« Responsabilité et approche collaborative : qui doit répondre de la wikialité ? » dans le cadre de la Conférence « Droit 2.0 : droit et web 2.0 »

Le « web 2.0 » passionne face aux potentialités infinies qu’il semble être capable de proposer. Dans la courte, très courte histoire d’Internet, des relents de « nouveaux espaces », quelque peu comparables à ceux des années 1995-1996 apparaissent. Des espaces lointains, où le droit est omniprésent, de plus en plus, et ce, même si souvent son application pose problème. Du nouveau droit déjà obsolète, de l’ancien dont l’application est parfois douteuse, la communauté juridique s’interroge sur cette réalité ô combien vivante et difficile à contrôler. Autour de ce thème de « droit 2.0 », la présente activité réunie plusieurs experts nationalement et internationalement reconnus qui vont traiter de certaines des facettes de ce droit d’aujourd’hui.

Contribution à l'étude de la construction des concepts scientifiques au cours de l'apprentissage par problèmes en médecine

L’approche d’apprentissage par problèmes (APP) a vu le jour, dans sa forme contemporaine, à la Faculté de médecine de l’Université MacMaster en Ontario (Canada) à la fin des années 1960. Très rapidement cette nouvelle approche pédagogique active, centrée sur l’étudiant et basée sur les problèmes biomédicaux, va être adoptée par de nombreuses facultés de médecine de par le monde et gagner d’autres disciplines. Cependant, malgré ce succès apparent, l’APP est aussi une approche controversée, notamment en éducation médicale, où elle a été accusée de favoriser un apprentissage superficiel. Par ailleurs, les étudiants formés par cette approche réussiraient moins bien que les autres aux tests évaluant l’acquisition des concepts scientifiques de base, et il n’a jamais été prouvé que les médecins formés par l’APP seraient meilleurs que les autres. Pour mieux comprendre ces résultats, la présente recherche a voulu explorer l’apprentissage de ces concepts scientifiques, en tant que processus de construction, chez des étudiants formés par l’APP, à la Faculté de médecine de l’Université de Montréal, en nous appuyant sur le cadre théorique socioconstructivisme de Vygotski. Pour cet auteur, la formation des concepts est un processus complexe de construction de sens, en plusieurs étapes, qui ne peut se concevoir que dans le cadre d’une résolution de problèmes. Nous avons réalisé une étude de cas, multicas, intrasite, les cas étant deux groupes de neuf étudiants en médecine avec leur tuteur, que nous avons suivi pendant une session complète de la mi-novembre à la mi-décembre 2007. Deux grands objectifs étaient poursuivis: premièrement, fournir des analyses détaillées et des matériaux réflectifs et théoriques susceptibles de rendre compte du phénomène de construction des concepts scientifiques de base par des étudiants en médecine dans le contexte de l’APP. Deuxièmement, explorer, les approches de travail personnel des étudiants, lors de la phase de travail individuel, afin de répondre à la question de recherche suivante : Comment la dynamique pédagogique de l’APP en médecine permet-elle de rendre compte de l’apprentissage des concepts scientifiques de base? Il s’agissait d’une étude qualitative et les données ont été recueillies par différents moyens : observation non participante et enregistrement vidéo des tutoriaux d’APP, interview semi-structuré des étudiants, discussion avec les tuteurs et consultation de leurs manuels, puis traitées par diverses opérations: transcription des enregistrements, regroupement, classification. L’analyse a porté sur des collections de verbatim issus des transcriptions, sur le suivi de la construction des concepts à travers le temps et les sessions, sur le role du tuteur pour aider au développement de ces concepts Les analyses suggèrent que l’approche d’APP est, en général, bien accueillie, et les débats sont soutenus, avec en moyenne entre trois et quatre échanges par minute. Par rapport au premier objectif, nous avons effectivement fourni des explications détaillées sur la dynamique de construction des concepts qui s'étend lors des trois phases de l'APP, à savoir la phase aller, la phase de recherche individuelle et la phase retour. Pour chaque cas étudié, nous avons mis en évidence les représentations conceptuelles initiales à la phase aller, co-constructions des étudiants, sous la guidance du tuteur et nous avons suivi la transformation de ces concepts spontanés naïfs, lors des discussions de la phase retour. Le choix du cadre théorique socio constructiviste de Vygotski nous a permis de réfléchir sur le rôle de médiation joué par les composantes du système interactif de l'APP, que nous avons considéré comme une zone proximale de développement (ZPD) au sens élargi, qui sont le problème, le tuteur, l'étudiant et ses pairs, les ressources, notamment l'artefact graphique carte conceptuelle utilisée de façon intensive lors des tutoriaux aller et retour, pour arriver à la construction des concepts scientifiques. Notre recherche a montré qu'en revenant de leurs recherches, les étudiants avaient trois genres de représentations conceptuelles: des concepts corrects, des concepts incomplets et des concepts erronés. Il faut donc que les concepts scientifiques théoriques soient à leur tour confrontés au problème concret, dans l'interaction sociale pour une validation des attributs qui les caractérisent. Dans cette interaction, le tuteur joue un rôle clé complexe de facilitateur, de médiateur, essentiellement par le langage. L'analyse thématique de ses interventions a permis d'en distinguer cinq types: la gestion du groupe, l'argumentation, les questions de différents types, le modelling et les conclusions. Nous avons montré le lien entre les questions du tuteur et le type de réponses des étudiants, pour recommander un meilleur équilibre entre les différents types de questions. Les étudiants, également par les échanges verbaux, mais aussi par la construction collective des cartes conceptuelles initiales et définitives, participent à une co-construction de ces concepts. L'analyse de leurs interactions nous a permis de relever différentes fonctions du langage, pour souligner l'intérêt des interactions argumentatives, marqueurs d'un travail collaboratif en profondeur pour la co-construction des concepts Nous avons aussi montré l'intérêt des cartes conceptuelles non seulement pour visualiser les concepts, mais aussi en tant qu'artefact, outil de médiation psychique à double fonction communicative et sémiotique. Concernant le second objectif, l’exploration du travail personnel des étudiants, on constate que les étudiants de première année font un travail plus approfondi de recherche, et utilisent plus souvent des stratégies de lecture plus efficaces que leurs collègues de deuxième année. Ceux-ci se contentent, en général, des ouvrages de référence, font de simples lectures et s’appuient beaucoup sur les résumés faits par leurs prédécesseurs. Le recours aux ouvrages de référence essentiellement comme source d'information apporte une certaine pauvreté au débat à la phase retour avec peu d'échanges de type argumentatif, témoins d'un travail profond. Ainsi donc, par tout ce soutien qu'elle permet d'apporter aux étudiants pour la construction de leurs connaissances, pour le type d'apprentissage qu'elle offre, l’APP reste une approche unique, digne d’intérêt. Cependant, elle nécessite d'être améliorée par des interventions au niveau du tuteur et des étudiants.

Towards an inculturated african communal model of ecclesia : clergy-laity collaborative ministry in Igboland of Southern Nigeria

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Extraction de motifs dans la rédaction collaborative sur les Wikis

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

Mental illness in modern and contemporary theatre : An analysis of representations of mental illness in a selection of plays, accompanied by a new play about schizophrenia

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

Innovating in Teaching Collaborative Practice with a Large Student Cohort at Université de Montréal

Université de Montréal implemented an interprofessional education (IPE) curriculum on collaborative practice in a large cohort of students (>1,100) from 10 health sciences and psychosocial sciences training programs. It is made up of three one-credit undergraduate courses (CSS1900, CSS2900, CSS3900) spanning the first 3 years of training. The course content and activities aim for development of the six competency domains identified by the Canadian Interprofessional Health Collaborative. This paper describes the IPE curriculum and highlights the features contributing to its success and originality. Among main success key factors were: administrative cooperation among participating faculties, educators eager to develop innovative approaches, extensive use of clinical situations conducive to knowledge and skill application, strong logistic support, close cooperation with health care delivery organizations, and partnership between clinicians and patients. A distinguishing feature of this IPE curriculum is the concept of partnership in care between the patient and caregivers. Patients’ representatives were involved in course planning, and patients were trained to become patients-as-trainers (PT) and cofacilitate interprofessional discussion workshops. They give feed- back to students regarding integration and application of the patient partnership concept from a patient’s point of view. Lire l'article/Read the article : http://openurl.ingenta.com/content?genre=article&issn=0090-7421&volume=42&issue=4&spage=97E&epage=106E

Introduction du modèle axé sur le partenariat des soins : la pratique collaborative dans une équipe interdisciplinaire en santé mentale

Essai critique de stage

Parle-t-on de territoire en aménagement du territoire? : la construction des enjeux en contexte de planification collaborative

Le débat public en aménagement du territoire constitue un exercice paradoxal. Bien qu’il fasse nominalement référence au territoire, ce débat public aborde cet objet de façon superficielle. Ce mémoire aborde cette problématique en explorant les utilisations de la notion de territoire formulées dans le cadre d’un exercice de consultation publique sur un projet de revitalisation à Montréal, soit le Programme particulier d’urbanisme du Quartier des spectacles – Pôle du Quartier latin, est étudié. L’analyse se décline en deux étapes. Le sens accordé à la position géographique du Quartier latin et ses répercussions sur les dynamiques d’aménagement à long terme (structurales) sont s’abord explorées. Ensuite, les discours des intervenants au débat public sont analysés à l’aide d’une loupe poststructuraliste. Nos résultats démontrent qu’une majorité de participants ne considèrent pas le territoire comme construction sociale. Toutefois, les intervenants qui adoptent le point de vue contraire ont tendance à adopter une position plus critique face au projet. Ce constat remet en question les fondements de l’intervention proposée par les autorités municipales et, plus largement, interroge la prise en compte du concept de territoire en contexte de planification collaborative et post-collaborative.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Representations of curanderismo in Chicana/o texts

Ma thèse porte sur les représentations de curanderismo dans Chicana/o textes. Une tradition de guérison, une vision du monde, un système de croyances et de pratiques d'origines diverses, curanderismo répond aux besoins médicaux, religieux, culturels, sociaux et politiques des Chicanas/os à la fois sur le plan individuel et communautaire. Dans mon analyse de textes littéraires (Bless Me, Ultima de Rudolfo Anaya, les poèmes sélectionnés de Pat Mora, The Hungry Woman: A Mexican Medea de Cherríe Moraga) et du cours académique sur curanderismo enseigné à l'Université du Nouveau-Mexique à Albuquerque, que j’approche comme un texte culturel, curanderismo reflète les façons complexes et souvent ambiguës de représenter Chicana/o recherche d'identité, d’affirmation de soi et d’émancipation, résultat d'une longue histoire de domination et de discrimination de Chicana/o aux Etats-Unis. Dans les textes que j’aborde dans ma thèse curanderismo assume le rôle d'une puissante métaphore qui réunit une variété de valeurs, attitudes, concepts et notions dans le but ultimede célébrer le potentiel de soi-même.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.