Voir la source de Enseignement par cas/ Etapes du processus d'apprentissage d'un système utilisant un raisonnement à partir de cas

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J'ai traité le thème de l'enseignement par cas en oriantant la carte sur mon domaine de recherche : l'intelligence artificielle et comment utiliser la cognition humaine pour permettre un processus de résolution de problème par un système.

Ma question est la suivante : "Quelles sont les étapes du processus d'apprentissage d'un système utilisant un raisonnement à partir de cas ?"

Pour y répondre,

- j'explique que le raisonnement à partir de cas est un type de raisonnement cognitif, dont je donne quelques exemples, et dont je donne certains objectifs. Dans la vidéographie je donnerais une définition du raisonnement ;

- j'explique que le raisonnement à partir de cas, issue de l'intelligence artificielle pour la résolution de problème, peut-être utilisé dans le cadre de formation (en médecine, en droit) par il s'agit d'un processus de formation utilisant les études de cas comme support et comment ils permettent à l'apprenant de raisonner sur sa propre expérience (sa base de connaissance) ;

- j'explique le processus en 4 étapes qu'utilise un système pour trouver une solution à un nouveau problème en adaptant la solution d'un cas déjà connu (dans sa base de cas : sa base de connaissance problème/solution). Dans la vidéographie je donnerais un exemple de projet informatique qui utilise ce type de raisonnement pour aller plus loin sur ce sujet.

* Sources :
- Raisonnement par cas : https://fr.wikipedia.org/wiki/Raisonnement_par_cas
- Rong Qu, research interest : case based reasoning : http://www.cs.nott.ac.uk/~pszrq/files/9FAICBR.pdf
- Raisonnement à partir de cas : des fondements aux applications Sophie Loriette-Rougegrez Laboratoire LM2S Université de technologie de Troye : http://slideplayer.fr/slide/1327669/
- Lenne, M. D. (2009). Modélisation des connaissances et de l’interaction. Application aux Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain. : https://www.hds.utc.fr/~dlenne/HDR_DL.pdf
- Miry, E. (2007). Similarité statistique pour le CBR textuel (Doctoral dissertation, Université Laval). : http://theses.ulaval.ca/archimede/fichiers/24972/ch01.html#d0e94
- Chen, D., & Burrell, P. (2001). Case-based reasoning system and artificial neural networks: A review. Neural Computing & Applications, 10(3), 264-276. : http://ibug.doc.ic.ac.uk/media/uploads/documents/courses/CBR+ANN-2001.pdf
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