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112 112 Le module d'analyse de texte (LC5) transforme le texte envoyé par l'apprenant en un vecteur numérique qui peut être comparé au vecteur numérique d'une réponse attendue. Dans ce cas, la réponse donnée ne doit pas nécessairement être exactement la même que la réponse attendue. La représentation vectorielle permet d'établir des similitudes dans l'espace, même si les termes utilisés et la longueur du texte diffèrent.
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114   -Les modules LC6, LC7, LC8 et LC9 sont capables d'analyser différents types de réponses potentielles qui peuvent éventuellement gérées par le système AI-VT.
  114 +Les modules LC6, LC7, LC8 et LC9 sont capables d'analyser différents types de réponses potentielles qui peuvent éventuellement être gérées par le système AI-VT.
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116 116 Les modules LC1, LC2, LC3 ont été partiellement développés et n'ont pas été suffisamment testés pour les intégrer dans le système de façon fonctionnelle, les autres modules pour le moment sont théoriques.
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141 141 Le module LR4 utilise les informations produites par l'apprenant et les informations collaboratives pour tenter de prédire les performances futures de l'apprenant. En particulier avec la recommandation générée par les modules de la couche adaptative, la prédiction est utilisée pour valider l'adaptation recommandée et l'ajuster si nécessaire.
142 142  
143   -Le module LR1 est fonctionnelle dans le système AI-VT, mais encore il est nécessaire ajouter plus de ressources en fonction des questions configurées. L'algorithme proposé pour le module LR2 est décrit dans le chapitre 7, l'algorithme proposé pour les modules LR3, et LR4 apparait dans le chapitre 6.
  143 +Le module LR1 est fonctionnel dans le système AI-VT, mais encore il est nécessaire ajouter plus de ressources en fonction des questions configurées. L'algorithme proposé pour le module LR2 est décrit dans le chapitre 7, l'algorithme proposé pour les modules LR3, et LR4 apparait dans le chapitre 6.
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145 145 \subsection{Test}
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