Outil d’évaluation des compétences par des questions ouvertes dans un CLOM (Sémantron)

Axe 1 – 4 – 6
Statut Thèse en cours
Doctorant Claude Coulombe (DIC)
Résumé Peu de CLOM offrent des évaluations structurées capables de supporter une analyse des apprentissages et d’en saisir les multiples dimensions, allant du procédural au conceptuel. La vaste majorité des CLOM actuels se limitent dans l’emploi de questionnaires à choix multiples (QCM) pour les évaluations car il est facile et peu coûteux d’automatiser leur correction. Le caractère massif et gratuit des CLOM rend impraticable la correction par des évaluateurs humains de réponses à des questions ouvertes, à cause des coûts de main d’oeuvre. On parle ici de réponses courtes (moins de 50 mots) ou encore d’essais plus longs (100 à 500 mots). De plus, les CLOM actuels négligent le nécessaire virage pédagogique vers les compétences. Nous pensons que l’évaluation de compétences à partir de réponses à des questions ouvertes peut être réalisée automatiquement de façon fiable à l’aide de technique d’apprentissage statistique (machine learning) en se basant sur des modèles cognitifs des compétences. La solution proposée, appelée « Sémantron », fera appel à différentes technologies d’intelligence artificielle, principalement au traitement de la langue naturelle pour la caractérisation linguistique et sémantique des textes et à l’apprentissage statistique pour la réalisation de modèles prédictifs des résultats d’évaluation et pour offrir une aide utile aux apprenants.
Directeurs Gilbert Paquette, Neila Mezghani