Raisonner et filtrer avec un choix probabiliste partiellement connu

La Programmation Concurrente par Contraintes Probabilistes (PCCP) étend la Programmation Concur- rente par Contraintes (CCP) par l'ajout d'un opérateur de choix probabiliste. Cet opérateur permet d'introduire de l'aléa dans l'exécution d'un processus de CCP. Dans cet article, les fonctionnalités de cet opérateur sont éten- dues afin de raisonner avec un choix probabiliste partiel- lement connu. Pour cela, nous définissons l'opérateur de choix probabiliste comme un nouveau combinateur de contraintes et lui associons un algorithme de filtrage. Cet algorithme de filtrage permet, la plupart du temps, d'accélérer la propagation de contraintes. L'implanta- tion sous la forme d'une nouvelle librairie d'opérateurs de choix probabilistes pour SICStus Prolog ainsi qu'une validation expérimentale est présentée

Caractéristiques d’une supervision à distance de stagiaires en enseignement en ce qui concerne la création d’un sentiment de présence

Lorsqu’un stage en enseignement se déroule à l’international ou en région éloignée, l’accompagnement offert par l’institution universitaire (ou d’enseignement supérieur) peut se faire à distance. De plus en plus, les superviseurs de ces stages peuvent utiliser un éventail de TIC pour limiter les inconvénients occasionnés par la distance, dont l’isolement de l’apprenant. À partir de résultats qualitatifs et quantitatifs d’une étude exploratoire-descriptive d’orientation compréhensive, nous identifions les principales caractéristiques d’une supervision de stage à distance en ce qui concerne la création d’un sentiment de présence. Établies selon différents types de présence (enseignante, cognitive et sociale), des TIC utilisées, de la possibilité d’une supervision hybride, de la collaboration avec les acteurs du milieu scolaire, et des enjeux éthiques, ces caractéristiques favorisent l’identification de gestes robustes pour la création de présence en supervision de stage.When a teaching internship takes place abroad or in remote areas, the support offered by the university (or a higher education school) can be done without presence. Increasingly, supervisors of these internships can use a range of ICT to limit problems caused by distance, including the isolation of the learner. From qualitative and quantitative results of an exploratory-descriptive study of comprehensive nature, we identify the key features of a remote internship supervision regarding the creation of a sense of presence. According to different types of presence (teaching, cognitive and social), ICT use, the possibility of a hybrid supervision, collaboration with members in the school community, and ethical issues, these features facilitate the identification of robust actions for creating presence in internship supervision

Electrical and optical measurements of the bandgap energy of a light-emitting diode

International audienceSemiconductors materials are at the basis of electronics. Most electronic devices are made of semiconductors. The operation of these components is well described by quantum physics which is a little mysterious to students. One of the intrinsic parameters of semiconductors is their bandgap energy Eg. In the case of light-emitting diodes (LEDs) Eg fixes the colour of the light emitted by the diodes. We propose in this article a lab work allowing a comparison of Eg of a green LED obtained by both electrical and optical measurements. The two slightly different results can be explained by the theoritical knowledges of the students on solid physics and electronic devices internal architecture

Bayesian Annotation Networks for Complex Sequence Analysis

Probabilistic models that associate annotations to sequential data are widely used in computational biology and a range of other applications. Models integrating with logic programs provide, furthermore, for sophistication and generality, at the cost of potentially very high computational complexity. A methodology is proposed for modularization of such models into sub-models, each representing a particular interpretation of the input data to be analysed. Their composition forms, in a natural way, a Bayesian network, and we show how standard methods for prediction and training can be adapted for such composite models in an iterative way, obtaining reasonable complexity results. Our methodology can be implemented using the probabilistic-logic PRISM system, developed by Sato et al, in a way that allows for practical applications

Raisonner et filtrer avec un choix probabiliste partiellement connu

La Programmation Concurrente par Contraintes Probabilistes (PCCP) étend la Programmation Concur- rente par Contraintes (CCP) par l'ajout d'un opérateur de choix probabiliste. Cet opérateur permet d'introduire de l'aléa dans l'exécution d'un processus de CCP. Dans cet article, les fonctionnalités de cet opérateur sont éten- dues afin de raisonner avec un choix probabiliste partiel- lement connu. Pour cela, nous définissons l'opérateur de choix probabiliste comme un nouveau combinateur de contraintes et lui associons un algorithme de filtrage. Cet algorithme de filtrage permet, la plupart du temps, d'accélérer la propagation de contraintes. L'implanta- tion sous la forme d'une nouvelle librairie d'opérateurs de choix probabilistes pour SICStus Prolog ainsi qu'une validation expérimentale est présentée

Quand la recherche est au service des pratiques de formation à l’enseignement faisant usage du numérique, et vice-versa

Les technologies numériques sont de plus en plus présentes dans de nombreuses dimensions de nos pratiques de formation à l’enseignement. Souvent imposées rapidement et sans fondement, elles ne sont pas nécessairement intégrées de manière appropriée dans les contextes de formation universitaire ou en enseignement supérieur (Albero, 2011). Par exemple, plusieurs formateurs sont amenés à donner des cours en ligne (ou de manière hybride) sans les connaissances ou l’accompagnement nécessaire afin ..

Un calcul de Viterbi pour un Modèle de Markov Caché Contraint

International audienceNon disponibl

Inference with Constrained Hidden Markov Models in PRISM

A Hidden Markov Model (HMM) is a common statistical model which is widely used for analysis of biological sequence data and other sequential phenomena. In the present paper we show how HMMs can be extended with side-constraints and present constraint solving techniques for efficient inference. Defining HMMs with side-constraints in Constraint Logic Programming have advantages in terms of more compact expression and pruning opportunities during inference. We present a PRISM-based framework for extending HMMs with side-constraints and show how well-known constraints such as cardinality and all different are integrated. We experimentally validate our approach on the biologically motivated problem of global pairwise alignment

An introduction to photocatalysis through methylene blue photodegradation

International audienceWe described a simple experimental setup for a lab work on the photocatalytic degradation of methylene blue by T iO 2 nanoparticles. The photocatalysis process can be used for many applications. Treatments for diluted wastewaters industries, air purifying in underground car parks, preventing fouling on glass surfaces, these are some of the things this phenomenon has the ability to do. The described experiment is easy to perform and the interpretation can be easily adapted to different level of students: from high school students demonstrating their interests on a sustainable development, to students who are getting Masters in the science department that want to propose a full explanation of all the phenomenon of the photocatalytic process. Starting by a description of the experimental setup , we analysed the photocatalyst nanoparticles and applied the Langmuir-Hinshelwood model to our experimental data. Finally we discussed shortly on the respective energetic levels of the photocatalyst semiconductor and the methylene blue