Evaluation Support Systems based on interactive visualization of graphs. Applications to the evaluation of educational systems and institutions

• Auteur / Autrice : Anastasios Tsolakidis
• Direction : Georgios Miaoulis, Olivier Terraz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2014
• Etablissement(s) : Limoges
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et ingénierie pour l'information, mathématiques (Limoges2009-2018)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : XLIM
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Limoges. Faculté des sciences et techniques
• Jury : Président / Présidente : Djamchid Ghazanfarpour-Kholendjany
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Yves Duthen, Elli Petsa
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Yves Duthen, Elli Petsa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rendement

Évaluation des acquis scolaires

Algorithmes

Théorie des graphes

Mots clés libres

Decision support systems

Visual analytics

Résumé

L’objectif de la thèse est d’améliorer les systèmes d’évaluation en utilisant des techniques d’analyse visuelle, des méthodes d’Extraction de Connaissances basés sur des graphiques dynamiques interactifs, analyse de réseaux et d’autres méthodes de représentation visuelle. Donc, nous présentons des visualisations interactives algorithmes afin de fournir des représentations qui aident les analystes à construire des modèles conceptuels précis et instructifs des réseaux de co-auteurs. Sur la base des interfaces visuelles interactives, nous fournissons à l’utilisateur d’extraction de connaissance à partir de la visualisation des données (KDD-V), fournissant ainsi que, l’utilisateur aura une assistance améliorée tout au long de la prise de décision (DM). En ce qui concerne les techniques d’Aide la Décision (AD), nous combinons les résultats de l’analyse des réseaux sociaux qui est appliquée sur le réseau de co-auteurs, avec des algorithmes de classification, afin de prévoir des liens futurs entre les auteurs. En outre, nous reconnaissons les équipes de recherche qui existent entre les auteurs en utilisant des algorithmes de classification et nous mesurons l’efficacité d'entre eux. Notre approche se concentre également sur l’analyse de l’efficacité des structures de collaboration dans le cadre de réseaux scientifiques au sein des institutions universitaires. Le principal domaine d’application des objectifs de recherche ci-dessus est l’élaboration d’un cadre de Gestion Institutionnelle de la Recherche (IREMA). IREMA est basé sur une architecture à quatre niveaux et peut être utilisé pour le développement de services liés à la gestion de la recherche et du développement des activités (R&D) dans les établissements d’enseignement supérieur. Dans notre prototype nous avons réussi l’intégration efficace des techniques de fouille de données, de visualisation et d’interaction homme-ordinateur. En d'autres termes, nous avons développé un Système d’Aide à la Décision qui combine ces domaines différents mais liés en vue de l’obtention de décisions efficaces sur de domaines spécifiques.

The aim of the thesis is to enhance evaluation systems by using visual analytics techniques, knowledge discovery methods based on dynamic-interactive graphs, network analysis and visual representation methods. So, we promote interactive visualizations algorithms in order to provide representations that assist analysts in building accurate and informative conceptual models of the co-authoring networks. Based on the interactive visual interfaces, we provide to the user Knowledge Discovery from Data Visualization , thus providing that, the user gets enhanced assistance throughout the decision making (DM) process. Regarding the DM techniques, we combine the results of the social network analysis that are applied on the co-authoring network, with classification algorithms, in order to predict future links among the authors. Moreover, we extract the research teams that exist among the authors using classification algorithms and then, we measure the efficiency among them. Our approach also focuses on analyzing the effectiveness of collaborative structures in the context of scientific networks within academic institutions. The main application area of the above research objectives was the development of a framework for Institutional Research Management (IREMA). The IREMA is based on a four-layered architecture and can be used for the development of services related to the management of research and development (R&D) activities in Higher Education Institutions. In our prototype, we achieve effective integration of techniques from data mining, visualization and human-computer interaction. In other words, we develop a Decision Support System which combines these different but related domains in such a way that will provide effective decisions on specific domains.