| Titre : | Conception et réalisation d’un SAAS innovant pour la gestion de l’assiduité des élèves basé sur des réseaux de neurones RNN et une détection de présence IoT | | Type de document : | document multimédia | | Auteurs : | Dalia Yasmine Rayane, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique | | Année de publication : | 2023 | | Importance : | 60 p. | | Accompagnement : | 1 disque optique numérique (CD-ROM) | | Note générale : | Option : Réseaux, systèmes et applications distribuées | | Langues : | Anglais | | Mots-clés : | Développement web Elèves Développement Angular SAAS, internet des objets Réseaux de neurones artificiels Intelligence artificielle | | Résumé : | Le développement d’une nation est tributaire de l’intérêt que portent les responsables à l’éducation et à l’enseignement. Or, une politique d’éducation nationale ne peut réussir que si nous maitrisons l’assiduité et la ponctualité dans les établissements scolaires. Et c’est, justement, ce qui nous a motivé pour ce travail de recherche dans lequel, nous avons essayé d’explorer de manière approfondie les perspectives d’une optimisation de la gestion de l’assiduité des élèves grâce à une approche novatrice combinant la mise en œuvre d’une application en tant que service (SAAS) et une intelligence artificielle basée sur les réseaux de neurones RNN avec attention et sur la détection de présence intégrant (IoT). Pour ce faire, nous avons conçu et développé une application robuste et flexible dédiée à la gestion de l’assiduité des apprenants, fondée sur des outils modernes tels que l’UML, Node, Angular et MySQL. Cette application permet de collecter, de stocker et de gérer efficacement les données. Nous avons, également, développé un appareil de détection de présence par empreinte digitale utilisant l’IoT. Et pour garantir une accessibilité étendue et une gestion efficace des ressources, nous avons déployé notre application en tant que service SAAS grâce à Docker. Enfin, la réalisation essentielle de notre travail fut l’implémentation d’un modèle basé sur les réseaux neurones récurrents (RNN) qui prédit le taux d’absentéisme des élèves en identifiant les semaines critiques, fournissant, ainsi, aux administrateurs des établissements des informations importantes pour une gestion proactive de l’assiduité. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
Conception et réalisation d’un SAAS innovant pour la gestion de l’assiduité des élèves basé sur des réseaux de neurones RNN et une détection de présence IoT [document multimédia] / Dalia Yasmine Rayane, Auteur ; Nardjes Hamini, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2023 . - 60 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Réseaux, systèmes et applications distribuées Langues : Anglais | Mots-clés : | Développement web Elèves Développement Angular SAAS, internet des objets Réseaux de neurones artificiels Intelligence artificielle | | Résumé : | Le développement d’une nation est tributaire de l’intérêt que portent les responsables à l’éducation et à l’enseignement. Or, une politique d’éducation nationale ne peut réussir que si nous maitrisons l’assiduité et la ponctualité dans les établissements scolaires. Et c’est, justement, ce qui nous a motivé pour ce travail de recherche dans lequel, nous avons essayé d’explorer de manière approfondie les perspectives d’une optimisation de la gestion de l’assiduité des élèves grâce à une approche novatrice combinant la mise en œuvre d’une application en tant que service (SAAS) et une intelligence artificielle basée sur les réseaux de neurones RNN avec attention et sur la détection de présence intégrant (IoT). Pour ce faire, nous avons conçu et développé une application robuste et flexible dédiée à la gestion de l’assiduité des apprenants, fondée sur des outils modernes tels que l’UML, Node, Angular et MySQL. Cette application permet de collecter, de stocker et de gérer efficacement les données. Nous avons, également, développé un appareil de détection de présence par empreinte digitale utilisant l’IoT. Et pour garantir une accessibilité étendue et une gestion efficace des ressources, nous avons déployé notre application en tant que service SAAS grâce à Docker. Enfin, la réalisation essentielle de notre travail fut l’implémentation d’un modèle basé sur les réseaux neurones récurrents (RNN) qui prédit le taux d’absentéisme des élèves en identifiant les semaines critiques, fournissant, ainsi, aux administrateurs des établissements des informations importantes pour une gestion proactive de l’assiduité. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
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