Jeudi 12 Février 2015
Soutenance de thèse de maîtrise ès sciences en informatique
La photo montre dans l’ordre habituel de gauche à droite : Julien Chiasson, directeur du Département d’informatique; Chadia Moghrabi, codirectrice de thèse de l’étudiant; Guillaume Durand, examinateur interne et professeur associé au Département; le candidat Eric Snow; Philippe Fournier-Viger, codirecteur de thèse de l’étudiant; et Eric Hervet, président du jury. M. Bruno Emond, examinateur externe et agent de recherche sénior au Conseil national de recherche du Canada à Ottawa était absent au moment où la photo fut prise.
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Résumé
La venue du World Wide Web, dans les années 1990, a entraîné un intérêt croissant pour l’apprentissage en ligne. De nombreux collèges et universités offrent des cours en ligne menant à des diplômes et autres certifications. Un aspect pragmatique de l’apprentissage en ligne a retenu notre attention : celui de la correction automatique des réponses en texte libre des étudiantes et des étudiants aux épreuves. En plus d’être rapide, la correction automatique a l’avantage d’être objective, car l’intervention humaine est réduite. Nous nous intéressons au problème particulier de la correction automatique des épreuves où les étudiantes et les étudiants sont appelés à décrire une procédure ou une séquence de procédures. Ces connaissances, que nous appelons «connaissances procédurales», sont essentielles à plusieurs domaines, et cruciales en informatique. La correction devient d’autant plus ardue que les professeures, professeurs et correctrices et correcteurs doivent non seulement vérifier l’exactitude des faits ou concepts énoncés par l’étudiante ou l’étudiant, mais aussi l’ordre dans lequel ils sont énoncés.
Ce travail présente deux versions de notre système, PROCMARK, conçu et développé pour l’évaluation des connaissances procédurales. Notre approche consiste à analyser le contenu syntaxique et sémantique des réponses, en employant des techniques du Web sémantique et de traitement des langues naturelles, tout en tenant compte de la séquence de procédures attendue dans les réponses. Les résultats de notre système sont semblables à ceux des correcteurs humains, avec des corrélations entre 0,59 et 0,86.
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