Theses et Memoires de l'universite d'Antananarivo

Resume

les progrès des technologies de l’information offrent, de la dernière décennie, de nombreux moyens pour collecter et stocker une quantité des données extrêmement importante. cependant, l’exploitation optimale de ces masses de données reste encore difficile. dans ce mémoire, nous nous intéressons au problème de l’extraction des règles d’association, l’une des techniques les plus répandues en fouille de grande masse de données, et ses applications en didactique des mathématiques. une règle d’association est une quasi-implication conditionnelle entre ensemble d’attributs binaires appelés items. dans la littérature, l’extraction de ce type de connaissances est décomposée en deux phases qui sont l’extraction des motifs fréquents et la génération des règles d’association pertinentes à partir de celui-ci. très souvent, le coût de l’extraction des motifs fréquents est exponentiel et le nombre des règles d’association générées peut être excessivement élevé. pour y faire face, nous proposons un nouvel algorithme permettant l’extraction optimisée des motifs fréquents, ainsi qu’un nouvel algorithme permettant la génération de la famille des règles associatives pertinentes, en utilisant le nouveau couple support-mgk. dans le cadre des graphes implicatifs, la plupart des travaux existants se focalisent sur une seule mesure de qualité, intensité d’implication de gras, basée sur une approximation gaussienne. alors que ladite mesure a tendance à ne plus être discriminante en présence de données denses et volumineuses, ce qui n’est donc pas à l’abri de perte d’information du fait de l’incertitude encourue. pour pallier ces défauts, nous proposons une nouvelle approche permettant la construction, à partir d’une matrice des données booléennes, des graphes implicatifs de cette famille des règles valides par l’utilisation de la nouvelle mesure de qualité la plus sélective, mgk. nous y proposons un nouvel algorithme afin d’automatiser cette construction. les expérimentations menées sur quelques bases de données de référence montrent la faisabilité notable de notre approche. l’application en didactique des mathématiques, particulièrement de la statistique, a mis en évidence son intérêt pratique. a cet effet, nous y avons proposé dans un premier temps un nouvel outil, chic-mgk, permettant de servir d’appui à la recherche en didactique des mathématiques, entre autres. nous y avons conçu dans un second temps un nouveau modèle permettant l’identification des difficultés liées à l’enseignement-apprentissage de la statistique à madagascar. notre prototype chic-mgk a été validée sur un problème réel de didactique de la statistique faisant intervenir les difficultés de nos étudiants en l1 dans la solution d’exercice proposé.

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