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Paraschool Domitile Lourdeaux Heudiasyc.

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1 Paraschool Domitile Lourdeaux Heudiasyc

2 Plan Présentation générale de Paraschool Description de l’architecture
Modèle d’optimisation Conclusion

3 Plan Présentation générale de Paraschool Description de l’architecture
Modèle d’optimisation Conclusion

4 Paraschool Start-up Fondée en 2000 15 personnes
chiffre d’affaire : 800 k€ résultat net : 40 k€ croissance de 100% Quels sont les utilisateurs ?

5 Paraschool Le produit E-learning www.paraschool.fr
Eléments pédagogiques interactifs : Cours Questionnaires Activités de savoir-faire Exercices Quels sont les utilisateurs ?

6 Paraschool 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 Quels sont les utilisateurs ?

7 Paraschool Les clients 50 000 utilisateurs inscrits
Établissements / régions / départements Clientèle stable et prévisible Opération marketing pour l’utilisation N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

8 Paraschool Les démos www.paraschool.fr
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

9 Paraschool Les démos www.paraschool.fr
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

10 Paraschool Les démos http://www.paraschool.com/demo/sciences/
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

11 Paraschool Les démos http://www.paraschool.com/demo/sciences
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

12 Paraschool Les démos http://www.paraschool.com/demo/meteofrance/home
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

13 Plan Présentation générale de Paraschool Description de l’architecture
Modèle d’optimisation Conclusion

14 Architecture Graphe E1 E3 A1 E2 E4 C1 A2 C2 A3
N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser. A3 Nœuds = Cours, Activités, Exercices Arcs = Liaisons : prévues par équipe pédagogique créées par les élèves

15 Architecture Architecture
Allie base de données relationnelle et site web Base de données complexe utilise SQL EJB (Enterprise Java Bean) comme langage de programmation pour l’interfaçage page HTML/SQL N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

16 Architecture Base de données
Composée d’une dizaine de tables reliées entre elles N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

17 Architecture t_item_cours : = nœuds (cours, applis, exercices)
No d’identification, thème t_historique_noeud : = qui a consulté ce noeud N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser.

18 Architecture t_profil_eleve : = nœuds (cours, applis, exercices)
No d’identification, thème t_statut_item : = historique des nœuds empruntés par l’élève N’assure pas que les élèves profitent réellement del ‘occase. Convaincre les clients d’utiliser. t_arc_graphe : = arcs entre éléments pédagogiques - poids

19 Plan Présentation générale de Paraschool Description de l’architecture
Modèle d’optimisation Conclusion

20 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Retour sur des notions selon ses résultats Suggestion pour la suite selon ? Quels sont les utilisateurs ?

21 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Suggestion pour la suite selon ? Pondérations définies par équipe pédagogique de manière statique Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique 1 2 3 5 4 6 7 0.1 10 Quels sont les utilisateurs ?

22 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Suggestion pour la suite selon ? Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Quels sont les utilisateurs ?

23 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès ? Quels sont les utilisateurs ?

24 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Modélisation par colonie de fourmis Quels sont les utilisateurs ?

25 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Paradigme inspiré des colonies d’insectes sociaux Agents multiples et simples Solution émergente Quels sont les utilisateurs ?

26 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Phéromones 2 types de phéromone : S et F Dépôt : mémoire Rétro propagation : portée pédagogique Évaporation : dynamisme Quels sont les utilisateurs ?

27 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Succès S 1 2 3 5 4 6 7 W S+=1 F S+=1/2 S+=1/3 S+=1/4 Quels sont les utilisateurs ?

28 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Echecs F 1 2 3 5 4 6 7 W S F+=2 F +=2/2 F +=2/3 F +=2/4 Quels sont les utilisateurs ?

29 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Phéromones : Evaporation  : taux d’évaporation ; x=t Portée pédagogique temporelle Erosion seulement sur les arcs issus du nœud de départ Quels sont les utilisateurs ?

30 Modèle d’optimisation
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 Quels sont les utilisateurs ? Valeur utilisée pour décourager l’élève de faire un exercice déjà fait

31 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Poids historique H Mémoire limitée ? Faire tendre H vers 1 =constante de temps ; x=t H revient naturellement vers 1 Quels sont les utilisateurs ?

32 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Mesure de fitness Mesure unifiée d’excellence locale Mesure la « désirabilité » des arcs Quels sont les utilisateurs ?

33 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Un arc est désirable lorsqu’il est : renforcé les professeurs (W élevé) témoin de succès (S élevé) non témoin d’échecs (F bas) nouveau ou oublié (H proche de 1) Quels sont les utilisateurs ?

34 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Sélection d’arcs Sélection d’un arc à proposer parmi les arcs sortants Deux forces : Fitness (exploitation) Hasard (exploration) Quels sont les utilisateurs ?

35 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Sélection d’arcs Roulette Sélection par le rang : seuils automatiques et manuels Tournoi Tournoi stochastique Quels sont les utilisateurs ?

36 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Simulation W=1 Taux de succès : 90% si n-1=2 10% si n-1=3 2 1 5 Quels sont les utilisateurs ? 3 W=5 Objectif : rétablir la situation, encourager 2

37 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Simulation Quels sont les utilisateurs ?

38 Modèle d’optimisation
Optimisation par colonies de fourmis Amélioration : maximisation de l’apprentissage Conduire en moyenne à un taux de réussite de 60% Quels sont les utilisateurs ?

39 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Suggestion pour la suite selon ? Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique 1ère étape : proposer des arcs correspondants à des chemins ayant apportés des succès Quels sont les utilisateurs ? Propose aux élèves les exercices les plus faciles Sans tenir compte de leur niveau personnel Ni du niveau moyen des élèves Biais ?

40 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Suggestion pour la suite selon ? Pondérations définies par résultats des élèves de manière dynamique 2nd étape : intégrer la « combativité » ? Quels sont les utilisateurs ? Différencier les fourmis selon leur caractère Certains aiment être confrontés à la difficulté pour mieux triompher D’autres préfèrent avancer progressivement

41 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève 2nd étape : intégrer la « combativité » Que faut-il prendre en compte ? Le niveau de l’élève La difficulté de l’exercice ? Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions Phéromones ? Approximation ? Rétro-propagation

42 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève 1ère approximation : Niveau de l’élève ? Déposer pour chaque fourmi des phéromones personnelles (+ ou -) avec érosion Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions

43 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Niveau de l’élève Effets : Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions

44 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève 2nd approximation : Classement ELO Joueur A de niveau RA / Joueur B de niveau RB Probabilité de gain : Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions

45 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Classement ELO Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions

46 Modèle d’optimisation
Guidage de l’élève Classement ELO Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions

47 Plan Présentation générale de Paraschool Description de l’architecture
Modèle d’optimisation Conclusion

48 Conclusion 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 Elève doué mais peu assuré, élève tres sur mais ayant des difficultés Ne va-t-on pas le conforter dans des dispositions qui ne correspond pas à ses véritables compétences au lieu de le forcer à dépasser ses appréhensions


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