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Author: Kinda CHAMMA

The Impacts of Technology on Learning in Higher Education

The Impacts of Technology on Learning in Higher Education

I attended my first conference about the impacts of technology on learning in higher education,organised by the team of APUI, at the University of Avignon.

At the beginning, Guillaume MARREL, a professor of Social Sciences at the University of Avignon, discussed the digital world as a cognitive technology. He pointed out several subjects in which the “arrays” interested me the most; Humans invented lists and arrays in order to represent their ideas. Lists are able to show how our ideas are sequenced. Hence, the representation of a list in the world of technology as a node that can introduce an information as well as a link to another node. Human- beings crossed lists to make tables ( known as arrays). However, this concept can alter meanings based on the context; In network, some links between tables are not directly related based on the meaning.

A sequence of 10 min debates started afterwards presenting other topics, followed by an interaction with the students to ask them about their opinions.

Another presentation had place by Ms.Nadia JACOBY, the CEO of “ Simone et les robots”, initiating a debate about the effect of technology on higher education.

She begins by stating the fact that technological inauguration in the educational field is not recent. It dates back to the 90s where the national plan in France was to start implementing internet in the higher education departments as well as the demand of French universities, between 2010 and 2020, to develop their online platforms.

The utility of technology was best shown during the pandemic. All of the French public universities were already using the LMS Moodle. Other platforms are also used, but they are less appreciated such as Discord. Not to mention the increase of jobs such “educational engineering ” that actually aims to assist professors to use technology and help develop new teaching techniques using technology.

I believe that this debate can pop up the following question: Will technology be able to replace the teacher?

 “Technology is just a tool. In terms of getting the kids working together and motivating them, the teacher is most important.”

– Bill Gates

Taken from :
www.binaryfolks.com

Artificial intelligence and algorithms: pros and cons | DW Documentary (AI documentary)

Artificial intelligence and algorithms: pros and cons | DW Documentary (AI documentary)

This documentary discusses the evolution of Artificial Intelligence as well as the pros and cons of algorithms. It also accentuates the ethical debate behind this technology.

AI is referred as “a new evolution that could fundamentally change life on our planet”. Will this revolution be used solely in the favor of humanity?

From amazon cashierless supermarkets, to x-rays screening of certain diseases, AI is making fast progressing many fields previously not corelated to the digital world.

However, this “hype” should be treated with caution. It is already raising alarming questions concerning the society, economy, and governance.

In order to know more, I invite you to watch the documentary below.

A Stranger

A Stranger

The Before

I left what I call home as a young girl ready to dive into the mysteries of the world, I will come back as a mature woman that is able to fight for everything she wants.

Back in the 6th of July 2021, while I was chatting with my mom, I received an email. Once I opened it, I knew my life would change tremendously.

It’s the day, I waved my last goodbye to my family. Now, no one will help me except for myself. I had this thought on repeat in my head whilst my long flight.

The Settlement

Arrived to the destination. France you are beautiful. The road from Marseille to Avignon was my favorite. All the greens. Just epic.

I still remember how stranger I felt in this city, my legs didn’t know the pavements of the roads, I had no memories in the corners of the streets. I just had my passport on me, reminding me of my identity and why I am here.

At the first beginning it was really neutral for me, I was overwhelmed with furnishing my apartment, opening a bank account, doing administrative papers etc, that I completely forgot that I am, now, in a new place.

And now the fun part begins. I went to the famous “Pont d’Avignon” that was the highlight of my childhood songs, I visited many touristic sites and I must admit that I fell in love with Avignon. It is magical.

With the University start approaching, I started stressing because I wanted to know more about my bachelor, courses, literally everything.

I had the courage to connect with a university staff on LinkedIn and lucky me it was the head of CMI, Mr. Thierry SPRIET. I started asking questions nonstop and I felt better with each answer. Then University started and here I am, I just finished my first semester (even though I still feel like a school student).

The Synopsis

My first semester was pretty challenging. I had zero background about programming, but I liked it, I think it was the hardest for me to master but, otherwise I really think that I progressed significantly.

Was it tough? Definitely.

Do I regret it? No, absolutely not.

In fact, I had always this feeling of hard, but the beautiful feeling. The one that pushes you to the limits.

Reconnaissance du locuteur : Etat de l’art

Reconnaissance du locuteur : Etat de l’art

I- Le signal de parole 

D’après Fourier, un signal est la somme des cosinus et des sinus. En effet, tout en décomposant un signal periodique, les sinus et les cosinus qui le composent vont signaler une fréquence précise, caractéristique d’un son.

Ceci montre qu’il y a de nombreuses fréquences différentes caractérisant le son de divers objets. À titre d’exemple, la fréquence d’échantillonnages : large bande 16000 valeurs par seconde (permet de garder une bonne qualité, quelques centaines de hertz à 8 kHz), le téléphone (bande étroite) 8000 valeurs par seconde etc.

Nota bene: un signal d’une seule seconde correspond à 1600 valeurs.

II- Le spectrogramme et la paramétrisation acoustique

  1. Le spectrogramme:
Exemple d’une partie d’un spectrogramme ( tirer de : https://www.researchgate.net)

Le spectrogramme est une représentation  qui montre la variation du signal en fonction de temps : ce qui se passe c’est quelque chose de reconnaissable qui correspond à une réalité statistique.

La représentation est divisée en plusieurs parties, normalement au bout de chaque signal ( 10 ms) et les amplitudes de fréquences -qui permettent la caractérisation de son (ils se diffèrent en chaque point) -qui le composent seront analysées . 

2. La paramétrisation acoustique:

 Toutes les 10 ms on extrait le spectre du spectrogramme , assez court (pas de coïncidence entre deux secondes) mais assez long pour qu’il y ai de l’information.

Une transformée de Fourrier (passage de temps vers les fréquences) aura lieu avant l’utilisation d’une échelle de barque.

Actuellement, un système end-to-end est adopté : Il utilise directement le signal de parole.

III- La reconnaissance du locuteur

Dans le but d’identifier l’identité d’un locuteur, une signature de base est utilisée. Par la suite, il y aura une comparaison avec un autre locuteur, selon les deux signatures, et une décision est prise (rejeter ou accepter, selon une distance de similarité, supérieur ou inférieur à un seuil).

Aperçu historique: Jusqu’aux années 2000, il y avait des systèmes statistiques insuffisant.  Il y avait uniquement une approche avec un vecteur de taille variable. L’idée révolutionnaire était de transformer le signal de vecteur en taille variable en un vecteur de taille fixe. Ainsi, dans le but d’identifier le locuteur, un calcul de la distance séparant les deux vecteurs.

Depuis 2010, les réseaux de neurones prennent les vecteurs et les mettent dans une multitude de couche (convolutions1 munie d’un résiduelle permettant d’augmenter le nombre de paramètre tout en apprenant) ; il arrive à une couche de vecteur fixe représentant le locuteur. Il y a un passage par un classifieur là où il passe le vecteur fixe. Les lost functions maximises les bonnes probabilités et diminuent les mauvaises probabilités sur chaque session ainsi que sur la somme.

Apres ces étapes, un calcul de distance entre les deux vecteurs fixes permet de comparer les similarités: si les similarités sont grandes alors c’est le même locuteur, sinon ce n’est pas le même .

1- Convolution : on prend un filtre et on calcul chaque réseau et puis on se déplace, ainsi de suite. Maintenant, on prend de chaque case un résumé/ minimum…  Chaque filtre passe à chercher une différente caractéristique.  L’initialisation est aléatoire et chaque itération fait une tâche différente. Il y a un pulling  à la fin.

Article écrit par Kinda CHAMMA, suite à une conférence avec un enseignant-chercheur du CERI, Driss MATROUF.

Kinda Chamma – promotion 2021 CMI Informatique

Kinda Chamma – promotion 2021 CMI Informatique

Je m’appelle Kinda Chamma, je suis étudiante étrangère à l’Université d’Avignon au CMI Informatique.

Vous êtes sûrement en train de vous poser la question sur mon choix :  Pourquoi quitter son pays ? Qu’est ce qui est si important pour tout changer? 

La réponse est mon futur. Quelle réponse attendue !

Vraiment, sans aucun essai de modifier la réalité, mais c’est aussi nu que ça.

Ayant vécu dans un pays instable politiquement, économiquement ainsi qu’au niveau de sécurité, j’ai toujours cherché cette « opportunité » qui servira vraiment à changer ma vie. Le CMI était une de celle là..

Dès les séances d’orientation dans mon école, je savais que je voulais faire une formation différente, je ne voulais pas suivre la routine toujours visée par les parents : « médecin » ou « ingénieur ». C’est pourquoi j’ai bossé pour m’ouvrir au monde, pour voir les demandes du futur en lien avec mes passions.

J’ai commencé par investir mon temps dans des activités ayant pour but d’élever mes compétences : j’ai participé deux fois au Model des Nations Unis, qui est une conférence où il faut trouver des solutions a des problèmes à l’échelle mondiale. C’était une très belle expérience mais je ne nie pas que je ne suis pas retrouvée ; c’est intéressant de trouver des solutions à l’échelle globale mais c’est beaucoup plus captivant d’en travailler jusqu’au bout.

Je me suis lancée par la suite dans les activités des enfants : j’ai été une animatrice d’enfants pendant une année et j’étais responsable d’assurer la coopération entre eux pendant les jeux ainsi que le maintien de respect. Ce n’était pas facile de le faire mais ça m’a déclenché beaucoup d’idées concernant les besoins des enfants qui pourront être assurer par la technologie. Et c’est là où tout a commencé !

J’ai commencé à lire des articles, à regarder des documentaires ciblés sur les effets de la technologie sur les enfants, le temps qu’ils passent en l’utilisant etc… C’était une phase assez primordiale pour moi : j’ai finalement trouvé ce qui attire vraiment mon attention. Le domaine informatique et le développement des applications qui seront au service des enfants non seulement pour s’amuser mais aussi pour s’informer.

Pour apaiser ma soif, j’ai cherché des formations qui seront vraiment ciblée, assurant des expériences à l’internationale parce que ça m’attire énormément, ainsi qu’une orientation au domaine de recherche dès le début pour pouvoir voir les différents choix. Et mon choix est tombé sur le CMI qui réalise toutes ces caractéristiques.

Loin de ma formation, je suis une personne qui maitrise 4 langues : le français, l’anglais, l’arabe et l’espagnol ce qui m’aide à achever mes ambitions sans arrêt. Je suis également une personne bosseuse qui travaille sans arrêts pour atteindre mon but (ce qui n’est pas toujours facile).

Bref, je suis heureuse de partager avec vous mon –pas assez petit – résumé, et j’espère que cela vous aidera à me comprendre et à comprendre le CMI.

TALN : Traitement Automatique de la Langue Naturelle

TALN : Traitement Automatique de la Langue Naturelle

Le traitement automatique de langue et l’information textuelle est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l’informatique ainsi que l’intelligence artificielle, et vise à créer des outils de traitement de langue naturelle pour diverses applications.

Dans la visée de « résumé » les textes, la compression de phrase permet d’éliminer les constituants non essentiels à la compréhension de la phrase. Cet acte permet de participer à résoudre de grand problème a l’échelle mondial, notamment avec l’augmentation de nombre des pages web indexées de 10 milliards en 2008 à 43 milliards en 2013.

De nombreuses difficultés sont présentes : le nombre de langues des documents, la classification des documents par sujet, le regroupement des documents, l’extraction d’informations jusqu’à finalement le résumé automatique.

Pour ce dernier, on fait en sorte que les algorithmes seront capables de traiter toutes les langues de la même façon. Pour cela, on s’ appui sur les statistiques plutôt que la linguistique.

L’un des personnages historique du résumer de textes est Joseph Joubert (1754-1824) qui  « est un homme tourmenté par la maudite ambition de mettre tout un livre dans une page, toute une page dans une phrase, et tout une phrase dans un mot. » (Citation de Joubert lui même).

Article écrit suite à une conférence avec l’enseignant-chercheur du CERI : Juan-Manuel TORRES