Différences entre les versions de « STIC:STIC III (2014) »

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: Résumé du travail (en 1-2 phrases): Présentation de certains des principaux algorithmes utilisés en text mining, principalement sur la classification ou regroupement de documents et analyse d'opinion ou de sentiment d'un texte ou d'un corpus.
  
 
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Version du 30 janvier 2015 à 17:45

1 Introduction et thème

Enseignant: Daniel K. Schneider

Le domaine STIC (Sciences et Technologies de l'information et de la communication) comprend deux cours obligatoires (STIC-1 et STIC-2) deux UF libres: STIC III et STIC IV. Les deux cours obligatoires traitent des bases techniques des systèmes d'information et de communication médiatisés par ordinateur. STIC III et STIC IV seront offerts en alternance chaque année et peuvent changer de thème chaque année.

Thème Utopia/Tetris (2014)

Le cours du semestre d'hiver 2014/2015 va porter sur le sujet "analytique et exploration de données", et notamment le "text mining".

Cette thématique inclut (liste au hasard):

  • Text mining/analyse de pages web (par exemple d'un ensemble d'articles écrits par un groupe d'étudiants ou encore des messages dans un forum)
  • Utilisation d'outils développés spécifiquement pour l'enseignement et domaines associés, par exemple pour l'évaluation automatique de travaux
  • Learning analytics (sujets à compléter par rapport au cours 2012 sur learning analytics)
  • Analyse de grande masses de données quantitatives (data mining) et visualisation. Par exemple des trends en technologies éducatives.
  • Outils de visualisation

Exemples (pour inspiration)

Outils

Discussion etc.

2 Modules de cours

(1) Module 1 (jeudi 2 oct., 9h - 13:00)

Résumé du programme:

  • Introduction
  • Discussion / distribution des sujets à explorer
  • Présentation d'outils
  • S'inscrire pour un sujet d'exploration ==> Module 2 en bas !!!

(2) Module 2 Présentations / Discussion

  • Travail à rendre avant la séance: Exploration d'un outil, d'une méthode ou d'un thème de recherche
  • Format: Article Wiki ou section d'un article wiki qui existe
  • Pour tout discussion utilisez les pages wiki, notamment STIC Discussion:STIC III (2014)

(jeudi 13 nov., 9h - 13:00)

(3) Module 3 Présentations / Discussion

  • Travail à rendre avant la séance: Version provisoire de votre projet (amélioration ou nouveau thème)
  • Format: Article Wiki ou section d'un article wiki qui existe
  • Présentations: Uniquement ce qui est nouveau et/ou intéressant

(jeudi 18 déc., 9h - 13:00 environ)

3 Résultats

Exploration/Pages = articipation jusqu'a l 3ème séance
Projet/Pages: = Pages wiki qui comptent pour le "projet" (peut comprendre les pages ci-dessus)
Angela F
Exploration/Pages:AntConc
Projet/Pages:AntConc
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Description, tutoriel et exemple d'utilisation du concordancier AntConc.
Arnaud
Exploration/Pages: Voyant Tools
Projet/Pages: Voyant Tools
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Crée un tutoriel pour Voyant tools: comprend un cas complet (Candide), comparaisons avec TaporWare.
Axelle.rollier
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
André
Exploration/Pages: RapidMiner Studio et RapidMiner Studio (en)
Projet/Pages: RapidMiner Studio et RapidMiner Studio (en)
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Description du logiciel RapidMiner Studio et deux examples d'utilisation de text-mining : Analyse d'occurrences sur deux corpus textuels, et une analyse de tweets. Création de la version anglaise dans l'EduTechWiki en anglais.
Celine Renaud
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
Damien Gauthier
Exploration/Pages: Algorithmes de Clustering et classification hiérarchique en text mining, Méthodes de classification en text mining et Analyse de sentiments en text mining
Projet/Pages: Algorithmes d'analyse de documents : Clustering et classification hiérarchique en text mining, Méthodes de classification en text mining et Analyse de sentiments en text mining
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Présentation de certains des principaux algorithmes utilisés en text mining, principalement sur la classification ou regroupement de documents et analyse d'opinion ou de sentiment d'un texte ou d'un corpus.
Eirinikarani
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
Félicie
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
Victor Garretas
Exploration/Pages: Taporware introduction, fonctionnalités et remarques (points 1, 2 et 4)
Projet/Pages: Taporware tutoriel (point 3)
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Crée un tutoriel pour TaporWare: comprend un cas complet (Candide), comparaisons avec Voyant tools.
Luca.giachino
Exploration/Pages: création de la partie théorique sur le rapport réflexif (chap. 1 à 5)
Projet/Pages: projet de Text mining sur la page le rapport réflexif (chapitre 6)
Résumé du travail (en 1-2 phrases): pour le projet, application du Text mining pour l'analyse d'un corpus spécifique (rapport réflexif)
Margot.baehler
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
Mattia A. Fritz
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
Valerie.follonier
Exploration/Pages: Tropes
Projet/Pages: Analyses des réponses ouvertes
Résumé du travail (en 1-2 phrases): Création d'un tutoriel pour le logiciel Tropes en collaboration avec Félicie puis exploration d'un cas d'analyse des réponses ouvertes dans le cadre d'évaluations de cours avec des propositions utilisant Tropes et IRaMuTeQ (également en collaboration avec Félicie).
Joachim
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):
kamanda0
Exploration/Pages:
Projet/Pages:
Résumé du travail (en 1-2 phrases):

4 Administration et évaluation

4.1 Evaluation

Les participants seront évalués sur travaux.

4.2 Travaux

1) Création d'un article wiki qui explore et documente un sujet (30%) = Participation jusqu'a l 3ème séance. Typiquement, il s'agit d'explorer et de documenter un outil ou un type d'analyse

2) Types de projets à option (70%)

  • Une sérié d'articles wiki sur un sujet (à préciser/négocier)
  • Une implémentation ou mise en œuvre (à préciser)
  • Une analyse sérieuse utilisant un ou plusieurs outils de data mining
  • Une combinaison des deux

Les projets seront identifiés lors de la 2ème séance.

Grille d'évaluation pour le travail final (tous le docs importants sur le Wiki)

  • Structure formelle: Texte fini, Intro, Corps, Fin, Biblio (critères différents selon de type de texte). Par exemple pour un tutoriel, définir objectifs. Pour une recherche ....
  • Volume
  • Qualité du contenu: Clarté + style académique
  • Mise en page Wiki (chapitres, images avec légendes, ....) PAS de html/CSS
  • Qualité des exemples analysés / analyses /etc. Autrement dit: bonus pour les gens qui font autre chose que juste résumer des fonctionnalités.

Date pour le travail final:

  • Minuit, jeudi 29 janvier 2014
  • Soit en août. (Me signaler)

4.3 Dates

Tous les jeudis de la semaine MALTT 2ème année (voir planning sur le site de TECFA).

4.4 Anciennes éditions