Semantic Analysis of Learning Traces

International audienc

Métaconnaissances et recherches en EIAH

National audienc

Projet KidLearn : Vers une personnalisation motivante des parcours d’apprentissage

Article de médiation scientifiqueBulletin de l'Association française pour l'Intelligence Artificielle vise à fournir un cadre de discussions et d'échanges au sein de la communauté universitaire et industrielle. Ainsi, toutes les contributions, pour peu qu'elles aient un intérêt général pour l'ensemble des lecteurs, sont les bienvenues. En particulier, les annonces, les comptes rendus de conférences, les notes de lecture et les articles de débat sont très recherchés. Le Bulletin de l'Af IA publie également des dossiers plus substantiels sur différents thèmes liés à l'IA. Le comité de rédaction se réserve le droit de ne pas publier des contributions qu'il jugerait contraire à l'esprit du bulletin ou à sa politique éditoriale. En outre, les articles signés, de même que les contributions aux débats, reflètent le point de vue de leurs auteurs et n'engagent qu'eux-mêmes. Édito Ce second numéro de l'année du Bulletin de AfIA est consacré à un dossier thématique monté par Marie LEFEVRE (Université Claude Bernard Lyon 1, LIRIS) sur « IA & Éducation ». Il s'agit un dossier très complet qui est présenté ici, avec pas moins de 15 contributions provenant d'autant d'équipes ou laboratoires français (voir page 5). Ce Bulletin vous présente également le compte rendu de la seconde journée « Philosophie des sciences et intelligence artificielle » du 6 février 2020 (voir page 61). Vous y trouverez enfin la liste des thèses et HDR soutenues lors du trimestre écoulé. La composition actuelle du Conseil d'Administration se trouve en quatrième de couverture de tous nos bulletins (voir page 66). Encore un grand merci à tous les contributeurs de ce numéro, sans oublier Claire LEFÈVRE pour sa relecture assidue

Proceedings of QG2010: The Third Workshop on Question Generation

These are the peer-reviewed proceedings of "QG2010, The Third Workshop on Question Generation". The workshop included a special track for "QGSTEC2010: The First Question Generation Shared Task and Evaluation Challenge". QG2010 was held as part of The Tenth International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS2010)

Génération automatique de questionnaires à choix multiples pédagogiques : évaluation de l'homogénéité des options

Recent years have seen a revival of Intelligent Tutoring Systems. In order to make these systems widely usable by teachers and learners, they have to provide means to assist teachers in their task of exercise generation. Among these exercises, multiple-choice tests are very common. However, writing Multiple-Choice Questions (MCQ) that correctly assess a learner's level is a complex task. Guidelines were developed to manually write MCQs, but an automatic evaluation of MCQ quality would be a useful tool for teachers.We are interested in automatic evaluation of distractor (wrong answer choice) quality. To do this, we studied characteristics of relevant distractors from multiple-choice test writing guidelines. This study led us to assume that homogeneity between distractors and answer is an important criterion to validate distractors. Homogeneity is both syntactic and semantic. We validated the definition of homogeneity by a MCQ corpus analysis, and we proposed methods for automatic recognition of syntactic and semantic homogeneity based on this analysis.Then, we focused our work on distractor semantic homogeneity. To automatically estimate it, we proposed a ranking model by machine learning, combining different semantic homogeneity measures. The evaluation of the model showed that our method is more efficient than existing work to estimate distractor semantic homogeneityCes dernières années ont connu un renouveau des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain. Afin que ces environnements soient largement utilisés par les enseignants et les apprenants, ils doivent fournir des moyens pour assister les enseignants dans leur tâche de génération d'exercices. Parmi ces exercices, les Questionnaires à Choix Multiples (QCM) sont très présents. Cependant, la rédaction d'items à choix multiples évaluant correctement le niveau d'apprentissage des apprenants est une tâche complexe. Des consignes ont été développées pour rédiger manuellement des items, mais une évaluation automatique de la qualité des items constituerait un outil pratique pour les enseignants.Nous nous sommes intéressés à l'évaluation automatique de la qualité des distracteurs (mauvais choix de réponse). Pour cela, nous avons étudié les caractéristiques des distracteurs pertinents à partir de consignes de rédaction de QCM. Cette étude nous a conduits à considérer que l'homogénéité des distracteurs et de la réponse est un critère important pour valider les distracteurs. L'homogénéité est d'ordre syntaxique et sémantique. Nous avons validé la définition de l'homogénéité par une analyse de corpus de QCM, et nous avons proposé des méthodes de reconnaissance automatique de l'homogénéité syntaxique et sémantique à partir de cette analyse.Nous nous sommes ensuite focalisé sur l'homogénéité sémantique des distracteurs. Pour l'estimer automatiquement, nous avons proposé un modèle d'ordonnancement par apprentissage, combinant différentes mesures d'homogénéité sémantique. L'évaluation du modèle a montré que notre méthode est plus efficace que les travaux existants pour estimer l'homogénéité sémantique des distracteurs

Estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial

Este informe trata de reunir en un documento la revisión bibliográfica realizada como base necesaria para el desarrollo de una tesis doctoral sobre las interacciones entre profesores y alumnos en las sesiones tradicionales de aprendizaje. Nuestra investigación se enmarca en los trabajos del grupo GALAN de la Facultad de Informática de San Sebastián de la UPV-EHU, que se dedica desde sus comienzos al desarrollo de herramientas educativas flexibles dotadas de comportamiento inteligente. En este informe presentamos un estudio bibliográfico de sistemas educativos en el ámbito de la inteligencia artificial. En particular se centra en los siguientes aspectos: tutores inteligentes, sistemas educativos para la web y herramientas de ayuda al profesor. Además se incluye una revisión del modelado de usuario y un estudio de técnicas para el análisis de datos