La compilation de patrons de filtrage sous Erlang

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Ingénierie Dirigée par les Modèles : des concepts à la pratique...

National audienceL'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM), ou Model Driven Engineering (MDE) en anglais, s'inscrit dans l'évolution des techniques pour le développement de systèmes informatiques afin d'en maîtriser leurs complexités en se concentrant sur une préoccupation plus abstraite que la programmation classique. En s'appuyant sur des approches génératives, il s'agit d'engendrer tout ou partie d'une application à partir de modèles. Un modèle est une abstraction, une simplification d'un système qui est nécessaire et suffisante pour comprendre un aspect particulier du système modélisé et répondre aux questions que soulève cet aspect du système. Un système peut être décrit par différents modèles liés les uns aux autres, et exprimé chacun à l'aide d'un langage de modélisation dédié (Domain Specific Modeling Languages - DSML). Le principe est d'utiliser autant de langages de modélisation différents que les aspects chronologiques ou technologiques du développement du système le nécessitent. L'activité consistant à définir ces DSML (la syntaxe et la sémantique), appelée métamodélisation, est donc une problématique clé de l'IDM. En outre, les autres problématiques clés de l'IDM consistent à rendre les modèles construits opérationnels (pour la simulation, la génération de code, de documentation ou de test, la validation, la vérification, l'exécution, etc.) à l'aide de composition et de transformation de modèle. A la fois un cours et un tutoriel, cet ouvrage offre une approche didactique et pragmatique d'apprentissage de l'IDM. Nous présentons dans la première partie les principes clés de cette nouvelle ingénierie. Nous introduisons une description précise de l'état des connaissances de manière à aborder les concepts avancés de l'IDM, ainsi que les motivations et l'étendue du bouleversement attendu dans l'ingénierie du logiciel. La deuxième partie aborde ensuite les différentes étapes d'un développement dirigé par les modèles en les illustrant au travers d'un exemple concret. Chaque étape est décrite de manière à présenter l'état de la pratique et introduire certains des outils actuellement disponible

31ème Journées Francophones des Langages Applicatifs

International audienc

Modélisation de l'apprenant : application d'un modèle cognitif au développement d'un système d'apprentissage

Bien que le diagnostic des erreurs des apprenants soit central à toute stratégie d'intervention correctrice relevant au mode d'évaluation dans un système d'apprentissage, trop souvent, la prise d'information qui l'accompagne est incomplète ou incertaine. Ajoutons aussi le problème de la modélisation dans un contexte d'apprentissage où on ne peut observer directement ce qui se passe dans la tête d'un apprenant, ni de savoir avec certitude son plan de raisonnement, ni le but qu'il cherche à accomplir. Il s'ensuit une réduction de l'efficacité des interventions pédagogiques qui limite les apprentissages scolaires. Cette thèse apporte des solutions à cette problématique. Elle consiste en la conception et le développement d'un Système Tutoriel Intelligent pour le Diagnostic des Erreurs en Soustraction (TIDES). Elle s'inscrit dans une perspective d'évaluation diagnostique des compétences et connaissances arithmétiques en utilisant une approche originale qui vise à modéliser l'apprenant dans une situation d'apprentissage où les informations sur cet apprenant sont potentiellement incomplètes ou incertaines. Dans cette thèse, nous présentons la conception, le développement et une mise à l'essai du système TIDES. Le design de ce système est basé sur un modèle cognitif, la théorie d'apprentissage ACT-R d'Anderson, capable d'analyser le comportement d'un apprenant et de savoir son état cognitif. Le choix de ce design est discuté et justifié aussi. L'architecture du système TIDES comporte au moins trois modules: un module qui permet de spécifier des tâches à l'apprenant, un module d'analyse qui permet d'analyser les actions de l'apprenant et un module de diagnostic qui permet d'inférer les informations sur l'apprenant, d'évaluer ses compétences impliquées dans une tâche d'apprentissage, de détecter sa stratégie mise en œuvre, en s'appuyant sur une méthode de reconnaissance de plan, de prédire sa prochaine action la plus probable et de savoir avec exactitude les causes réelles de ses erreurs. Les caractéristiques du système TIDES sont décrites en détail dans la thèse. La méthodologie d'une mise à l'essai du système avec une vingtaine d'élèves est présentée et les données recueillies dans cette mise à l'essai sont regroupées et analysées. L'ensemble des résultats obtenus indique que le système TIDES offre le potentiel d'analyser et de diagnostiquer les erreurs des apprenants de façon plus précise, et donne effectivement lieu à un apprentissage conforme à celui qui était prévu en se basant sur la méthode originale adoptée. Enfin, nous proposerons des améliorations possibles (extension du système TIDES à l'aide des réseaux bayésiens) que nous présenterons comme explorées mais non encore complètement intégrées dans l'état actuel du système TIDES et aussi non évaluées. Il s'agit en fait de déterminer à quelles conditions le modèle bayésien peut être intégré à un système d'apprentissage, en tant que système tutoriel intelligent et dont le domaine d'apprentissage est l'arithmétique. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence artificielle, environnement interactif pour l'apprentissage humain, système tutoriel intelligent, théories d'apprentissage, Modèle d'Anderson ACT-R, modélisation d'un apprenant, analyse des erreurs, diagnostic des erreurs, modélisation statistique et réseaux bayésiens