11 resultados para raccomandazione e-learning privacy tecnica rule-based recommender suggerimento
em Université de Montréal, Canada
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Mmoire numris par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Universit de Montral
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Quand le E-learning a merg il ya 20 ans, cela consistait simplement en un texte affich sur un cran d'ordinateur, comme un livre. Avec les changements et les progrs dans la technologie, le E-learning a parcouru un long chemin, maintenant offrant un matriel ducatif personnalis, interactif et riche en contenu. Aujourd'hui, le E-learning se transforme de nouveau. En effet, avec la prolifration des systmes d'apprentissage lectronique et des outils d'dition de contenu ducatif, ainsi que les normes tablies, cest devenu plus facile de partager et de rutiliser le contenu d'apprentissage. En outre, avec le passage des mthodes d'enseignement centres sur l'apprenant, en plus de l'effet des techniques et technologies Web2.0, les apprenants ne sont plus seulement les rcipiendaires du contenu d'apprentissage, mais peuvent jouer un rle plus actif dans l'enrichissement de ce contenu. Par ailleurs, avec la quantit d'informations que les systmes E-learning peuvent accumuler sur les apprenants, et l'impact que cela peut avoir sur leur vie prive, des proccupations sont souleves afin de protger la vie prive des apprenants. Au meilleur de nos connaissances, il n'existe pas de solutions existantes qui prennent en charge les diffrents problmes soulevs par ces changements. Dans ce travail, nous abordons ces questions en prsentant Cadmus, SHAREK, et le E-learning prservant la vie prive. Plus prcisment, Cadmus est une plateforme web, conforme au standard IMS QTI, offrant un cadre et des outils adquats pour permettre des tuteurs de crer et partager des questions de tests et des examens. Plus prcisment, Cadmus fournit des modules telles que EQRS (Exam Question Recommender System) pour aider les tuteurs localiser des questions appropries pour leur examens, ICE (Identification of Conflits in Exams) pour aider rsoudre les conflits entre les questions contenu dans un mme examen, et le Topic Tree, conu pour aider les tuteurs mieux organiser leurs questions d'examen et assurer facilement la couverture des diffrent sujets contenus dans les examens. D'autre part, SHAREK (Sharing REsources and Knowledge) fournit un cadre pour pouvoir profiter du meilleur des deux mondes : la solidit des systmes E-learning et la flexibilit de PLE (Personal Learning Environment) tout en permettant aux apprenants d'enrichir le contenu d'apprentissage, et les aider localiser nouvelles ressources d'apprentissage. Plus prcisment, SHAREK combine un systme recommandation multicritres, ainsi que des techniques et des technologies Web2.0, tels que le RSS et le web social, pour promouvoir de nouvelles ressources d'apprentissage et aider les apprenants localiser du contenu adapt. Finalement, afin de rpondre aux divers besoins de la vie prive dans le E-learning, nous proposons un cadre avec quatre niveaux de vie prive, ainsi que quatre niveaux de traabilit. De plus, nous prsentons ACES (Anonymous Credentials for E-learning Systems), un ensemble de protocoles, bass sur des techniques cryptographiques bien tablies, afin d'aider les apprenants atteindre leur niveau de vie prive dsir.
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Lobjectif de cette thse par articles est de prsenter modestement quelques tapes du parcours qui mnera (on espre) une solution gnrale du problme de lintelligence artificielle. Cette thse contient quatre articles qui prsentent chacun une diffrente nouvelle mthode dinfrence perceptive en utilisant lapprentissage machine et, plus particulirement, les rseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en vidence lutilit de sa mthode propose dans le cadre dune tche de vision par ordinateur. Ces mthodes sont applicables dans un contexte plus gnral, et dans certains cas elles on tt appliques ailleurs, mais ceci ne sera pas abord dans le contexte de cette de thse. Dans le premier article, nous prsentons deux nouveaux algorithmes dinfrence variationelle pour le modle gnratif dimages appel codage parcimonieux spike- and-slab (CPSS). Ces mthodes dinfrence plus rapides nous permettent dutiliser des modles CPSS de tailles beaucoup plus grandes quauparavant. Nous dmontrons quelles sont meilleures pour extraire des dtecteur de caractristiques quand trs peu dexemples tiquets sont disponibles pour lentranement. Partant dun modle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirige (MBP-PD). Ce modle a t conu de manire simplifier dentranement des machines de Boltzmann profondes qui ncessitent normalement une phase de pr-entranement glouton pour chaque couche. Ce problme est rgl dans une certaine mesure, mais le cot dinfrence dans le nouveau modle est relativement trop lev pour permettre de lutiliser de manire pratique. Dans le deuxime article, nous revenons au problme dentranement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modles, nous introduisons un nouveau critre dentranement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes multiples prdictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entranables en une seule tape et ont un meilleur taux de succs en classification que les MBP classiques. Elles sentranent aussi avec des mthodes variationelles standard au lieu de ncessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succs en classification. Par contre, un des inconvnients de tels modles est leur incapacit de gnrer deschantillons, mais ceci nest pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes nest plus une priorit tant donn les dernires avances en apprentissage supervis. Malgr cela, les MBP-MP demeurent intressantes parce quelles sont capable daccomplir certaines tches que des modles purement superviss ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des donnes incompltes ou encore celle de combler intelligemment linformation manquante dans ces donnes incompltes. Le travail prsent dans cette thse sest droul au milieu dune priode de transformations importantes du domaine de lapprentissage rseaux neuronaux profonds qui a t dclenche par la dcouverte de lalgorithme de dropout par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entranement purement supervis darchitectures de propagation unidirectionnel sans tre expos au danger de sur- entranement. Le troisime article prsent dans cette thse introduit une nouvelle fonction dactivation spcialement con cue pour aller avec lalgorithme de Dropout. Cette fonction dactivation, appele maxout, permet lutilisation de aggrgation multi-canal dans un contexte dapprentissage purement supervis. Nous dmontrons comment plusieurs tches de reconnaissance dobjets sont mieux accomplies par lutilisation de maxout. Pour terminer, sont prsentons un vrai cas dutilisation dans lindustrie pour la transcription dadresses de maisons plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des rseaux neuronaux de convolution, nous dmontrons quil est possible datteindre un taux de succs comparable celui des humains sur un ensemble de donnes coriace constitu de photos prises par les voitures de Google. Ce systme a t dploy avec succs chez Google pour lire environ cent million dadresses de maisons.
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Les socits modernes dpendent de plus en plus sur les systmes informatiques et ainsi, il y a de plus en plus de pression sur les quipes de dveloppement pour produire des logiciels de bonne qualit. Plusieurs compagnies utilisent des modles de qualit, des suites de programmes qui analysent et valuent la qualit d'autres programmes, mais la construction de modles de qualit est difficile parce qu'il existe plusieurs questions qui n'ont pas t rpondues dans la littrature. Nous avons tudi les pratiques de modlisation de la qualit auprs d'une grande entreprise et avons identifi les trois dimensions o une recherche additionnelle est dsirable : Le support de la subjectivit de la qualit, les techniques pour faire le suivi de la qualit lors de l'volution des logiciels, et la composition de la qualit entre diffrents niveaux d'abstraction. Concernant la subjectivit, nous avons propos l'utilisation de modles baysiens parce qu'ils sont capables de traiter des donnes ambigus. Nous avons appliqu nos modles au problme de la dtection des dfauts de conception. Dans une tude de deux logiciels libres, nous avons trouv que notre approche est suprieure aux techniques dcrites dans l'tat de l'art, qui sont bases sur des rgles. Pour supporter l'volution des logiciels, nous avons considr que les scores produits par un modle de qualit sont des signaux qui peuvent tre analyss en utilisant des techniques d'exploration de donnes pour identifier des patrons d'volution de la qualit. Nous avons tudi comment les dfauts de conception apparaissent et disparaissent des logiciels. Un logiciel est typiquement conu comme une hirarchie de composants, mais les modles de qualit ne tiennent pas compte de cette organisation. Dans la dernire partie de la dissertation, nous prsentons un modle de qualit deux niveaux. Ces modles ont trois parties: un modle au niveau du composant, un modle qui value l'importance de chacun des composants, et un autre qui value la qualit d'un compos en combinant la qualit de ses composants. L'approche a t teste sur la prdiction de classes fort changement partir de la qualit des mthodes. Nous avons trouv que nos modles deux niveaux permettent une meilleure identification des classes fort changement. Pour terminer, nous avons appliqu nos modles deux niveaux pour l'valuation de la navigabilit des sites web partir de la qualit des pages. Nos modles taient capables de distinguer entre des sites de trs bonne qualit et des sites choisis alatoirement. Au cours de la dissertation, nous prsentons non seulement des problmes thoriques et leurs solutions, mais nous avons galement men des expriences pour dmontrer les avantages et les limitations de nos solutions. Nos rsultats indiquent qu'on peut esprer amliorer l'tat de l'art dans les trois dimensions prsentes. En particulier, notre travail sur la composition de la qualit et la modlisation de l'importance est le premier cibler ce problme. Nous croyons que nos modles deux niveaux sont un point de dpart intressant pour des travaux de recherche plus approfondis.
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Mmoire numris par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Universit de Montral
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Rapport de stage prsent la Facult des sciences infirmires en vue de lobtention du grade de Matre s sciences (M. Sc.) en sciences infirmires option formation en sciences infirmires
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La scoliose idiopathique de ladolescent (SIA) est une dformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend lobservation, lutilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la dformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controvers au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie entreprendre. Malgr la prsence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilit dans la stratgie opratoire intra et inter-observateur a t dcrite dans la littrature. Cette variabilit saccentue dautant plus avec lvolution des techniques chirurgicales et de linstrumentation disponible. Lavancement de la technologie et son intgration dans le milieu mdical a men lutilisation dalgorithmes dintelligence artificielle informatiques pour aider la classification et lvaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont dmontr tre efficace pour diminuer la variabilit dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. Lobjectif gnral de cette thse est de dvelopper une application utilisant des outils dintelligence artificielle pour intgrer les donnes dun nouveau patient et les vidences disponibles dans la littrature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littrature sur les applications existantes dans lvaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les lments qui permettraient la mise en place dune application efficace et accepte dans le milieu clinique. Cette revue de la littrature nous a permis de raliser que lexistence de black box dans les applications dveloppes est une limitation pour lintgration clinique ou la justification base sur les vidence est essentielle. Dans une premire tude nous avons dvelopp un arbre dcisionnel de classification de la scoliose idiopathique bas sur la classification de Lenke qui est la plus communment utilise de nos jours mais a t critique pour sa complexit et la variabilit inter et intra-observateur. Cet arbre dcisionnel a dmontr quil permet daugmenter la prcision de classification proportionnellement au temps pass classifier et ce indpendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxime tude, un algorithme de stratgies chirurgicales bas sur des rgles extraites de la littrature a t dvelopp pour guider les chirurgiens dans la slection de lapproche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqu une large base de donne de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratgie opratoire similaire celle dun chirurgien expert dans prt de 70% des cas. Cette tude a confirm la possibilit dextraire des stratgies opratoires valides laide dun arbre dcisionnel utilisant des rgles extraites de la littrature. Dans une troisime tude, la classification de 1776 patients avec la SIA laide dune carte de Kohonen, un type de rseaux de neurone a permis de dmontrer quil existe des scoliose typiques (scoliose courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilit dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles deux groupes de courbes typiques taient celles avec le plus de variation dans la stratgie opratoire. Finalement, une plateforme logicielle a t dveloppe intgrant chacune des tudes ci-dessus. Cette interface logicielle permet lentre de donnes radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA laide de larbre dcisionnel de classification et suggre une approche chirurgicale base sur larbre dcisionnel de stratgies opratoires. Une analyse de la correction post-opratoire obtenue dmontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, une meilleure balance chez les patients oprs suivant la stratgie recommande par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement diffrent. Les tudes exposes dans cette thse soulignent que lutilisation dalgorithmes dintelligence artificielle dans la classification et llaboration de stratgies opratoires de la SIA peuvent tre intgres dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification propratoire.
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Article
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Lvolution continue des besoins dapprentissage vers plus defficacit et plus de personnalisation a favoris lmergence de nouveaux outils et dimensions dont lobjectif est de rendre lapprentissage accessible tout le monde et adapt aux contextes technologiques et sociaux. Cette volution a donn naissance ce que lon appelle l'apprentissage social en ligne mettant l'accent sur linteraction entre les apprenants. La considration de linteraction a apport de nombreux avantages pour lapprenant, savoir tablir des connexions, changer des expriences personnelles et bnficier dune assistance lui permettant damliorer son apprentissage. Cependant, la quantit d'informations personnelles que les apprenants divulguent parfois lors de ces interactions, mne, des consquences souvent dsastreuses en matire de vie prive comme la cyberintimidation, le vol didentit, etc. Malgr les proccupations souleves, la vie prive en tant que droit individuel reprsente une situation idale, difficilement reconnaissable dans le contexte social daujourdhui. En effet, on est pass d'une conceptualisation de la vie prive comme tant un noyau des donnes sensibles protger des pntrations extrieures une nouvelle vision centre sur la ngociation de la divulgation de ces donnes. Lenjeu pour les environnements sociaux dapprentissage consiste donc garantir un niveau maximal dinteraction pour les apprenants tout en prservant leurs vies prives. Au meilleur de nos connaissances, la plupart des innovations dans ces environnements ont port sur l'laboration des techniques dinteraction, sans aucune considration pour la vie prive, un lment portant ncessaire afin de crer un environnement favorable lapprentissage. Dans ce travail, nous proposons un cadre de vie prive que nous avons appel gestionnaire de vie prive. Plus prcisment, ce gestionnaire se charge de grer la protection des donnes personnelles et de la vie prive de lapprenant durant ses interactions avec ses co-apprenants. En sappuyant sur lide que linteraction permet daccder laide en ligne, nous analysons linteraction comme une activit cognitive impliquant des facteurs contextuels, dautres apprenants, et des aspects socio-motionnels. L'objectif principal de cette thse est donc de revoir les processus dentraide entre les apprenants en mettant en oeuvre des outils ncessaires pour trouver un compromis entre linteraction et la protection de la vie prive. ii Ceci a t effectu selon trois niveaux : le premier tant de considrer des aspects contextuels et sociaux de linteraction telle que la confiance entre les apprenants et les motions qui ont initi le besoin dinteragir. Le deuxime niveau de protection consiste estimer les risques de cette divulgation et faciliter la dcision de protection de la vie prive. Le troisime niveau de protection consiste dtecter toute divulgation de donnes personnelles en utilisant des techniques dapprentissage machine et danalyse smantique.
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L'avancement des communications sans-fil permet l'obtention de nouveaux services bases sur l'habilet des fournisseurs de services sans-fil dterminer avec prcision, et avec l'utilisation de technologies de pistage, la localisation et position gographiquement d'appareils sans-fil Cette habilet permet d'offrir aux utilisateurs de sans-fil de nouveaux services bases sur la localisation et la position gographique de leur appareil. Le dveloppement des services bass sur la localisation des utilisateurs de sans-fil soulev certains problmes relatifs la protection de la vie prive qui doivent tre considrs. En effet, l'appareil sans-fil qui suit et enregistre les mouvements de I 'utilisateur permet un systme qui enregistre et entrepose tous les mouvements et activits d'un tel utilisateur ou encore qui permet l'envoi de messages non anticipes ce dernier. Pour ce motif et afin de protger la vie prive des utilisateurs de sans-fil, une compagnie dsirant dvelopper ou dployer une technologie permettant d'offrir ce genre de services personnaliss devra analyser l'encadrement lgal touchant la protection des donnes personnelles--lequel est dans certains cas vague et non appropri ce nouveau contexte--ainsi que la position de l'industrie dans ce domaine, et ce, afin d'tre en mesure de traduire cet encadrement en pratiques commerciales. Cette analyse permettra d'clairer le fournisseur de ces services sur la faon d'tablir son modle d'affaires et sur le type de technologie dvelopper afin d'tre en mesure de remdier aux nouveaux problmes touchant la vie prive tout en offrant ces nouveaux services aux utilisateurs de sans-fil.
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Mmoire numris par la Direction des bibliothques de l'Universit de Montral.
