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Paraschool Domitile Lourdeaux Heudiasyc. Description de larchitecture Modèle doptimisation Conclusion Présentation générale de Paraschool Plan.

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1 Paraschool Domitile Lourdeaux Heudiasyc

2 Description de larchitecture Modèle doptimisation Conclusion Présentation générale de Paraschool Plan

3 Présentation générale de Paraschool Plan Description de larchitecture Modèle doptimisation Conclusion

4 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 4 Start-up Fondée en personnes chiffre daffaire : 800 k résultat net : 40 k croissance de 100% Paraschool

5 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 5 Le produit E-learning Eléments pédagogiques interactifs : Cours Questionnaires Activités de savoir-faire Exercices Paraschool

6 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 6 Le produit Action modulée en fonction des réponses/besoins Liens avec professeurs / réponse 1 heure Tutorat personnalisé Collèges, Lycées, BEP, Bac Pro, BTS Maths, Français, Physique-Chimie Tarifs : 10 à 37 / mois Paraschool

7 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 7 Les clients utilisateurs inscrits Établissements / régions / départements Clientèle stable et prévisible Opération marketing pour lutilisation Paraschool

8 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 8 Les démos Paraschool

9 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 9 Paraschool Les démos

10 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 10 Paraschool Les démos

11 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 11 Paraschool Les démos

12 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 12 Paraschool Les démos

13 Université de technologie Compiègne Heudiasyc Modèle doptimisation Conclusion Présentation générale de Paraschool Plan Description de larchitecture

14 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 14 Graphe Architecture C1 A1 A3 E2 E1 A2 E4 E3 C2 Nœuds = Cours, Activités, Exercices Arcs = Liaisons : prévues par équipe pédagogique créées par les élèves

15 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 15 Architecture Allie base de données relationnelle et site web Base de données complexe utilise SQL EJB (Enterprise Java Bean) comme langage de programmation pour linterfaçage page HTML/SQL

16 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 16 Architecture Base de données Composée dune dizaine de tables reliées entre elles

17 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 17 Architecture t_item_cours : = nœuds (cours, applis, exercices) - No didentification, thème t_historique_noeud : = qui a consulté ce noeud

18 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 18 Architecture t_profil_eleve : = nœuds (cours, applis, exercices) - No didentification, thème t_statut_item : = historique des nœuds empruntés par lélève t_arc_graphe : = arcs entre éléments pédagogiques - poids

19 Université de technologie Compiègne Heudiasyc Description de larchitecture Modèle doptimisation Conclusion Présentation générale de Paraschool Plan

20 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 20 Guidage de lélève Retour sur des notions selon ses résultats Suggestion pour la suite selon ? Modèle doptimisation

21 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 21 Guidage de lélève Suggestion pour la suite selon ? Pondérations définies par équipe pédagogique de manière statique Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique Modèle doptimisation

22 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 22 Guidage de lélève Suggestion pour la suite selon ? Modèle doptimisation 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique

23 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 23 Guidage de lélève Modèle doptimisation 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès ?

24 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 24 Guidage de lélève 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Modélisation par colonie de fourmis Modèle doptimisation

25 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 25 Optimisation par colonies de fourmis Paradigme inspiré des colonies dinsectes sociaux Agents multiples et simples Solution émergente Modèle doptimisation

26 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 26 Optimisation par colonies de fourmis Phéromones 2 types de phéromone : S et F Dépôt : mémoire Rétro propagation : portée pédagogique Évaporation : dynamisme Modèle doptimisation

27 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 27 Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Succès S W S+= 1 F W S+= 1 /2 F W S+= 1 /3 F W S+= 1 /4 F Modèle doptimisation

28 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 28 Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Echecs F W S F+= 2 W S F += 2 /2 W S F += 2 /3 W S F += 2 /4 Modèle doptimisation

29 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 29 Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Evaporation : taux dévaporation ; x= t Portée pédagogique temporelle Erosion seulement sur les arcs issus du nœud de départ Modèle doptimisation

30 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 30 Optimisation par colonies de fourmis Poids historique H Adapter la procédure à chaque élève Une valeur par nœud et par étudiant Nœud non visité : H=1 Nœud réussi : H=0.5 Nœud raté : H=0.75 ? Fait-on ainsi Valeur utilisée pour décourager lélève de faire un exercice déjà fait Modèle doptimisation

31 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 31 Optimisation par colonies de fourmis Poids historique H Mémoire limitée ? =constante de temps ; x= t H revient naturellement vers 1 Faire tendre H vers 1 Modèle doptimisation

32 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 32 Optimisation par colonies de fourmis Mesure de fitness Mesure unifiée dexcellence locale Mesure la « désirabilité » des arcs Modèle doptimisation

33 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 33 Optimisation par colonies de fourmis Un arc est désirable lorsquil est : renforcé les professeurs (W élevé) témoin de succès (S élevé) non témoin déchecs (F bas) nouveau ou oublié (H proche de 1) Modèle doptimisation

34 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 34 Optimisation par colonies de fourmis Sélection darcs Sélection dun arc à proposer parmi les arcs sortants Deux forces : Fitness (exploitation) Hasard (exploration) Modèle doptimisation

35 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 35 Optimisation par colonies de fourmis Sélection darcs Roulette Sélection par le rang : seuils automatiques et manuels Tournoi Tournoi stochastique Modèle doptimisation

36 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 36 Optimisation par colonies de fourmis Simulation W=1 W=5 Taux de succès : 90% si n -1 =2 10% si n -1 =3 Objectif : rétablir la situation, encourager 2 Modèle doptimisation

37 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 37 Optimisation par colonies de fourmis Simulation Modèle doptimisation

38 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 38 Optimisation par colonies de fourmis Amélioration : maximisation de lapprentissage Conduire en moyenne à un taux de réussite de 60% Modèle doptimisation

39 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 39 Guidage de lélève Suggestion pour la suite selon ? 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique Biais ? Propose aux élèves les exercices les plus faciles Sans tenir compte de leur niveau personnel Ni du niveau moyen des élèves Modèle doptimisation

40 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 40 Guidage de lélève Suggestion pour la suite selon ? 2nd étape : intégrer la « combativité » ? Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique Différencier les fourmis selon leur caractère Certains aiment être confrontés à la difficulté pour mieux triompher Dautres préfèrent avancer progressivement Modèle doptimisation

41 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 41 Guidage de lélève 2nd étape : intégrer la « combativité » Que faut-il prendre en compte ? Le niveau de lélève La difficulté de lexercice ? Phéromones ? Approximation ? Modèle doptimisation Rétro-propagation

42 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 42 Guidage de lélève 1ère approximation : Niveau de lélève ? Déposer pour chaque fourmi des phéromones personnelles (+ ou -) avec érosion Modèle doptimisation

43 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 43 Guidage de lélève Niveau de lélève Effets : Modèle doptimisation

44 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 44 Guidage de lélève 2nd approximation : Classement ELO Joueur A de niveau R A / Joueur B de niveau R B Probabilité de gain : Modèle doptimisation

45 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 45 Guidage de lélève Classement ELO Modèle doptimisation

46 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 46 Guidage de lélève Classement ELO Modèle doptimisation

47 Université de technologie Compiègne Heudiasyc Description de larchitecture Modèle doptimisation Conclusion Présentation générale de Paraschool Plan

48 Université de technologie Compiègne Heudiasyc 48 Critiques Phéromones personnelles : Biaisé car personnalisation des chemins pour avoir un taux de succès qui tend vers 60/40. Classement ELO Bon indicateur de niveau des fourmis et des nœuds Refonte de la fonction de fitness Conclusion


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