Extraction des connaissances en géométrie plane à partir d'énoncés de problèmes

RÉSUMÉ: L'émergence actuelle des tuteurs intelligents est appelée à transformer les modes d’enseignement traditionnels. Ces tuteurs intelligents permettent un accompagnement et un soutien personnalisés à chaque élève, et ainsi diminuent la surcharge de travail pour l’enseignant, qui peut alors consacrer plus de temps aux élèves qui ont besoin d’un soutien particulier. Dans ce travail, nous nous intéressons aux tuteurs intelligents qui permettent d’accompagner et d’aider les étudiants de niveau secondaire à résoudre des questions de la géométrie plane. Malheureusement, dans les tuteurs intelligents actuels, et en particulier dans les tuteurs destinés aux utilisateurs qui parlent français, l’extraction automatique des connaissances est laissée aux auteurs du problème. Ces derniers sont amenés à extraire les informations du problème et à les interpréter avant de les saisir manuellement dans l'interface utilisateur qui est sous forme d’une structure d'entrée prédéfinie dans le tuteur (par exemple, une liste des hypothèses et des conclusions). Ce type de tuteur risque de donner des résultats erronés à la suite d’une mauvaise ou une incomplète interprétation. De ce constat nait la motivation de notre recherche, qui est la création d’un extracteur automatique des connaissances à partir d'énoncés de problèmes de géométrie plane écrits en français. Cet extracteur automatisera l’ajout de nouveaux problèmes dans le tuteur. Cet extracteur s’inscrit dans le projet QED-Tutrix, qui a pour but de créer un tuteur intelligent pour la géométrie plane telle qu’enseignée dans le contexte scolaire québécois au niveau secondaire.----------ABSTRACT: The current emergence of smart tutoring systems is called upon to transform traditional teaching methods. These intelligent tutors allow personalized guidance and support for each student, and thus reduce the workload for the teacher, who can then devote more time to students who need special support. In this work, we are interested in intelligent tutors to help high-school students to solve questions of plane geometry. Unfortunately, in today's smart tutors, and especially in tutors for users who speak French, automatic knowledge extraction is left to the authors of the problem. They have to extract information from the problem and interpret it before entering it manually in the user interface, which is in the form of a predefined input structure in the tutor (for example, a list of hypotheses and conclusions). This may cause erroneous results due to a bad or incomplete interpretation. From this observation was born the motivation for our research, which is the creation of an automatic knowledge extractor from plane geometry problems written in French. This extractor will automate the addition of new problems in the tutor. This extractor is part of the QED-Tutrix project, which aims to create an intelligent tutor for plane geometry as taught in the Quebec school context at the secondary level

Search for dark matter produced in association with bottom or top quarks in √s = 13 TeV pp collisions with the ATLAS detector

A search for weakly interacting massive particle dark matter produced in association with bottom or top quarks is presented. Final states containing third-generation quarks and miss- ing transverse momentum are considered. The analysis uses 36.1 fb−1 of proton–proton collision data recorded by the ATLAS experiment at √s = 13 TeV in 2015 and 2016. No significant excess of events above the estimated backgrounds is observed. The results are in- terpreted in the framework of simplified models of spin-0 dark-matter mediators. For colour- neutral spin-0 mediators produced in association with top quarks and decaying into a pair of dark-matter particles, mediator masses below 50 GeV are excluded assuming a dark-matter candidate mass of 1 GeV and unitary couplings. For scalar and pseudoscalar mediators produced in association with bottom quarks, the search sets limits on the production cross- section of 300 times the predicted rate for mediators with masses between 10 and 50 GeV and assuming a dark-matter mass of 1 GeV and unitary coupling. Constraints on colour- charged scalar simplified models are also presented. Assuming a dark-matter particle mass of 35 GeV, mediator particles with mass below 1.1 TeV are excluded for couplings yielding a dark-matter relic density consistent with measurements