Personnalisation adaptative d'énoncés mathématiques arithmétiques pour élèves de CM1-CM2 à l'aide de transformeur génératif pré-entraîné (GPT-x).

Adaptive personalization of arithmetic mathematical statements for CM1-CM2 students using a pre-trained generative transformer

• Auteur / Autrice : Ousseynou Gueye
• Direction : Iris Eshkol
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences du langage : traitement automatique des langues
• Date : Inscription en doctorat le 16/11/2020
• Etablissement(s) : Paris 10
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Connaissance, langage, modélisation (Nanterre, Hauts-de-Seine ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire MoDyCo (Nanterre)

Mots clés

Mots clés libres

Traitement automatique des langues naturelles

Reformulation de texte

Didactique

Informatique

Probèmes mathématiques

Computational linguistic

Text reformulation

Computer science

Didactic

Mathematical problems

Gpt

Résumé

L'objectif principal de cette thèse est de concevoir, développer et évaluer un système basé sur le modèle GPT pour la personnalisation adaptative d'énoncés mathématiques arithmétiques destinés aux élèves de CM1-CM2. Plus précisément, cet outil devrait permettre : • De détecter les éléments de difficultés linguistiques dans les problèmes mathématiques additifs. • De classifier des problèmes en fonction des difficultés linguistiques qu'ils présentent. • De proposer une reformulation de ces problèmes afin d'en faciliter la compréhension. • D'évaluer la reformulation proposée, ce qui peut revenir à comparer deux versions d'un même problème.

The main objective of this thesis is to design, develop, and evaluate a system based on the GPT model for the adaptive personalization of arithmetic mathematical statements intended for CM1-CM2 students. More precisely, this tool should allow : • To detect linguistic difficulties and challenges in these mathematical problems. • To classify problems according to the linguistic difficulties they present. • To generate a reformulation of these problems in order to facilitate their understanding. • To evaluate the output of the generation, or compare 2 versions of a same problem.