Didactique des grandeurs en mesure et élèves en difficulté d'apprentissage du 2e cycle du primaire

Le programme -Une école adaptée à tous ses élèves-, qui s'inscrit dans la réforme actuelle de l'éducation au Québec, nous a amenée à nous intéresser aux représentations dans les grandeurs en mesure en mathématiques des élèves en difficulté d'apprentissage. Nous nous sommes proposés de reconduire plusieurs paramètres de la recherche de Brousseau (1987, 1992) auprès de cette clientèle. La théorie des champs conceptuels (TCC) de Vergnaud (1991), appliquée aux structures additives, a été particulièrement utile pour l'analyse et l'interprétation de leurs représentations. Comme méthode de recherche, nous avons utilisé la théorie des situations didactiques en mathématiques (TSDM), réseau de concepts et de méthode de recherche appuyé sur l'ingénierie didactique qui permet une meilleure compréhension de l'articulation des contenus à enseigner. Grâce à la TSDM, nous avons observé les approches didactiques des enseignants avec leurs élèves. Notre recherche est de type exploratoire et qualitatif et les données recueillies auprès de 26 élèves de deux classes spéciales du deuxième cycle du primaire ont été traitées selon une méthode d'analyse de contenu. Deux conduites ont été adoptées par les élèves. La première, de type procédural a été utilisée par presque tous les élèves. Elle consiste à utiliser des systèmes de comptage plus ou moins sophistiqués, de la planification aux suites d'actions. La deuxième consiste à récupérer directement en mémoire à long terme le résultat associé à un couple donné et au contrôle de son exécution. L'observation des conduites révèle que les erreurs sont dues à une rupture du sens. Ainsi, les difficultés d'ordre conceptuel et de symbolisation nous sont apparues plus importantes lorsque l'activité d'échange demandait la compétence "utilisation" et renvoyait à la compréhension de la tâche, soit les tâches dans lesquelles ils doivent eux-mêmes découvrir les rapports entre les variables à travailler et à simuler les actions décrites dans les énoncés. En conséquence, les problèmes d'échanges se sont révélés difficiles à modéliser en actes et significativement plus ardus que les autres. L'étude des interactions enseignants et élèves a démontré que la parole a été presque uniquement le fait des enseignants qui ont utilisé l'approche du contrôle des actes ou du sens ou les deux stratégies pour aider des élèves en difficulté. Selon le type de situation à résoudre dans ces activités de mesurage de longueur et de masse, des mobilisations plurielles ont été mises en oeuvre par les élèves, telles que la manipulation d'un ou des étalon(s) par superposition, par reports successifs, par pliage ou par coupure lorsque l'étalon dépassait; par retrait ou ajout d'un peu de sable afin de stabiliser les plateaux. Nous avons également observé que bien que certains élèves aient utilisé leurs doigts pour se donner une perception globale extériorisée des quantités, plusieurs ont employé des procédures très diverses au cours de ces mêmes séances. Les résultats présentés étayent l'hypothèse selon laquelle les concepts de grandeur et de mesure prennent du sens à travers des situations problèmes liées à des situations vécues par les élèves, comme les comparaisons directes. Eles renforcent et relient les grandeurs, leurs propriétés et les connaissances numériques.

Étude des conceptions alternatives et des processus de raisonnement des étudiants de chimie du niveau collégial sur la molécule, la polarité et les phénomènes macroscopiques

La chimie est un sujet difficile étant donné ses concepts nombreux et souvent peu intuitifs. Mais au-delà de ces difficultés d’ordre épistémologique, l’apprentissage de la chimie peut être en péril lorsqu’il s’appuie sur des fondations instables, mêlées de conceptions alternatives. Les conceptions alternatives sont les représentations internes, tacites, des étudiants, qui sont en désaccord avec la théorie scientifiquement acceptée. Leur présence dans leur esprit peut nuire à la compréhension conceptuelle, et elle peut mener les étudiants à expliquer le comportement de la matière incorrectement et à faire des prédictions inexactes en chimie. Les conceptions alternatives sont réputées répandues et difficiles à repérer dans un cadre traditionnel d’enseignement. De nombreuses conceptions alternatives en chimie ont été mises en lumière par différents groupes de chercheurs internationaux, sans toutefois qu’une telle opération n’ait jamais été réalisée avec des étudiants collégiaux québécois. Le système d’éducation postsecondaire québécois représentant un contexte unique, une étude des difficultés particulières de ces étudiants était nécessaire pour tracer un portrait juste de la situation. De plus, des chercheurs proposent aujourd’hui de ne pas faire uniquement l’inventaire des conceptions, mais de s’attarder aussi à étudier comment, par quel processus, elles mènent à de mauvaises prédictions ou explications. En effet, ils soutiennent que les catalogues de conceptions ne peuvent pas être facilement utilisés par les enseignants, ce qui devrait pourtant être la raison pour les mettre en lumière : qu’elles soient prises en compte dans l’enseignement. Toutefois, aucune typologie satisfaisante des raisonnements et des conceptions alternatives en chimie, qui serait appuyée sur des résultats expérimentaux, n’existe actuellement dans les écrits de recherche. Plusieurs chercheurs en didactique de la chimie suggèrent qu’une telle typologie est nécessaire et devrait rendre explicites les modes de raisonnement qui mettent en jeu ces conceptions alternatives. L’explicitation du raisonnement employé par les étudiants serait ainsi la voie permettant de repérer la conception alternative sur laquelle ce raisonnement s’appuie. Le raisonnement est le passage des idées tacites aux réponses manifestes. Ce ne sont pas toutes les mauvaises réponses en chimie qui proviennent de conceptions alternatives : certaines proviennent d’un manque de connaissances, d’autres d’un agencement incorrect de concepts pourtant corrects. Comme toutes les sortes de mauvaises réponses d’étudiants sont problématiques lors de l’enseignement, il est pertinent de toutes les considérer. Ainsi, ces préoccupations ont inspiré la question de recherche suivante : Quelles conceptions alternatives et quels processus de raisonnement mènent les étudiants à faire de mauvaises prédictions en chimie ou à donner de mauvaises explications du comportement de la matière? C’est pour fournir une réponse à cette question que cette recherche doctorale a été menée. Au total, 2413 étudiants ont participé à la recherche, qui était divisée en trois phases : la phase préliminaire, la phase pilote et la phase principale. Des entrevues cliniques ont été menées à la phase préliminaire, pour explorer les conceptions alternatives des étudiants en chimie. Lors de la phase pilote, des questionnaires à choix multiples avec justification ouverte des réponses ont été utilisés pour délimiter le sujet, notamment à propos des notions de chimie les plus pertinentes sur lesquelles concentrer la recherche et pour mettre en lumière les façons de raisonner des étudiants à propos de ces notions. La phase principale, quant à elle, a utilisé le questionnaire à deux paliers à choix multiples « Molécules, polarité et phénomènes » (MPP) développé spécifiquement pour cette recherche. Ce questionnaire a été distribué aux étudiants via une adaptation de la plateforme Web ConSOL, développée durant la recherche par le groupe de recherche dont fait partie la chercheuse principale. Les résultats montrent que les étudiants de sciences de la nature ont de nombreuses conceptions alternatives et autres difficultés conceptuelles, certaines étant très répandues parmi leur population. En particulier, une forte proportion d’étudiants croient que l’évaporation d’un composé entraîne le bris des liaisons covalentes de ses molécules (61,1 %), que tout regroupement d’atomes est une molécule (78,9 %) et que les atomes ont des propriétés macroscopiques pareilles à celles de l’élément qu’ils constituent (66,0 %). D’un autre côté, ce ne sont pas toutes les mauvaises réponses au MPP qui montrent des conceptions alternatives. Certaines d’entre elles s’expliquent plutôt par une carence dans les connaissances antérieures (par exemple, lorsque les étudiants montrent une méconnaissance d’éléments chimiques communs, à 21,8 %) ou par un raisonnement logique incomplet (lorsqu’ils croient que le seul fait de posséder des liaisons polaires rend nécessairement une molécule polaire, ce qu’on observe chez 24,1 % d’entre eux). Les conceptions alternatives et les raisonnements qui mènent à des réponses incorrectes s’observent chez les étudiants de première année et chez ceux de deuxième année du programme de sciences, dans certains cas avec une fréquence diminuant entre les deux années, et dans d’autres, à la même fréquence chez les deux sous-populations. Ces résultats permettent de mitiger l’affirmation, généralement reconnue dans les écrits de recherche, selon laquelle les conceptions alternatives sont résistantes à l’enseignement traditionnel : selon les résultats de la présente recherche, certaines d’entre elles semblent en effet se résoudre à travers un tel contexte d’enseignement. Il demeure que plusieurs conceptions alternatives, carences dans les connaissances antérieures de base et erreurs de raisonnement ont été mises en lumière par cette recherche. Ces problèmes dans l’apprentissage mènent les étudiants collégiaux à faire des prédictions incorrectes du comportement de la matière, ou à expliquer ce comportement de façon incorrecte. Au regard de ces résultats, une réflexion sur l’enseignement de la chimie au niveau collégial, qui pourrait faire une plus grande place à la réflexion conceptuelle et à l’utilisation du raisonnement pour la prédiction et l’explication des phénomènes étudiés, serait pertinente à tenir.

Bidirectional Helmholtz Machines

L'entraînement sans surveillance efficace et inférence dans les modèles génératifs profonds reste un problème difficile. Une approche assez simple, la machine de Helmholtz, consiste à entraîner du haut vers le bas un modèle génératif dirigé qui sera utilisé plus tard pour l'inférence approximative. Des résultats récents suggèrent que de meilleurs modèles génératifs peuvent être obtenus par de meilleures procédures d'inférence approximatives. Au lieu d'améliorer la procédure d'inférence, nous proposons ici un nouveau modèle, la machine de Helmholtz bidirectionnelle, qui garantit qu'on peut calculer efficacement les distributions de haut-vers-bas et de bas-vers-haut. Nous y parvenons en interprétant à les modèles haut-vers-bas et bas-vers-haut en tant que distributions d'inférence approximative, puis ensuite en définissant la distribution du modèle comme étant la moyenne géométrique de ces deux distributions. Nous dérivons une borne inférieure pour la vraisemblance de ce modèle, et nous démontrons que l'optimisation de cette borne se comporte en régulisateur. Ce régularisateur sera tel que la distance de Bhattacharyya sera minisée entre les distributions approximatives haut-vers-bas et bas-vers-haut. Cette approche produit des résultats de pointe en terme de modèles génératifs qui favorisent les réseaux significativement plus profonds. Elle permet aussi une inférence approximative amérliorée par plusieurs ordres de grandeur. De plus, nous introduisons un modèle génératif profond basé sur les modèles BiHM pour l'entraînement semi-supervisé.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

Modified Large Margin Nearest Neighbor Metric Learning for Regression

The main objective of this letter is to formulate a new approach of learning a Mahalanobis distance metric for nearest neighbor regression from a training sample set. We propose a modified version of the large margin nearest neighbor metric learning method to deal with regression problems. As an application, the prediction of post-operative trunk 3-D shapes in scoliosis surgery using nearest neighbor regression is described. Accuracy of the proposed method is quantitatively evaluated through experiments on real medical data.