos docentes a las competencias, contexto y dispositivo del usuario

Marcos Ortega, Luis de, codir.El e-learning ha supuesto una revolución en los últimos años en el ámbito de la enseñanza. Esto, combinado con el incremento del uso de los dispositivos móviles ha propiciado la aparición del m-learning, y por consiguiente la aparición de nuevos problemas y retos en el ámbito de la enseñanza y de las nuevas tecnologías. Mostrar adecuadamente (teniendo en cuenta el tipo de dispositivo utilizado) los contenidos docentes al alumno o seleccionar aquellos materiales educativos más adecuados en base al contexto del mismo son algunos de los retos planteados en el presente trabajo. El problema planteado en la presente tesis es la necesidad de dotar a los sistemas de formación de sensibilidad al contexto y al dispositivo móvil, de tal forma que se adapten los contenidos docentes al alumno en función de estos parámetros. Para resolver dicho problema, se propone el diseño de un nuevo sistema multi-agente capaz de adaptar los contenidos docentes al contexto, competencias y dispositivo móvil del alumno. A raíz del sistema propuesto se desarrolla un prototipo y se llevan a cabo tres casos de estudio: uno de tipo teórico y dos casos reales, con dispositivos móviles y alumnos reales. Los resultados muestran que el sistema propuesto tiene éxito en los tres casos de estudio y es capaz de resolver satisfactoriamente el problema planteado. Sin embargo, los resultados también indican que habría que seguir investigando, sobre todo en lo relativo a las cuestiones pedagógicas y la forma de integrar estos desarrollos en las acciones formativas, para que tengan impacto en los resultados académicos

Propuesta de un sistema multi-agente para la adaptación de contenidos docentes a las competencias, contexto y dispositivo del usuario

Marcos Ortega, Luis de, codir.El e-learning ha supuesto una revolución en los últimos años en el ámbito de la enseñanza. Esto, combinado con el incremento del uso de los dispositivos móviles ha propiciado la aparición del m-learning, y por consiguiente la aparición de nuevos problemas y retos en el ámbito de la enseñanza y de las nuevas tecnologías. Mostrar adecuadamente (teniendo en cuenta el tipo de dispositivo utilizado) los contenidos docentes al alumno o seleccionar aquellos materiales educativos más adecuados en base al contexto del mismo son algunos de los retos planteados en el presente trabajo. El problema planteado en la presente tesis es la necesidad de dotar a los sistemas de formación de sensibilidad al contexto y al dispositivo móvil, de tal forma que se adapten los contenidos docentes al alumno en función de estos parámetros. Para resolver dicho problema, se propone el diseño de un nuevo sistema multi-agente capaz de adaptar los contenidos docentes al contexto, competencias y dispositivo móvil del alumno. A raíz del sistema propuesto se desarrolla un prototipo y se llevan a cabo tres casos de estudio: uno de tipo teórico y dos casos reales, con dispositivos móviles y alumnos reales. Los resultados muestran que el sistema propuesto tiene éxito en los tres casos de estudio y es capaz de resolver satisfactoriamente el problema planteado. Sin embargo, los resultados también indican que habría que seguir investigando, sobre todo en lo relativo a las cuestiones pedagógicas y la forma de integrar estos desarrollos en las acciones formativas, para que tengan impacto en los resultados académicos

Automatische Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeit zwischen Anforderungen und Quelltext

Für die effiziente Entwicklung, Wartung und Pflege von Softwaresystemen spielt ein umfassendes Verständnis der Zusammenhänge zwischen den Softwareentwicklungsartefakten eine entscheidende Rolle. Die Nachverfolgbarkeit dieser Zusammenhänge ermöglicht es beispielsweise, vergangene Entwurfsentscheidungen nachzuvollziehen oder die Auswirkungen von Änderungen zu berücksichtigen. Das manuelle Erstellen und Pflegen dieser Nachverfolgbarkeitsinformationen ist allerdings mit hohem manuellem Aufwand und damit potenziell hohen Kosten verbunden, da meist menschliche Expertise zum Verständnis der Beziehungen erforderlich ist. Dies sorgt dafür, dass in den meisten Softwareprojekten diese Informationen nicht zur Verfügung stehen. Könnten Nachverfolgbarkeitsinformationen zwischen Softwareartefakten allerdings automatisch generiert werden, könnte die Entwicklung, Wartung und Pflege einer Vielzahl von Softwaresystemen effizienter gestaltet werden. Bestehende Ansätze zur automatischen Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quelltext sind nicht in der Lage, die semantische Lücke zwischen den Artefakten zu überbrücken. Sie erzielen zu geringe Präzisionen auf akzeptablen Ausbeuteniveaus, um in der Praxis eingesetzt werden zu können. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren FTLR zielt durch einen semantischen Ähnlichkeitsvergleich auf eine Verbesserung der automatischen Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quelltext ab. FTLR setzt hierzu vortrainierte fastText-Worteinbettungen zur Repräsentation der Semantik ein. Außerdem macht es sich strukturelle Informationen der Anforderungen und des Quelltextes zunutze, indem es anstatt auf Artefaktebene auf Ebene der Teile der Anforderungen und des Quelltextes abbildet. Diese Abbildung geschieht durch den Einsatz der Wortüberführungsdistanz, welche einen semantischen Ähnlichkeitsvergleich, der nicht durch Aggregation verfälscht wird, ermöglicht. Die eigentliche Bestimmung der Nachverfolgbarkeitsverbindungen erfolgt daraufhin durch einen Mehrheitsentscheid über alle feingranularen Zusammenhänge eines Artefakts, um die vorherrschenden Aspekte zu bestimmen und ggf. irrelevante Zusammenhänge zu ignorieren. In einem Experiment auf sechs Vergleichsdatensätzen konnte gezeigt werden, dass der Einsatz der Wortüberführungsdistanz gegenüber einer einfachen, aggregierten Vektorabbildung zu einer signifikanten Verbesserung der Identifikation von Nachverfolgbarkeitsverbindungen führt. Ebenso zeigte die Abbildung auf feingranularer Ebene mit anschließender Aggregation durch einen Mehrheitsentscheid signifikante Verbesserungen gegenüber der direkten Abbildung auf Artefaktebene. Um die Präzision FTLRs weiter zu erhöhen, wird ein Ansatz zum Filtern von irrelevanten Teilen von Anforderungen eingesetzt. Dieser basiert auf einer Klassifikation der Anforderungselemente mittels eines sprachmodellbasierten Klassifikators. Entscheidend für die Anwendung in FTLR ist dabei eine Anwendbarkeit auf ungesehene Projekte. Der vorgestellte Klassifikator NoRBERT nutzt Transferlernen, um große vortrainierte BERT-Sprachmodelle auf die Klassifikation von Anforderungen feinanzupassen. Hierdurch ist NoRBERT in der Lage, vielversprechende Ergebnisse auf ungesehenen Projekten zu erzielen. Das Verfahren war in der Lage, auf ungesehenen Projekten eine Abbildungsgüte von bis zu 89,8 % im F1-Maß zu erzielen. Durch das Bestimmen, ob ein Anforderungselement keine funktionalen Aspekte enthält, lassen sich irrelevante Teile der Anforderungen vor der Verarbeitung durch FTLR herausfiltern. Ein Vergleich der Leistung FTLRs mit und ohne einen derartigen Anforderungselementfilter ergab, dass ein signifikanter Leistungszuwachs im F1-Maß durch das Filtern erzielt werden kann. FTLR erzielt hierbei Werte im F1-Maß von bis zu 55,5 % und im Mittelwert der durchschnittlichen Präzision von 59,6 %. Neben der Repräsentation der Semantik durch ausschließlich auf natürlichsprachlichem Text vortrainierten Worteinbettungen wurden außerdem bimodale Sprachmodelle für den Einsatz in FTLR untersucht. Diese auf großen dualen Korpora, bestehend aus Quelltextmethoden und ihrer natürlichsprachlichen Dokumentation, vortrainierten Sprachmodelle erzielen in verwandten Aufgabenstellungen aus der Softwaretechnik, wie Quelltextsuche oder Fehlerlokalisierung, vielversprechende Ergebnisse. Um die Eignung für die automatische Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quelltext zu untersuchen, wurden zwei Integrationsmöglichkeiten des bimodalen Sprachmodells UniXcoder in FTLR entwickelt. In einem Vergleich auf fünf Datensätzen zur Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quelltext konnte kein Leistungszuwachs durch den Einsatz dieser Art von Modellen gegenüber den leichtgewichtigeren Worteinbettungen festgestellt werden. Abschließend wurde die Leistung FTLRs in Bezug zu bestehenden Ansätzen zur unüberwachten automatischen Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen zwischen Anforderungen und Quelltext gesetzt. Hierbei zeigt sich, dass FTLR auf Projekten, die ausschließlich objektorientierten Quelltext enthalten, eine höhere durchschnittliche Präzision und ein höheres F1-Maß als bestehende Verfahren erzielt. Allerdings verdeutlichen die Ergebnisse auch, dass, insbesondere auf großen Projekten, alle bestehenden Ansätze und auch FTLR noch weit von einer Abbildungsgüte entfernt sind, die es für eine vollständige Automatisierung der Wiederherstellung von Nachverfolgbarkeitsverbindungen in der Praxis benötigt