Un Système d'Évaluation du Savoir-faire Application à l'algorithmique
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Date
2013
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Abstract
le sujet abordé par cette thèse traite un des plus importants axes de
recherche dans les environnements informatiques pour l’apprentissage
Humain (EIAH) : l’évaluation des apprenants. Dans le processus d’appren-
tissage, l’évaluation joue un rôle fondamental car c’est le seul moyen d’assu-
rer une bonne transmission des connaissances à l’apprenant. La plupart des
plates-formes développées pour l’enseignement s’intéressent peu à l’évalua-
tion, elles intègrent généralement des générateurs simples de questionnaire et
évitent ainsi la difficulté de l’évaluation et la complexité de sa mise en œuvre
dans un EIAH. De plus, la nature des connaissances à évaluer (connais-
sances déclaratives, connaissances procédurales) accroit exponentiellement
cette difficulté.
Notre domaine d’application, l’algorithmique, a été depuis sa naissance
une discipline difficile à enseigner pour l’enseignant et complexe à assimiler
pour l’apprenant. Ceci est du aux caractéristiques intrinsèques de la matière
et à la manière avec laquelle les enseignants (la majorité) appréhendent ses
fondements.
Ce travail de recherche s’inscrit au confluent de ces deux axes et par
conséquent hérite des difficultés des deux. Il vise plus précisément à élaborer
une approche d’évaluation des compétences en algorithmique dans un EIAH.
Outre le fait d’apporter une solution au délicat problème de l’évaluation
automatique des productions en algorithmique, cette approche est, en plus,
formative. Puisant son inspiration dans les principes de base de la matière,
elle offre une efficacité certaine.
La démarche que nous avons adoptée consiste à modéliser une solution
algorithmique en fonction d’opérations de bases et d’opérations élémentaires
qui permettent à l’apprenant de dessiner sa propre démarche. Indépendante
de tout langage de programmation, cette démarche favorise l’autonomie de
l’apprenant dans la conception de sa solution. Elle repose sur l’utilisation
d’une base évolutive de solutions types. Ainsi, toute production de l’appre-
nant, pour un problème donné, est soit automatiquement évaluée si elle est
reconnue parmi les solutions de la base, soit évaluée par un expert humain
dans le cas contraire. Dans ce dernier cas, elle viendra enrichir la base si
elle est jugée pédagogiquement intéressante