Technique d‟évaluation pour l‟apprentissage de l‟algorithmique
| dc.contributor.author | Rym Aiouni | |
| dc.date.accessioned | 2023-04-23T09:47:45Z | |
| dc.date.available | 2023-04-23T09:47:45Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.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 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-annaba.dz//handle/123456789/2627 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.title | Technique d‟évaluation pour l‟apprentissage de l‟algorithmique | |
| dc.type | Thesis | |
| dspace.entity.type |