Generating Urban Forms from Ontologies

The paper presents the ongoing research work on a software system for supporting the exploration of the numerous and often interrelated factors that can affect the urban design. The present implementation of the system supports the simulation of different urban scenarios in relation to the uniqueness and constraints peculiar to a design and a site. The paper considers our ongoing research work to formally represent the implicit and explicit knowledge used by means of ontologies. The ontology semantic system administrates a set of rules and relations among urban entities. To this aim, we are dealing with different issues: all the factors involved in the urban design process cross various domain knowledge, from different competencies and sources; the knowledge is both semantic and procedural

A comprehensive part model and graphical schema representation for object-oriented databases

Part-whole modeling plays an important role in the development of database schemata in data-intensive application domains such as manufacturing, design, computer graphics. text document processing, and so on. Object-oriented databases (OODBs) have been targeted for use in such areas. Thus, it is essential that OODBs incorporate a part relationship as one of their modeling primitives. In this dissertation, we present a comprehensive OODB part model which expands the boundaries of OODB part-whole modeling along three fronts. First, it identifies and codifies new semantics for the OODB part relationship. Second, it provides two novel realizations for part relationships and their associated modeling constructs in the context of OODB data models. Third. it, provides an extensive graphical notation for the development of OODB schemata. The heart of the part model is a part relationship that imposes part-whole interaction on the instances of an OODB. The part relationship is divided into four characteristic dimensions: (1) exclusive/shared. (2) cardinality/ordinality, (3) dependency. and (A) value propagation. The latter forms the basis for the definition of derived attributes in a part hierarchy. To demonstrate the viability of our part model, we present two novel realizations for it in the context of existing OODBs. The first realizes the part relationship as an object class and utilizes only a basic set of OODB constructs. The second realization, an implementation of which is described in this dissertation, uses the unique metaclass mechanism of the VODAK Model Language (VML). This implementation shows that our part model can be incorporated into an existing OODB without having to rewrite a substantial subsystem of the OODB, and it also shows that the VML metaclass facility can indeed support extensions in terms of new semantic relationships. To facilitate the creation of part-whole schemata, we introduce an extensive graphical notation for the part relationship and its associated constructs. This notation complements our more general OODB graphical schema representation which includes symbols for classes, attributes. methods. and a variety of relationships. OO-dini, a graphical schema editor that employs our notation and supports conversion of the graphical schema into textual formats, is also discussed

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