Un modèle pour la génération d'indices par une plateforme de tuteurs par traçage de modèle

La présente thèse décrit des travaux de recherche effectués dans le domaine des systèmes tutoriels intelligents (STI). Plus particulièrement, elle s'intéresse aux tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les MTTs ont montré leur efficacité pour le tutorat de la résolution de tâches bien définies. Par contre, les interventions pédagogiques qu'ils produisent doivent être incluses, par l'auteur du tuteur, dans le modèle de la tâche enseignée. La recherche effectuée répond à cette limite en proposant des méthodes et algorithmes permettant la génération automatique d'interventions pédagogiques. Une méthode a été développée afin de permettre à la plateforme Astus de générer des indices par rapport à la prochaine étape en examinant le contenu du modèle de la tâche enseignée. De plus, un algorithme a été conçu afin de diagnostiquer les erreurs des apprenants en fonction des actions hors trace qu'ils commettent. Ce diagnostic permet à Astus d'offrir une rétroaction par rapport aux erreurs sans que l'auteur du tuteur ait à explicitement modéliser les erreurs. Cinq expérimentations ont été effectuées lors de cours enseignés au département d'informatique de l'Université de Sherbrooke afin de valider de façon empirique les interventions générées par Astus. Le résultat de ces expérimentations montre que 1) il est possible de générer des indices par rapport à la prochaine étape qui sont aussi efficaces et aussi appréciés que ceux conçus par un enseignant et que 2) la plateforme Astus est en mesure de diagnostiquer un grand nombre d'actions hors trace des apprenants afin de fournir une rétroaction par rapport aux erreurs

Un modèle pour les algorithmes avec retour sur trace dans les tuteurs par traçage de modèles

La présente thèse décrit des travaux de recherches effectués sur des systèmes tutoriels intelligents (STI) et plus précisément sur les tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les travaux de recherche présentés ici s’intéressent à la conception de MTT pour des domaines dans lesquels les étudiants peuvent résoudre la tâche qui leur est assignée de plusieurs façons. Ces domaines comportent parfois des algorithmes avec retour sur trace lorsque l’étudiant ne sait pas forcément quelles sont les alternatives qui feront progresser correctement l’état de la tâche.Cette thèse présente dans un premier temps un système de représentation de connaissances pour les algorithmes avec retour sur trace qui rend les connaissances de cet algorithme exploitables par des agents logiciels. Elle présente dans un second temps un ensemble de processus qui exploitent ces connaissances dans le cadre de MTT pour assurer automatiquement le suivi de l’étudiant et ainsi que la production d’interventions pédagogiques. En premier, ces interventions consistent à fournir à l'étudiant de l’aide pour la prochaine étape qui explique quelles sont les possibilités dont dispose l'étudiant et comment déterminer laquelle est la meilleure. En deuxième, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions stratégiques qui lui confirment que son action est valide tout en l’informant de l’existence d’une meilleure alternative le cas échéant. Enfin, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions négatives qui lui apprennent dans quelles situations les actions invalides qu’il vient d’effectuer s’appliquent.Une expérimentation a été réalisée avec des étudiants de biologie de l’Université de Sherbrooke pour évaluer les effets de ces interventions sur les choix des étudiants au cours de la résolution de la tâche. Les résultats de cette expérience montrent que les étudiants bénéficiant de ces interventions effectuent plus souvent des choix optimaux, et démontrent ainsi une plus grande maîtrise du domaine

Astus, une plateforme pour créer et étudier les systèmes tutoriels intelligents « par traçage de modèle »

Cette thèse s’intéresse aux systèmes tutoriels intelligents (STI), un type d’environnement informatique pour l’apprentissage humain (EIAH) qui se distingue des autres (p. ex. les exerciseurs et les hypermédias éducatifs) en offrant un mécanisme d’évaluation plus sophistiqué. Parmi les différentes familles de STI, ce sont les STI « par traçage de modèle » (MTT) qui ont le plus fait leurs preuves. Les MTT sont critiqués, premièrement parce qu’ils évaluent l’apprenant de façon serrée (c.-à-d. qui positionne l’action de l’apprenant par rapport à une ou plusieurs méthodes pour effectuer la tâche), ce qui n’est possible que pour des tâches bien définies. Par conséquent, on leur reproche d’encourager un apprentissage superficiel. Deuxièmement, parce que les efforts de création qu’ils requièrent sont jugés prohibitifs, ce qui a mené à l’apparition d’autres familles de STI, comme les STI « par contraintes » et les STI « par traçage d’exemples » et ceux basés sur l’apprentissage automatique. Par cette thèse, nous voulons contribuer à renouveler l’intérêt pour les MTT en améliorant le rapport entre les efforts de création et l’efficacité potentielle des interventions, et en établissant plus clairement leur rôle pédagogique. Pour ce faire, nous proposons la plateforme Astus qui permet d’explorer l’espace qui existe entre les MTT créés avec les plateformes existantes, et des MTT dédiés ayant recours à des connaissances didactiques sophistiquées (p. ex. des dialogues) qui exigent des efforts de création encore plus importants. La plateforme Astus se distingue des plateformes existantes parce qu’elle génère des interventions plutôt que de recourir à des interventions prémâchées et qu’elle supporte les tâches s’effectuant dans des environnements qui ont une dimension physique. La génération des interventions dépend : d’un modèle de la tâche qui s’inscrit dans le paradigme du tuteur, c’est-à-dire qui représente une abstraction et une généralisation des instructions d’un tuteur humain; d’un modèle de l’UI qui permet des interventions riches comme une démonstration (c.-à-d. déplacements du pointeur et simulation des clics et des saisies); de langages dédiés et d’outils qui réduisent les efforts de création des auteurs; de mécanismes d’extension qui permettent d’adapter la génération en fonction d’une stratégie pédagogique particulière. Le paradigme du tuteur, parce qu’il favorise une communication transparente entre le système et l’apprenant, met en évidence les avantages et les désavantages de l’approche pédagogique des MTT, essentiellement une évaluation précise (c.-à-d. qui permet de produire des indices sur la prochaine étape et des rétroactions sur les erreurs), mais serrée. En s’inscrivant explicitement le paradigme du tuteur, entre autres en évitant de tirer profit de la nature de domaines particuliers ou de propriétés de tâches particulières pour assouplir l’évaluation, la plateforme Astus se démarque plus nettement des autres familles de STI que les autres MTT. Par conséquent, elle établit plus clairement le rôle pédagogique des MTT. Cinq expérimentations (menées par Luc Paquette) à petite échelle ont été réalisées auprès d’étudiants au baccalauréat au département d’informatique (un laboratoire pour la manipulation d’arbres binaires de recherche et un pour la conversion de nombres en virgule flottante). Ces expérimentations indiquent que les interventions générées sont efficaces. Au-delà de ces résultats, c’est le processus entourant ces expérimentations, parce qu’il est comparable au processus des chercheurs potentiellement intéressés par la plateforme Astus, qui montre que la version présentée dans cette thèse est plus qu’un prototype et qu’elle peut être utilisée à l’interne dans un contexte réel

ARPREM : Autoria de Regras de Produção para Remediação de Erros com Múltiplas Representações Externas

Orientador : Prof. Dr. Andrey Ricardo PimentelDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 18/11/2015Inclui referências : f. 96-101Resumo: A utilização de Múltiplas Representações Externas em Sistemas Tutores Inteligentes, com a finalidade de elucidar conceitos do domínio a serem estudados pelo aluno, vem sendo explorada em vários estudos. Além disso, verificou-se que se aplicadas corretamente em quaisquer domínios estudados, as Múltiplas Representações Externas podem ser úteis no apoio ao aprendizado, em especial como itens importantes para remediar possíveis erros dos alunos durante o processo de resolução dos exercícios. Apoiados a esta motivação, alguns estudos abordam a relação entre as funções das Múltiplas Representações Externas e os tipos de erros cometidos pelo aluno, mediante uma classificação entre estes dois conceitos que possibilite a seleção das Múltiplas Representações Externas que melhor contribuam para a remediação do erro. É comum ferramentas de autoria para sistemas tutores inteligentes que sejam projetadas cuidadosamente, pois interferem em vários aspectos do resultado final, tais como a eficácia do sistema em passar o conhecimento, a autonomia de interferência do autor e do aluno, o nível de conhecimento do autor e o tempo de projeto do sistema. Múltiplas Representações Externas aliadas a uma arquitetura funcionalista de remediação de erros matemáticos juntamente com teorias cognitivas conceituadas, é proposta neste trabalho uma ferramenta de autoria das regras de produção integrada a esta arquitetura, de uma forma natural para professores sem conhecimento de programação. Após a contextualização da arquitetura, é apresentado um estudo de caso com uma simulação de autoria de um exercício e simulações de interações de estudantes, além de avaliar se as saídas esperadas das regras de produção são compatíveis com a autoria simulada.Abstract: The use of multiple external representations in intelligent tutoring systems, in order to elucidate domain concepts to be studied by the student, has been explored in several studies. In addition it was found that, if properly applied in any studied domains, the multiple external representations can be useful in supporting the learning, especially as important items to remedy possible errors of the students during the process of solving exercises. Relying on this motivation, some studies address the relationship between the functions of multiple external representations and the types of errors made by the learner through a rating between these two concepts that enables the selection of best multiple external representations that contribute to the error remediation. Authoring tools for intelligent tutoring systems should be designed carefully by interfering in various aspects of the final result, like system efficiency in transmitting knowledge, the author interference autonomy and learner, author knowledge level and design time of system. Multiple External Representations allied to a functionalist architecture mathematical errors remediation along with reputable cognitive theories, this work proposes an authoring tool of integrated production rules to this architecture, in a natural form to non-programmers. After the context of this architecture, a case study with a simulation of an exercise authoring and simulations of student interactions is showed, in order to evaluate whether the expected outputs of the production rules are compatible with the simulated authoring

A Mixed-Response Intelligent Tutoring System Based on Learning from Demonstration

Intelligent Tutoring Systems (ITS) have a significant educational impact on student's learning. However, researchers report time intensive interaction is needed between ITS developers and domain-experts to gather and represent domain knowledge. The challenge is augmented when the target domain is ill-defined. The primary problem resides in often using traditional approaches for gathering domain and tutoring experts' knowledge at design time and conventional methods for knowledge representation built for well-defined domains. Similar to evolving knowledge acquisition approaches used in other fields, we replace this restricted view of ITS knowledge learning merely at design time with an incremental approach that continues training the ITS during run time. We investigate a gradual knowledge learning approach through continuous instructor-student demonstrations. We present a Mixed-response Intelligent Tutoring System based on Learning from Demonstration that gathers and represents knowledge at run time. Furthermore, we implement two knowledge representation methods (Weighted Markov Models and Weighted Context Free Grammars) and corresponding algorithms for building domain and tutoring knowledge-bases at run time. We use students' solutions to cybersecurity exercises as the primary data source for our initial framework testing. Five experiments were conducted using various granularity levels for data representation, multiple datasets differing in content and size, and multiple experts to evaluate framework performance. Using our WCFG-based knowledge representation method in conjunction with a finer data representation granularity level, the implemented framework reached 97% effectiveness in providing correct feedback. The ITS demonstrated consistency when applied to multiple datasets and experts. Furthermore, on average, only 1.4 hours were needed by instructors to build the knowledge-base and required tutorial actions per exercise. Finally, the ITS framework showed suitable and consistent performance when applied to a second domain. These results imply that ITS domain models for ill-defined domains can be gradually constructed, yet generate successful results with minimal effort from instructors and framework developers. We demonstrate that, in addition to providing an effective tutoring performance, an ITS framework can offer: scalability in data magnitude, efficiency in reducing human effort required for building a confident knowledge-base, metacognition in inferring its current knowledge, robustness in handling different pedagogical and tutoring criteria, and portability for multiple domain use

La simulation virtuelle en soins critiques dans le cadre de la formation universitaire en sciences infirmières au Québec

Cette thèse de doctorat est le résultat d’une recherche de type quasi-expérimentale visant le développement des compétences professionnelles dans le domaine des soins critiques par l’entremise d’un environnement virtuel de travail. La finalité de cette étude fut d’évaluer un dispositif destiné aux étudiantes et aux étudiants du premier cycle universitaire en sciences infirmières à l’Université du Québec en Outaouais permettant le soutien pédagogique à la formation par l’intermédiaire d’une expérimentation virtuelle. Pour travailler dans un secteur de soins critiques, l’infirmière ou l’infirmier doit non seulement posséder un jugement clinique adéquat et un sens de l’observation aiguisé, mais doit aussi faire preuve de grandes capacités d’adaptation et d’analyse, car la clientèle qui s’y retrouve est composée de personnes de tous les âges qui ont des besoins très variés (Ríos-Risquez et García-Izquierdo, 2016; Lukewich, Mann, VanDenKerkhof et Tranmer, 2015). Les problèmes de santé de ces usagers nécessitent la mise en place d’interventions dont l’objectif principal est la stabilisation de leur situation clinique dans les plus brefs délais. En faisant appel à son savoir, l’infirmière ou l’infirmier, effectue les liens entre les diverses manifestations de l’usager afin d’être à l’affût de tous les signes de complications, et ce, même si la situation lui semble banale (Nehrir, Vanaki, Mokhtari Nouri, Khademolhosseini et Ebadiqui, 2016). De leur côté, les étudiantes et les étudiants en sciences infirmières ont de la difficulté à effectuer des liens entre les concepts cliniques enseignés dans les différents cours. Ils y abordent les contenus en succinctes unités d'apprentissages cumulatives autonomes, ce qui rend difficile l'intégration des informations dans un tout cohérent. Ces dernières et derniers apprennent souvent par mémorisation la matière ce qui ne leur permet pas de transférer ou de généraliser leurs connaissances dans différents contextes (Häggman-Laitilaa, Mattilab et Melender, 2016; Charlin, 2003). Dans cette optique, il importe de développer des avenues novatrices dans le domaine de l’éducation afin de remédier à cette problématique. Ce fut le cœur de ce projet de recherche. Cette étude visait à mettre en place et à évaluer un dispositif permettant le soutien pédagogique à la formation par l’intermédiaire de technologies de l’information et de la communication. Suite à cette expérimentation, nous avons réalisé une enquête par questionnaire, une série d’entrevues semi-dirigées et ainsi que de l’observation en situation d’évaluation des apprentissages auprès de sujets étudiant au baccalauréat en sciences infirmières à l’Université du Québec en Outaouais dont l’objectif général était d’évaluer l’impact de l’utilisation d’un environnement virtuel de travail sur le développement de compétences professionnelles dans le domaine des soins critiques en formation initiale à la profession infirmière. Nous avons eu recours à une méthodologie mixte privilégiant la synergie entre l’analyse de données quantitatives et l’analyse de données qualitatives. Pour ce qui est de l’analyse des données, celles issues de l’administration du questionnaire (N=120) ainsi que les informations provenant des observations (N=120) ont été analysées à l’aide du logiciel SPSS. Plus spécifiquement, les données ont été traitées par le biais de statistiques inférentielles appropriées à l'analyse des variables quantitatives telle que le test t pour échantillons indépendants et l’ANOVA univariée ainsi que par des mesures d’association. Quant aux entrevues (N=60), elles ont été analysées à l’aide du logiciel Le Sphinx Lexica. Nous avons utilisé ce logiciel afin d’effectuer l’analyse factorielle des correspondances (AFC) des mots répétés du discours. L’analyse des résultats révèle que l’utilisation d’un EVT dans le secteur des soins critiques a eu un effet positif sur le développement du sentiment d’efficacité personnelle des sujets, sur leur gestion du stress ainsi que sur leur sentiment de contrôle et le coping. L’utilisation de ce dispositif a également eu un impact significatif sur les résultats académiques de ces derniers. Nous avons constaté que ceux ayant utilisé l’EVT ont obtenu une meilleure moyenne lors de leurs examens finaux en laboratoire comparativement au groupe témoin. En somme, nous avons constaté que cette recherche fut stratégique au niveau de l’avancement technopédagogique en sciences infirmières, mais aussi en ce qui concerne les apprentissages qui ont été réalisés grâce à ce dispositif

QED-Tutrix : système tutoriel intelligent pour l'accompagnement des élèves en situation de résolution de problèmes de démonstration en géométrie plane

RÉSUMÉ Au cours des dernières années, le système scolaire québécois impose une pression croissante sur les enseignants. En effet, ceux-ci doivent gérer des classes de plus en plus nombreuses tout en maintenant un soutien adéquat à l’apprentissage des élèves. Dans ce contexte, l’utilisation de systèmes tutoriels intelligents qui sont en mesure d’assister l’enseignant dans son travail pourrait permettre à ce dernier de consacrer plus de temps aux élèves qui en ont véritablement besoin. Malheureusement, dans le domaine de l’enseignement des preuves en géométrie, l’offre de systèmes tutoriels est limitée. De plus, ceux actuellement proposés forcent l’élève à travailler selon un ordre déterminé et ils ne fournissent pas de soutien dans le cadre d’une exploration libre du problème. Ils l’obligent aussi à rédiger des preuves formelles qui ne sont pas adaptées aux exigences des enseignants du secondaire. Partant de ce constat, nous avons établi l’objectif principal de notre projet qui consiste à proposer un système tutoriel intelligent qui assiste l’élève dans une démarche d’exploration plutôt que de rédaction dans le cadre de l’élaboration d’une preuve en géométrie. Dans le but de l’atteindre, nous proposons le système QED-Tutrix qui a été conçu à la suite d’une analyse des interventions d’enseignants réels observés. Il permet à l’enseignant ou au didacticien de construire un ensemble de preuves acceptables pour un problème donné en fonction de l’objectif d’apprentissage visé. L’élève peut ensuite tenter de résoudre le problème choisi par l’enseignant en utilisant les différents outils offerts à l’interface de QED-Tutrix. Celui-ci a accès à une figure dynamique afin de découvrir des conjectures, à un répertoire d’énoncés pour composer sa preuve et à une démonstration qu’il doit compléter. Tous les énoncés proposés sont analysés par le système qui génère des rétroactions à l’intérieur d’une fenêtre de clavardage afin de guider l’élève lors de l’exploration et de la résolution du problème. L’élaboration de QED-Tutrix a été réalisée par une équipe multidisciplinaire composée d’experts en didactique et en informatique. Le système a été construit itérativement par la mise en oeuvre du paradigme de la conception dans l’usage qui est constitué d’une succession de plusieurs cycles de recherche et de développement. Chaque cycle se clôture par une expé- rimentation qui vise à valider le travail accompli et à recueillir des informations qui sont réinvesties dans le cycle suivant. Une première version du système (GeoGebraTUTOR) a donc été créée afin d’étudier notamment les interventions d’enseignants réels qui ont inspiré l’élaboration de la seconde version (QED-Tutrix), qui est décrite et analysée dans cette thèse. Nous ne prétendons pas que la version actuelle du système a un effet mesurable sur les résultats scolaires, car nous visons, pour l’instant, à permettre à un élève de travailler en conformité avec des théories didactiques reconnues. En effet, la conception de QED-Tutrix s’ancre principalement dans la théorie des situations didactiques qui permet de représenter une situation didactique par une relation élève-milieu. Nous utilisons cependant une version étendue de cette théorie dans laquelle un agent tutoriel, qui joue le rôle d’un enseignant virtuel, peut agir sur la relation élève-milieu. De plus, nous désirons offrir un système tutoriel qui est un véritable espace de travail géométrique, c’est-à-dire qu’il permet à l’élève de résoudre des problèmes en mettant en oeuvre les trois démarches définies dans cet espace. Ces théories didactiques ainsi que les résultats de nos observations ont été implantés dans QED-Tutrix. Il en est résulté un système comportant quatre couches logicielles principales. La première permet de modéliser l’ensemble des démonstrations possibles pour résoudre un problème donné. Pour chaque problème, l’enseignant inscrit toutes les inférences, ou pas de démonstration, qui sont acceptables pour sa résolution selon l’objectif d’apprentissage visé. Chaque inférence contient une justification qui est utilisée pour produire un conséquent à partir de l’ensemble de ses antécédents. Il est possible de les combiner afin d’obtenir un graphe contenant toutes les solutions valides, car les conséquents peuvent être recyclés pour former les antécédents d’autres inférences. Le parcours du graphe contenu dans cette première couche permet donc d’énumérer les différentes solutions au problème représenté. Afin de proposer une aide qui respecte l’état cognitif de l’élève lors de l’exploration d’un problème, il est essentiel de conserver la chronologie de ses actions. Nous l’avons donc modélisée à l’intérieur de la deuxième couche de notre système. Celle-ci contient des données dynamiques qui sont mises à jour au cours de la résolution d’un problème, à l’opposé du graphe qui est statique, et elle se superpose à ce dernier. En effet, nous indiquons, pour chaque noeud du graphe, le temps d’activation le plus récent qui correspond à l’écriture de l’énoncé qui lui est attaché. Cette approche se démarque de celle des autres systèmes, car ces derniers n’utilisent pas la chronologie des actions, étant donné qu’ils imposent une séquence de résolution. Pour être en mesure de suggérer différentes pistes de solution à un élève bloqué dans son processus de résolution, nous avons choisi de traiter les inférences selon un ordre de priorité. Ce classement est réalisé par la troisième couche de QED-Tutrix, qui utilise les données des deux couches précédentes. Pour l’obtenir, nous recherchons d’abord la solution la plus avancée à l’aide d’une heuristique originale, que nous avons élaborée et qui permet d’éviter d’énumérer toutes les solutions. Nous affectons ensuite des priorités plus élevées aux inférences faisant partie de la solution déterminée et qui ont été travaillées récemment par l’élève, afin de respecter son état cognitif. La proposition d’autres pistes nous démarque des systèmes tutoriels traditionnels qui offrent de l’aide uniquement pour compléter une solution optimale. La liste ordonnée d’inférences est utilisée par la dernière couche du système, soit celle qui produit les différentes rétroactions. Premièrement, QED-Tutrix offre des rétroactions instantanées, en réponse à l’écriture de chaque énoncé, sous forme d’émoticônes et de messages courts. Il permet aussi d’encoder des erreurs courantes afin de leur associer des messages précis. Il offre enfin une aide à la prochaine étape qui est inspirée des interventions des enseignants réels observés. Cette dernière forme d’aide a été modélisée par une machine à états finis qui traite séquentiellement les inférences ordonnées dans la liste et produit une série d’indices permettant de les compléter. Des messages doivent être composés pour cha- cune des inférences, mais des mécanismes ont été implantés afin de réduire leur nombre. Les rétroactions offertes sont comparables à celles d’autres systèmes tutoriels. Environ 450 inférences ont été produites et près de 900 messages composés afin d’implanter les cinq problèmes actuellement offerts dans notre système. Son fonctionnement a d’abord été vérifié par un expert indépendant. Celui-ci a confirmé que les messages produits étaient conformes à la structure déterminée, mais que l’évaluation de la solution la plus avancée était parfois problématique. QED-Tutrix a ensuite été utilisé par des élèves de 4e secondaire. Ceux-ci ont généralement trouvé le système utile et ont apprécié l’expérience. L’analyse des enregistrements nous a permis de constater que la structure des messages générée permet d’ai- der certains élèves. De plus, nous avons observé la mise en oeuvre des différentes démarches, ce qui confirme le statut d’espace de travail géométrique de QED-Tutrix. L’efficacité de ce dernier est, par contre, limitée dans le cas d’élèves plus faibles, car la structure des messages est calibrée afin d’aider des élèves moyens. Le problème concernant l’évaluation de la solution la plus avancée a aussi provoqué la production de messages incohérents avec la stratégie de l’élève. Dans le but d’augmenter l’efficacité du système, nous envisageons, entre autres, de proposer des profils de tuteurs et d’élèves. Malgré les lacunes qui ont été détectées, il n’en demeure pas moins que QED-Tutrix est un système tutoriel innovateur. En effet, dans le domaine des preuves en géométrie, il est le seul à utiliser des émoticônes et à proposer différentes pistes de solution. De plus, son élaboration itérative, par une équipe multidisciplinaire, permet d’obtenir un système respectueux du travail de l’élève, ce qui se démarque de l’approche traditionnelle qui consiste à tenter de reproduire le raisonnement d’un expert. Les étapes suivantes de conception visent à intégrer des rétroactions sous forme de problèmes connexes et à proposer une aide à la construction de la figure. Notre système pourrait facilement être adapté au traitement des démonstrations en logique de premier ordre. Une adaptation pour le traitement du raisonnement sous forme d’argumentation non formelle pourrait aussi être envisagée. Enfin, la suggestion de diverses pistes de solution pourrait être implantée dans d’autres systèmes tutoriels.----------ABSTRACT In the past years, Quebec’s school system imposes a growing amount of pressure on its teaching staff. They must juggle classes with more and more students while assuring the quality of their teaching to each of them. In this context, the use of intelligent tutoring systems which can assist the teacher in his or her work could allow the teacher to dedicate more energy to each student when it’s needed. However, the offer for tutoring systems for the learning of proof is limited. Moreover, the available systems force the student to work according to a determined order and they don’t provide help in the context of a free exploration of the problem. They also force the student to write formal proofs when high school teachers rarely demand. With this assessment in mind, we established the principal objective for our project which aims at offering an intelligent tutoring system that assists the student in an exploratory approach when solving geometry proofs instead of a formal proof writing approach. The system we offer is QED-Tutrix which was designed taking into account actual teacher interventions observed in a classroom environment. QED-Tutrix allows the teacher or didactician to construct a number of admissible proofs for a given problem according to the learning goals. The student can then try to solve the problem chosen by the teacher by using the different tools QED-Tutrix puts at his disposal. The student has access to a dynamic geometric figure he can work with in order to make conjectures, as well as to a repertoire of statements to create their proof and an interactive written proof they can use to complete their proof. All the statements he provides are analyzed by the system which then generates feedback through a chat window in order to guide the student during the exploration and solving of the problem. QED-Tutrix’s elaboration was carried out by a multidisciplinary team comprised of experts in didactics of mathematics and in computer science. The system is built in an iterative manner by adopting a design in use approach which consists of a series of many cycles of research and development. Each cycle is ended with an experimentation which aims at validating the work accomplished and at collecting information to be reinvested in the following cycle. A first version of the system (GeoGebraTUTOR) was created to study, among other things, real teacher interventions which inspired the implementation of the second version (QED-Tutrix). This last version is described and analyzed in the following thesis. We do not claim that the present QED-Tutrix version has measurable effects on academic results, since our aim at the moment is to make sure it allows the student to work in a fashion put forward by known didactic principles. Indeed, QED-Tutrix’s conception is rooted mainly in the didactical situation’s theory which represents a didactical context by a student-milieu interaction. However, we use an extended version of this theory in which a tutorial system playing a virtual teaching role may influence this student-milieu interaction. Moreover, we aim at offering a tutoring system that is a true geometrical workspace, meaning that it allows the student to solve problems by engaging in three mathematical processes described in the geometrical workspace model. The didactic theories and conclusions drawn from our observations were implemented in QED-Tutrix. This resulted in a system made of four main software layers. The first of these layers is for the organization of the different proof solutions for a given problem. For each solution, the teacher or didactician registers all the inferences or proof steps which are admissible according to a specific learning context. Each inference includes a justification that is used to produce a result stemming from a group of premises. It is possible to combine the different inferences in order to generate a graph of all the different admissible solutions, since the results of one inference can be recycled as a premise for another. The different pathways of this graph which is the output of the first software layer allow for the account of the different solutions to each implemented problem. In order to offer help that takes into account the cognitive state of the student exploring the problem, it is essential to keep track of the chronology of his or her actions. This memory was implemented in the second layer of the system. It contains information that is dynamic and evolves as problem solving occurs. It also overlays the solution graph which is static. Therefore, we indicate for each of the graphs nodes, the most recent activation time associated with the writing of the statement attached to it. This approach stands out from the way other systems operate and in which chronology is usually not taken into account since a solving sequence is imposed. In order to be able to suggest alternative paths to a student who is stuck in his or her solving process, we chose to treat inferences according to an order of priority. This ranking is carried out by QED-Tutrix’s third layer which uses the data from the first two layers. In order to achieve this ordering, we look for the most advanced solution with the help of an original heuristic, elaborated for this project, which spares the system from running through all the admissible solutions. We then assign the highest priorities to the inferences which are part of the identified solution and that has been worked on recently by the student keeping his or her cognitive state in mind. The ability to suggest other solution option distances us from traditional tutorial systems which offer help only to complete an optimal solution. This list of ranked inferences is used by the fourth and last layer of the system, meaning the layer which generates various feedback. Firstly, QED-Tutrix replies to the writing of each statement with instant feedback in the shape of emojis or short messages. It also allows the programming of particular messages associated with known common mistakes. Lastly, this layer of the system offers help with the next step which is inspired by actual teacher interventions. This last form of help was modelled by a finite state machine that sequentially treats the ranked inferences from the list and produces a series of hints to help the student complete them. Messages must be created for each of the inferences, but mechanisms are implemented in order to reuse messages according to the inferences content, limiting the number of entries. The feedback offered by these messages is similar in form to the feedback offered by other tutorial systems. Approximately 450 inferences were produced and close to 900 messages were created in order to implement the five problems currently available in QED-Tutrix. It’s operating has been verified by an independent expert, which confirmed that the output of messages is true to the identified structure, but the evaluation of the most advanced solution is sometimes problematic. QED-Tutrix was then put through a second trial in a class of 4th year of high school. The students generally found the system to be useful and appreciated the experience. The analysis of the session recordings revealed that the generated messages help some students. Also, we observed different mathematical processes which confirmed QED- Tutrix’s geometrical workspace status. However, the efficiency of QED-Tutrix is limited when helping students with less mathematical abilities since the message structure is built with the average student as a reference. Problems with the identification of the most advanced solution also lead to incoherence between messages and student strategies. In order to enhance the system’s efficiency in helping the student solve problems, we contemplate, among other things, to differentiate tutorial profiles according to students solving profiles. In spite of witnessing shortcomings, QED-Tutrix is an innovative tutorial system. Indeed, in the field of geometry proofs, it is the only automated tutoring system to use emojis and to suggest alternative solution paths. Moreover, the iterative and multidisciplinary approach adopted for its design and development stands out from a traditional approach which aims at reproducing expert reasoning. The next design steps aims at including feedback in the form of related problems and to provide help with building the geometrical figure. Our system could easily be adapted to handle first order logical proofs. An adjustment to process non- formal argumentation could also be considered. Finally, the suggestion of alternative solution paths could be implemented in other tutorial systems

Architecture de génération automatique de scénarios pédagogiques de jeux sérieux éducatifs

Cette thèse porte sur les jeux sérieux éducatifs (JSÉ). En tant qu'environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH), les JSÉ doivent adapter leur contenu à la progression de l'apprentissage chez le joueur-apprenant (JA) et, en tant que jeux vidéo, ils doivent chercher à maintenir son engagement dans cette expérience d'apprentissage. Dans un JSÉ, les tâches que réalise le JA ainsi que les rétroactions que fournit le système forment le scénario pédagogique de jeu (SPJ). Cette thèse se focalise sur l'adaptation de ces SPJ à la progression de l'apprentissage du JA, tout en le maintenant engagé. Nous proposons une architecture de génération automatique des SPJ principalement composée d'un modèle du JA et d'un module d'adaptation. Le modèle du JA est soutenu par un réseau bayésien, dont le rôle est d'estimer la progression de l'apprentissage en cours de jeu, afin d'envoyer cette estimation au module d'adaptation, qui, grâce à la technique d'intelligence artificielle de la planification, génère le contenu du SP J. Nous avons mis en œuvre notre architecture dans un JSÉ de simulation appelé Game of Homes, visant le développement de compétences de base en vente immobilière chez des apprenants adultes. Afin d'évaluer empiriquement notre architecture, nous avons effectué deux expérimentations au cours desquelles nous demandions à des participants de jouer à Game of Homes. Dans une première expérimentation, quatorze participants ont rempli un test de connaissances un jour avant et un jour après la session de jeu. Ils ont également rempli un questionnaire de motivation et d'engagement immédiatement après la partie. Dans une deuxième expérimentation, dix-huit participants ont participé à une session de Game of Homes, et leurs traces enregistrées lors de la partie ont été recueillies. Les résultats des expérimentations montrent que les participants, après avoir joué à Game of Homes, ont développé les connaissances associées aux compétences ciblées dans le JSÉ de simulation, tout en se sentant engagés lors de leur expérience de jeu. De plus, les analyses des traces montrent que les SPJ générés par le système étaient adaptés pour chaque JA et respectaient leur progression d'apprentissage. L'architecture de génération automatique de SPJ présentée dans cette thèse permet non seulement de proposer une démarche d'apprentissage s'adaptant à la progression du JA, mais aussi de révéler des données détaillées sur la démarche de chaque JA qui peuvent être utiles au formateur. Notre architecture pourrait être mise en œuvre dans d'autres JSÉ de simulation et donc s'appliquer à d'autres domaines d'expertise. Mots-clefs : jeux sérieux éducatifs de simulation, scénario pédagogique de jeu, système adaptatif d'apprentissage, engagement du joueur-apprenant, développement des compétences, génération automatique de scénarios, réseau bayésien, planification en intelligence artificielle, analyse de traces

Apprentissage automatique à partir de traces multi-sources hétérogènes pour la modélisation de connaissances perceptivo-gestuelles

Perceptual-gestural knowledge is multimodal : they combine theoretical and perceptual and gestural knowledge. It is difficult to capture in Intelligent Tutoring Systems. In fact, its capture in such systems involves the use of multiple devices or sensors covering all the modalities of underlying interactions. The "traces" of these interactions -also referred to as "activity traces"- are the raw material for the production of key tutoring services that consider their multimodal nature. Methods for "learning analytics" and production of "tutoring services" that favor one or another facet over others, are incomplete. However, the use of diverse devices generates heterogeneous activity traces. Those latter are hard to model and treat.My doctoral project addresses the challenge related to the production of tutoring services that are congruent to this type of knowledge. I am specifically interested to this type of knowledge in the context of "ill-defined domains". My research case study is the Intelligent Tutoring System TELEOS, a simulation platform dedicated to percutaneous orthopedic surgery.The contributions of this thesis are threefold : (1) the formalization of perceptual-gestural interactions sequences; (2) the implementation of tools capable of reifying the proposed conceptual model; (3) the conception and implementation of algorithmic tools fostering the analysis of these sequences from a didactic point of view.Les connaissances perceptivo-gestuelles sont difficiles à saisir dans les Systèmes Tutoriels Intelligents. Ces connaissances sont multimodales : elles combinent des connaissances théoriques, ainsi que des connaissances perceptuelles et gestuelles. Leur enregistrement dans les Systèmes Tutoriels Intelligents implique l'utilisation de plusieurs périphériques ou capteurs couvrant les différentes modalités des interactions qui les sous-tendent. Les « traces » de ces interactions –aussi désignées sous le terme "traces d'activité"- constituent la matière première pour la production de services tutoriels couvrant leurs différentes facettes. Les analyses de l'apprentissage ou les services tutoriels privilégiant une facette de ces connaissances au détriment des autres, sont incomplets. Cependant, en raison de la diversité des périphériques, les traces d'activité enregistrées sont hétérogènes et, de ce fait, difficiles à modéliser et à traiter. Mon projet doctoral adresse la problématique de la production de services tutoriels adaptés à ce type de connaissances. Je m'y intéresse tout particulièrement dans le cadre des domaines dits mal-définis. Le cas d'étude de mes recherches est le Système Tutoriel Intelligent TELEOS, un simulateur dédié à la chirurgie orthopédique percutanée. Les propositions formulées se regroupent sous trois volets : (1) la formalisation des séquences d'interactions perceptivo-gestuelles ; (2) l'implémentation d'outils capables de réifier le modèle conceptuel de leur représentation ; (3) la conception et l'implémentation d'outils algorithmiques favorisant l'analyse de ces séquences d'un point de vue didactique