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Processus cérébraux adaptés aux systèmes tutoriels intelligents
Get PDFLe module de l'apprenant est l'une des composantes les plus importantes d’un
Système Tutoriel Intelligent (STI). L'extension du modèle de l'apprenant n'a pas cessé de
progresser. Malgré la définition d’un profil cognitif et l’intégration d’un profil émotionnel,
le module de l’apprenant demeure non exhaustif.
Plusieurs senseurs physiologiques sont utilisés pour raffiner la reconnaissance des
états cognitif et émotionnel de l’apprenant mais l’emploi simultané de tous ces senseurs
l’encombre. De plus, ils ne sont pas toujours adaptés aux apprenants dont les capacités sont
réduites. Par ailleurs, la plupart des stratégies pédagogiques exécutées par le module du
tuteur ne sont pas conçues à la base d’une collecte dynamique de données en temps réel,
cela diminue donc de leur efficacité.
L’objectif de notre recherche est d’explorer l’activité électrique cérébrale et de
l’utiliser comme un nouveau canal de communication entre le STI et l’apprenant. Pour ce
faire nous proposons de concevoir, d’implémenter et d’évaluer le système multi agents
NORA.
Grâce aux agents de NORA, il est possible d’interpréter et d’influencer l’activité
électrique cérébrale de l’apprenant pour un meilleur apprentissage. Ainsi, NORA enrichit le
module apprenant d’un profile cérébral et le module tuteur de quelques nouvelles stratégies
neuropédagogiques efficaces.
L’intégration de NORA à un STI donne naissance à une nouvelle génération de
systèmes tutoriels : les STI Cérébro-sensibles (ou STICS) destinés à aider un plus grand
nombre d’apprenants à interagir avec l’ordinateur pour apprendre à gérer leurs émotions,
maintenir la concentration et maximiser les conditions favorable à l’apprentissage.The learner module is the most important component within an Intelligent Tutoring
System (ITS). The extension of the learner module is still in progress, despite the
integration of the cognitive profile and the emotional profile, it is not yet exhaustive.
To improve the prediction of the learner’s emotional and cognitive states, many
physiological sensors have been used, but all of these sensors are cumbersome. In addition,
they are not always adapted to the learners with reduced capacities. Beside, most of the
pedagogical strategies that are executed by the tutor module are based on no-live
collections of data. This fact reduces their efficiency.
The objective of our research is to explore the electrical brain activity and use it as a
communication channel between a learner and an ITS. To reach this aim, we suggest to
conceive, to implement and to evaluate the multi-agent system NORA. Integrated to an
ITS, this one became a Brain Sensitive Intelligent Tutoring System (BS-ITS).
Agents of NORA interpret the learner’s brain electrical signal and react to it. The
new BS-ITS is the extension of an ITS and enrich the learner module with the brain profile
and the tutor module with a new Neuropedagogical Strategies.
We aim to reach more categories of learners and help them to manage their stress,
anxiety and maintain the concentration, the attention and the interest
