Technique d‟évaluation pour l‟apprentissage de l‟algorithmique
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Date
2016
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Abstract
L‟évaluation d‟algorithmes d‟apprenants constitue une tâche très coûteuse en termes de
temps et de réflexion. Car pour un problème donné, plusieurs solutions peuvent être
élaborées. En EIAH, la majorité des environnements dédiés à l‟apprentissage de
l‟algorithmique et de la programmation conçus présentaient certaines faiblesses au niveau du
processus d‟évaluation.
Dans cette thèse, nous avons adopté une méthode d'évaluation basée organigrammes.
Cette méthode consiste à comparer les organigrammes des apprenants (novices) aux
organigrammes solutions. Cette comparaison est faite en utilisant une méthode d‟appariement
structurel. eAlgo est l‟outil qui implémente la méthode proposée. Les résultats des
expérimentations étaient très encourageants. Ils ont montré que les notes fournies par eAlgo
sont, à un niveau plus qu'acceptable, similaires aux notes attribuées par les enseignants.
Mieux encore, eAlgo attribue des notes qui sont en bonne corrélation avec la moyenne des
notes attribuées par les enseignants.
Ceci est certainement dû à la souplesse de gestion offerte par eAlgo et qui permet de
paramétrer l'importance des éléments de réponses référencés