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Lorsqu'un enseignant veut évaluer le savoir-faire des apprenants à l'aide d'un logiciel, il utilise souvent les systèmes Tutoriels Intelligents (STI). Or, les STI sont difficiles à développer et destinés à un domaine pédagogique très ciblé. Depuis plusieurs années, l'utilisation d'algorithmes de classification par apprentissage supervisé a été proposée pour évaluer le savoir des apprenants. Notre hypothèse est que ces mêmes algorithmes vont aussi nous permettre d'évaluer leur savoir-faire. Notre domaine d'application étant l'électronique numérique, nous proposons une mesure de similarité entre schémas électroniques et une base d'apprentissage générée automatiquement. Cette base d'apprentissage est composée de schémas électroniques pédagogiquement étiquetés «bons» ou «mauvais» avec des informations concernant le degré de simplification ou les erreurs commises. Finalement, l'utilisation d'un algorithme de classification simple (les k plus proches voisins) nous a permis de faire une évaluation des schémas électroniques dans la majorité des cas.
A propos de l'auteur
Diplômée «ingénieur en informatique» de l'ENSI de Caen (ISMRa) en 1989 et de l¿ENSI de Toulouse (ENSEEIHT), Section Spéciale « MAAI » en 1990. Elle a obtenu le doctorat en informatique de l¿INSA de Rouen en 2009. Actuellement, elle est professeure habilitée à l'école d'ingénieurs ENSA de Tanger (Maroc) de l¿UAE au laboratoire LTI.
