La théorie de l'attachement pour comprendre les difficultés d'apprentissage et les troubles du comportement chez les jeunes de milieux défavorisés à risque de mauvais traitements

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Apprentissage statistique pour l'étiquetage de musique et la recommandation

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

LORESA : un système de recommandation d'objets d'apprentissage basé sur les annotations sémantiques

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apport d'une activité d'apprentissage intégrant l'histoire des sciences à l'enseignement de la physique au niveau collégial

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Effet d'une approche par le jeu sur l'apprentissage du répertoire mémorisé chez des élèves de deuxième année primaire

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Compréhension en lecture : portraits d'élèves en difficulté d'apprentissage du début du secondaire

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Exploration d'interventions pédagogiques sur l'autorégulation de l'apprentissage par la lecture auprès d'adolescents en difficulté d'apprentissage dans des écoles en milieu défavorisé

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Effet du modelage et du facilitateur procédural sur le recours à l'organisateur graphique et sur la performance d'élèves en difficulté lors de l'apprentissage par la lecture

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Problématique de l'apprentissage de la mathématique en pédagogie du projet

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Élaboration et mise à l'essai auprès d'élèves en difficultés graves d'apprentissage d'une séquence d'activités portant sur l'utilisation des connecteurs dans le texte narratif au premier cycle du secondaire

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Acquisition/apprentissage des relatives en français par des étudiants vietnamiens en FLE

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Raisonnement clinique avec un simulateur virtuelle de patients sur Internet : l'apprentissage est-il augmenté par l'utilisation d'un groupe de discussion virtuel

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Phénoménologie et réflexion dans la recherche en design : l'utilisation d'un journal réflexif dans la mise en place d'un programme d'ordinateur portable

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles

L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.