Early Prediction of Conceptual Understanding in Interactive Simulations

Interactive simulations allow students to independently explore scientific phenomena and ideally infer the underlying principles through their exploration. Effectively using such environments is challenging for many students and therefore, adaptive guidance has the potential to improve student learning. Providing effective support is, however, also a challenge because it is not clear how effective inquiry in such environments looks like. Previous research in this area has mostly focused on grouping students with similar strategies or identifying learning strategies through sequence mining. In this paper, we investigate features and models for an early prediction of conceptual understanding based on clickstream data of students using an interactive Physics simulation. To this end, we measure students’ conceptual understanding through a task they need to solve through their exploration. Then, we propose a novel pipeline to transform clickstream data into predictive features, using latent feature representations and interaction frequency vectors for different components of the environment. Our results on interaction data from 192 undergraduate students show that the proposed approach is able to detect struggling students early on

Undersökning av steggranularitet för adaptiva inlärningsstrategier

Intelligent tutoring systems (ITS) are softwares attempting to emulate human tutors. They do so by offering sequences of exercises for the students to train their newly-learnt skills, as well as to evaluate their competences. In order to estimate the knowledge mastery of each of their students, they make use of a student model. The purpose of student models is to assess a student’s knowledge based on observable features such as performances. Through this information,ITS can optimise the learning sequence of their users which means that fast learners will be recommended challenging questions while slower users will receive simpler problems. In classic configurations, each recommended exercise contains one single question, is labeled with a competence, and is taken into account into the internal student model right after its completion. This structure does not allow for the system to understand what part of the question, and thus what area of the competence was not mastered when the student fails to complete it correctly. In this project however, exercises labelled with one competence can contain different questions labelled with various subskills and diffculty levels, which all need to be submitted before the ITS updates its internal knowledge. This allow the algorithms to pinpoint where the weaknesses of the students lay with more precision. To this purpose, Skill-PFA, Diffskillty-PFA, Skill-BKT and Diffskillty-BKT, variants of Performance Factor Analysis (PFA) and Bayesian Knowledge Tracing (BKT) respectively have been developed. Those four variants are able to deal with exercises containing different questions, on top of handling more granular labels on the knowledge estimations. In our experiments, we show that our PFA adaptations are much more robusts and produces better results than any BKT variants. Furthermore, PFA’s biggest liability lays in parameters we can control, such as the training data size and the potentially mislabelled items. Additionally, we demonstrate that the models built for this project, Skill-PFA and Diffskillty-PFA consistently perform better than PFA. Indeed, increasing the granularity of the labels enables those new models to pinpoint more precisely where the students’ weaknesses and strengths layIntelligenta handledningssystem (ITS) är programvaror som försöker efterlikna mänskliga handledare. De gör det genom att erbjuda sekvenser av övningar för eleverna för att träna sina nyinlärda färdigheter samt för att utvärdera deras kompetenser. För att uppskatta kunskapsbehärskningen hos var och en av sina elever använder de sig av en studentmodell. Syftet med studentmodeller är att bedöma studentens kunskaper utifrån observerbara funktioner som föreställningar. Genom denna information kan ITS optimera inlärningssekvensen för sina användare vilket innebär att snabba elever kommer att rekommenderas utmanande frågor medan långsammare användare får enklare problem. I klassiska konfigurationer innehåller varje rekommenderad övning en enstaka fråga, märks med en kompetens och tas med i den interna studentmodellen direkt efter avslutad. Denna struktur gör det inte möjligt för systemet att förstå vilken del av frågan, och därmed vilket kompetensområde som inte behärskades när studenten inte lyckades fylla den korrekt. I detta projekt kan emellertid övningar märkta med en kompetens innehålla olika frågor märkta med olika underfärdigheter och svårighetsgrader, som alla måste lämnas in innan ITS uppdaterar sin interna kunskap. Detta gör att algoritmerna kan lokalisera var elevernas svagheter ligger med mer precision. För detta ändamål har Skill-PFA, Diffskillty-PFA, Skill-BKT och Diffskillty-BKT, varianter av Performance Factor Analysis (PFA) respektive Bayesian Knowledge Tracing (BKT) utvecklats. Dessa fyra varianter kan hantera övningar som innehåller olika frågor, förutom att hantera mer detaljerade etiketter på kunskapsuppskattningarna. I våra experiment visar vi att våra PFA-anpassningar är mycket mer robusta och ger bättre resultat än några BKT-varianter. Dessutom ligger PFA: s största ansvar i parametrar som vi kan kontrollera, till exempel utbildningsdatastorleken och de potentiellt felaktiga föremålen. Dessutom visar vi att modellerna som byggts för detta projekt, Skill-PFA och Diffskillty-PFA konsekvent fungerar bättre än PFA. Faktum är att genom att öka etiketternas granularitet kan de nya modellerna hitta mer exakt var elevernas svagheter och styrkor ligger

Undersökning av steggranularitet för adaptiva inlärningsstrategier

Intelligent tutoring systems (ITS) are softwares attempting to emulate human tutors. They do so by offering sequences of exercises for the students to train their newly-learnt skills, as well as to evaluate their competences. In order to estimate the knowledge mastery of each of their students, they make use of a student model. The purpose of student models is to assess a student’s knowledge based on observable features such as performances. Through this information,ITS can optimise the learning sequence of their users which means that fast learners will be recommended challenging questions while slower users will receive simpler problems. In classic configurations, each recommended exercise contains one single question, is labeled with a competence, and is taken into account into the internal student model right after its completion. This structure does not allow for the system to understand what part of the question, and thus what area of the competence was not mastered when the student fails to complete it correctly. In this project however, exercises labelled with one competence can contain different questions labelled with various subskills and diffculty levels, which all need to be submitted before the ITS updates its internal knowledge. This allow the algorithms to pinpoint where the weaknesses of the students lay with more precision. To this purpose, Skill-PFA, Diffskillty-PFA, Skill-BKT and Diffskillty-BKT, variants of Performance Factor Analysis (PFA) and Bayesian Knowledge Tracing (BKT) respectively have been developed. Those four variants are able to deal with exercises containing different questions, on top of handling more granular labels on the knowledge estimations. In our experiments, we show that our PFA adaptations are much more robusts and produces better results than any BKT variants. Furthermore, PFA’s biggest liability lays in parameters we can control, such as the training data size and the potentially mislabelled items. Additionally, we demonstrate that the models built for this project, Skill-PFA and Diffskillty-PFA consistently perform better than PFA. Indeed, increasing the granularity of the labels enables those new models to pinpoint more precisely where the students’ weaknesses and strengths layIntelligenta handledningssystem (ITS) är programvaror som försöker efterlikna mänskliga handledare. De gör det genom att erbjuda sekvenser av övningar för eleverna för att träna sina nyinlärda färdigheter samt för att utvärdera deras kompetenser. För att uppskatta kunskapsbehärskningen hos var och en av sina elever använder de sig av en studentmodell. Syftet med studentmodeller är att bedöma studentens kunskaper utifrån observerbara funktioner som föreställningar. Genom denna information kan ITS optimera inlärningssekvensen för sina användare vilket innebär att snabba elever kommer att rekommenderas utmanande frågor medan långsammare användare får enklare problem. I klassiska konfigurationer innehåller varje rekommenderad övning en enstaka fråga, märks med en kompetens och tas med i den interna studentmodellen direkt efter avslutad. Denna struktur gör det inte möjligt för systemet att förstå vilken del av frågan, och därmed vilket kompetensområde som inte behärskades när studenten inte lyckades fylla den korrekt. I detta projekt kan emellertid övningar märkta med en kompetens innehålla olika frågor märkta med olika underfärdigheter och svårighetsgrader, som alla måste lämnas in innan ITS uppdaterar sin interna kunskap. Detta gör att algoritmerna kan lokalisera var elevernas svagheter ligger med mer precision. För detta ändamål har Skill-PFA, Diffskillty-PFA, Skill-BKT och Diffskillty-BKT, varianter av Performance Factor Analysis (PFA) respektive Bayesian Knowledge Tracing (BKT) utvecklats. Dessa fyra varianter kan hantera övningar som innehåller olika frågor, förutom att hantera mer detaljerade etiketter på kunskapsuppskattningarna. I våra experiment visar vi att våra PFA-anpassningar är mycket mer robusta och ger bättre resultat än några BKT-varianter. Dessutom ligger PFA: s största ansvar i parametrar som vi kan kontrollera, till exempel utbildningsdatastorleken och de potentiellt felaktiga föremålen. Dessutom visar vi att modellerna som byggts för detta projekt, Skill-PFA och Diffskillty-PFA konsekvent fungerar bättre än PFA. Faktum är att genom att öka etiketternas granularitet kan de nya modellerna hitta mer exakt var elevernas svagheter och styrkor ligger

« C’est ». Narrativité de l’événement dans Tropismes de Nathalie Sarraute : une mise à l’épreuve de la philosophie à partir du texte littéraire

Cock de Rameyen Jade de. « C’est ». Narrativité de l’événement dans Tropismes de Nathalie Sarraute : une mise à l’épreuve de la philosophie à partir du texte littéraire. In: Revue belge de philologie et d'histoire, tome 96, fasc. 4, 2018. Langues et littératures modernes - Moderne taal-en letterkunde. pp. 1367-1386

Askin (Ridvan) : Narrative and Becoming, 2016 (Plateaus - New directions in Deleuze Studies)

Cock de Rameyen Jade de. Askin (Ridvan) : Narrative and Becoming, 2016 (Plateaus - New directions in Deleuze Studies). In: Revue belge de philologie et d'histoire, tome 95, fasc. 3, 2017. Langues et littératures modernes – Moderne Taal- en Letterkunde. pp. 615-621

Narrative Ecology in Artists’ Cinema: Albert Serra, Helena Wittmann, Apichatpong Weerasethakul and Saodat Ismailova.

This thesis offers tools to address the issue that we need other stories to face climate change. My hypothesis is that there are a series of fundamental choices underpinning our methodologies of narrative analysis, which have considerable consequences in how we understand the entanglement of our human and non-human worlds. Thus, the thesis interrogates narrative theory by putting it to the test of stories that challenge settled categories: artists' cinema. First the object of artists’ critiques, narrative thrives today in the museum. Contemporary artist-filmmakers inherit both from cinema’s affinity with storytelling, and from a long tradition of critique of narrative in experimental cinema and video art. How does artist-filmmakers’ critical heritage affect the way these stories are told? What does it teach us about storytelling? To address this issue I focus on the artist’s fiction feature film, in addition to what accompanies it in the gallery, particularly video installations. I have opted for four filmmakers: Albert Serra (1975, Spain), Helena Wittmann (1982, Germany), Apichatpong Weerasethakul (1970, Thailand) and Saodat Ismailova (1981, Uzbekistan). Drawing from narratology, I provide five keywords to interrogate what narrative does, and how: diegesis, forces, plot & event, causality and teleology. Each of these five keywords opens a series of philosophical problems that are explored through the analysis of the films and thanks to philosophy (Etienne Souriau, Gilles Deleuze), film studies and narratology. As this research argues, the way these artists engage with slowness, ambient sounds and multiworldliness paves the way for a change of paradigm in how we tell and think stories in times of ecological disorders.Doctorat en Langues, lettres et traductologieinfo:eu-repo/semantics/nonPublishe

Askin (Ridvan) : Narrative and Becoming, 2016 (Plateaus - New directions in Deleuze Studies)

Cock de Rameyen Jade de. Askin (Ridvan) : Narrative and Becoming, 2016 (Plateaus - New directions in Deleuze Studies). In: Revue belge de philologie et d'histoire, tome 95, fasc. 3, 2017. Langues et littératures modernes – Moderne Taal- en Letterkunde. pp. 615-621