@inproceedings{yadav-etal-2024-vers,
title = "Vers une p{\'e}dagogie inclusive : une classification multimodale des illustrations de manuels scolaires pour des environnements d{'}apprentissage adapt{\'e}s",
author = "Yadav, Saumya and
Lincker, {\'E}lise and
Huron, Caroline and
Martin, St{\'e}phanie and
Guinaudeau, Camille and
Satoh, Shin{'}Ichi and
Shukla, Jainendra",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.47",
pages = "708--719",
abstract = "Afin de favoriser une {\'e}ducation inclusive, des syst{\`e}mes automatiques capables d{'}adapter les manuels scolaires pour les rendre accessibles aux enfants en situation de handicap sont n{\'e}cessaires. Dans ce contexte, nous proposons de classifier les images associ{\'e}es aux exercices selon trois classes (Essentielle, Informative et Inutile) afin de d{\'e}cider de leur int{\'e}gration ou non dans la version accessible du manuel pour les enfants malvoyants. Sur un ensemble de donn{\'e}es compos{\'e} de 652 paires (texte, image), nous utilisons des approches monomodales et multimodales {\`a} l{'}{\'e}tat de l{'}art et montrons que les approches fond{\'e}es sur le texte obtiennent les meilleurs r{\'e}sultats. Le mod{\`e}le CamemBERT atteint ainsi une exactitude de 85,25{\%} lorsqu{'}il est combin{\'e} avec des strat{\'e}gies de gestion de donn{\'e}es d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}es. Pour mieux comprendre la relation entre le texte et l{'}image dans les exercices des manuels, nous effectuons {\'e}galement une analyse qualitative des r{\'e}sultats obtenus avec et sans la modalit{\'e} image et utilisons la m{\'e}thode LIME pour expliquer la d{\'e}cision de nos mod{\`e}les.",
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<title>Vers une pédagogie inclusive : une classification multimodale des illustrations de manuels scolaires pour des environnements d’apprentissage adaptés</title>
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<abstract>Afin de favoriser une éducation inclusive, des systèmes automatiques capables d’adapter les manuels scolaires pour les rendre accessibles aux enfants en situation de handicap sont nécessaires. Dans ce contexte, nous proposons de classifier les images associées aux exercices selon trois classes (Essentielle, Informative et Inutile) afin de décider de leur intégration ou non dans la version accessible du manuel pour les enfants malvoyants. Sur un ensemble de données composé de 652 paires (texte, image), nous utilisons des approches monomodales et multimodales à l’état de l’art et montrons que les approches fondées sur le texte obtiennent les meilleurs résultats. Le modèle CamemBERT atteint ainsi une exactitude de 85,25% lorsqu’il est combiné avec des stratégies de gestion de données déséquilibrées. Pour mieux comprendre la relation entre le texte et l’image dans les exercices des manuels, nous effectuons également une analyse qualitative des résultats obtenus avec et sans la modalité image et utilisons la méthode LIME pour expliquer la décision de nos modèles.</abstract>
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%X Afin de favoriser une éducation inclusive, des systèmes automatiques capables d’adapter les manuels scolaires pour les rendre accessibles aux enfants en situation de handicap sont nécessaires. Dans ce contexte, nous proposons de classifier les images associées aux exercices selon trois classes (Essentielle, Informative et Inutile) afin de décider de leur intégration ou non dans la version accessible du manuel pour les enfants malvoyants. Sur un ensemble de données composé de 652 paires (texte, image), nous utilisons des approches monomodales et multimodales à l’état de l’art et montrons que les approches fondées sur le texte obtiennent les meilleurs résultats. Le modèle CamemBERT atteint ainsi une exactitude de 85,25% lorsqu’il est combiné avec des stratégies de gestion de données déséquilibrées. Pour mieux comprendre la relation entre le texte et l’image dans les exercices des manuels, nous effectuons également une analyse qualitative des résultats obtenus avec et sans la modalité image et utilisons la méthode LIME pour expliquer la décision de nos modèles.
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[Vers une pédagogie inclusive : une classification multimodale des illustrations de manuels scolaires pour des environnements d’apprentissage adaptés](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.47) (Yadav et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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- Saumya Yadav, Élise Lincker, Caroline Huron, Stéphanie Martin, Camille Guinaudeau, Shin’Ichi Satoh, and Jainendra Shukla. 2024. Vers une pédagogie inclusive : une classification multimodale des illustrations de manuels scolaires pour des environnements d’apprentissage adaptés. In Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position, pages 708–719, Toulouse, France. ATALA and AFPC.