Un EIAH pour l’algorithmique
| dc.contributor.author | Ismail BOUACHA | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-07T09:49:13Z | |
| dc.date.available | 2023-05-07T09:49:13Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstract | Ce manuscrit aborde l’un des axes principaux de recherche dans les EIAH (Environnement Informatique pour l’Apprentissage Humain), qui est l’évaluation de l’apprenant. Avec l’évolution technologique, l’évaluation peut être assistée par ordinateur. Cette automatisation de l’évaluation peut aider les enseignants à créer des modèles éducatifs, par conséquent de concentrer leurs efforts sur l’enseignement. L’évaluation des apprenants représente un véritable défi. En effet, les méthodes d’évaluation jusqu’ici utilisées dans les EIAH (QCM ou Questions à Choix Multiples, Questions à trous) sont inadaptées à une discipline telle que l’algorithmique. D’un autre coté, si l’utilisation d’un véritable compilateur, même pour du pseudo code, permet d’éditer des algorithmes et de les tester, elle ne permet pas, en revanche, d’avoir un feedback détaillé sur les connaissances et compétences des apprenants. Par conséquent, on ne peut pas ni localiser les lacunes et difficultés qu’un apprenant peut avoir, ni y remédier. Dans le contexte d’un EIAH dédié à l’algorithmique, notre objectif est d’éliminer cette tâche d’évaluation, voire la réduire. Pour cela, nous avons proposé un outil de compréhension des algorithmes, qui permet aux apprenants d’écrire des algorithmes propositions et aux enseignants de construire des modèles de propositions. Ces modèles peuvent être corrects ou incorrects, mais ayant une utilité pédagogique. La compréhension consiste à faire correspondre l’algorithme proposé avec les modèles existants. Elle ne se limite pas à une simple comparaison, mais plutôt elle consiste à extraire le maximum d’informations à partir du code de l’algorithme telles que : les intentions de l’apprenant, la défaillance de la proposition, etc. Ainsi, notre évaluation sera plus pertinente, puisqu’en plus de la note, on aura plus de détails sur les apprenants. Dans le cas où une proposition n’a pas de modèle correspondant, l’expert humain peut l’évaluer et si nécessaire enrichir la base de modèle. Par conséquent, l’évaluation est garantie. Notre approche favorise la créativité des apprenants, en leur offrant la possibilité d’engager réellement leurs compétences. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2705 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Un EIAH pour l’algorithmique | |
| dc.type | Thesis | |
| dspace.entity.type |