Implémentation d'un modèle d'adaptation multi-aspects et sa connexion au modèle de l'apprenant BKT

L’objectif de ce projet est d’implémenter le modèle MAGAM (un modèle générique pour l'adaptation multi-aspects) et de le connecter au modèle BKT.
MAGAM est un modèle générique permettant l'adaptation et la personnalisation dans des environnements d'apprentissage (jeux sérieux, plateforme d’apprentissage, exercices et tests, etc.) suivant plusieurs aspects (didactique, motivationnel, ludique, etc.) caractérisant les apprenants.
BKT est un réseau bayésien qui permet de calculer les croyances sur le niveau de maîtrise des connaissances d’un apprenant dans un domaine (mathématiques, médecine, informatique, etc.).

Actions du projet :
Comprendre le fonctionnement du modèle MAGAM et l’Implémenter
Connecter le modèle à la bibliothèque PyBKT pour le calcul du niveau de maîtrise des connaissances des apprenants
Entrainer le réseau bayésien BKT (Bayesian Knowledge Tracing) sur des données de la plateforme Eedi pour l’apprentissage des mathématiques (https://paperswithcode.com/dataset/eedi-dataset)

Références :
Monterrat, B., Yessad, A., Bouchet, F., Lavoué, E., & Luengo, V. 2017: MAGAM: A Multi-Aspect Generic Adaptation Model for Learning Environments. Proceedings of the European the 12th Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2017), Tallin, Estonia.
Monterrat, B., Yessad, A., Bouchet, F., Lavoué, E., & Luengo, V. 2017 : MAGAM: Un modèle générique pour l’adaptation multi-aspects dans les EIAH. In Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH 2017)
Badrinath, A., Wang, F., & Pardos, Z. (2021). pyBKT: An Accessible Python Library of Bayesian Knowledge Tracing Models. arXiv preprint arXiv:2105.00385.
Yudelson, M. V., Koedinger, K. R., & Gordon, G. J. (2013, July). Individualized bayesian knowledge tracing models. In International conference on artificial intelligence in education (pp. 171-180). Springer, Berlin, Heidelberg.
https://github.com/CAHLR/pyBKT

Encadrant: 
Amel Yessad
Nombre d'étudiants: 
3
Attribué: 
No
Deprecated: 
No
Etudiants affectés: 
DUMOULIN Zoé et GIGACZ Kiara

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