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

Un modèle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnée

Modélisation de l'apprenant : application d'un modèle cognitif au développement d'un système d'apprentissage

Bien que le diagnostic des erreurs des apprenants soit central à toute stratégie d'intervention correctrice relevant au mode d'évaluation dans un système d'apprentissage, trop souvent, la prise d'information qui l'accompagne est incomplète ou incertaine. Ajoutons aussi le problème de la modélisation dans un contexte d'apprentissage où on ne peut observer directement ce qui se passe dans la tête d'un apprenant, ni de savoir avec certitude son plan de raisonnement, ni le but qu'il cherche à accomplir. Il s'ensuit une réduction de l'efficacité des interventions pédagogiques qui limite les apprentissages scolaires. Cette thèse apporte des solutions à cette problématique. Elle consiste en la conception et le développement d'un Système Tutoriel Intelligent pour le Diagnostic des Erreurs en Soustraction (TIDES). Elle s'inscrit dans une perspective d'évaluation diagnostique des compétences et connaissances arithmétiques en utilisant une approche originale qui vise à modéliser l'apprenant dans une situation d'apprentissage où les informations sur cet apprenant sont potentiellement incomplètes ou incertaines. Dans cette thèse, nous présentons la conception, le développement et une mise à l'essai du système TIDES. Le design de ce système est basé sur un modèle cognitif, la théorie d'apprentissage ACT-R d'Anderson, capable d'analyser le comportement d'un apprenant et de savoir son état cognitif. Le choix de ce design est discuté et justifié aussi. L'architecture du système TIDES comporte au moins trois modules: un module qui permet de spécifier des tâches à l'apprenant, un module d'analyse qui permet d'analyser les actions de l'apprenant et un module de diagnostic qui permet d'inférer les informations sur l'apprenant, d'évaluer ses compétences impliquées dans une tâche d'apprentissage, de détecter sa stratégie mise en œuvre, en s'appuyant sur une méthode de reconnaissance de plan, de prédire sa prochaine action la plus probable et de savoir avec exactitude les causes réelles de ses erreurs. Les caractéristiques du système TIDES sont décrites en détail dans la thèse. La méthodologie d'une mise à l'essai du système avec une vingtaine d'élèves est présentée et les données recueillies dans cette mise à l'essai sont regroupées et analysées. L'ensemble des résultats obtenus indique que le système TIDES offre le potentiel d'analyser et de diagnostiquer les erreurs des apprenants de façon plus précise, et donne effectivement lieu à un apprentissage conforme à celui qui était prévu en se basant sur la méthode originale adoptée. Enfin, nous proposerons des améliorations possibles (extension du système TIDES à l'aide des réseaux bayésiens) que nous présenterons comme explorées mais non encore complètement intégrées dans l'état actuel du système TIDES et aussi non évaluées. Il s'agit en fait de déterminer à quelles conditions le modèle bayésien peut être intégré à un système d'apprentissage, en tant que système tutoriel intelligent et dont le domaine d'apprentissage est l'arithmétique. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Intelligence artificielle, environnement interactif pour l'apprentissage humain, système tutoriel intelligent, théories d'apprentissage, Modèle d'Anderson ACT-R, modélisation d'un apprenant, analyse des erreurs, diagnostic des erreurs, modélisation statistique et réseaux bayésiens

Conception de l'architecture d'un habitat intelligent dédié à l'assistance et à la télésurveillance de personnes présentant des troubles cognitifs

Ce mémoire introduit le contexte et les objectifs du projet DOMUS et le situe dans le cadre de la recherche internationale. L'architecture de l'habitat intelligent proposée prend en compte les contraintes de la psychologie cognitive. Pour modéliser l'occupant, notre recherche s'est appuyée sur les théories suivantes: les théories de Baddeley, de Potter et de Norman et Shallice, et les architectures cognitives SOAR de Newell, EPIC de Meyer et Kieras, et ACT-R d'Anderson. Un modèle global décrivant les composantes essentielles du système est présenté. Les trois principales composantes retenues sont l' Assistance Cognitive , la Télésurveillance et les Urgences . Ensuite, l'organisation des composantes d' Assistance Cognitive et de Télésurveillance est détaillée. Plus particulièrement, une sous-composante permettant la simulation d'une personne atteinte de troubles cognitifs est modélisée par une architecture cognitive basée sur la théorie de Norman et Shallice, et l'architecture cognitive d'Anderson: ACT-R. Nous espérons ici ouvrir la voie à des recherches visant à élaborer une nouvelle architecture fonctionnelle prenant en compte les mécanismes des processus superviseurs décrits dans la théorie de Norman et Shallice. La réalisation informatique d'un prototype d'habitat intelligent en Java et en XML basé sur l'architecture décrite est ensuite abordé. Il s'agit d'un prototype réalisé en boîte noire dont le rôle essentiel est d'apporter une preuve du concept décrit et de mettre en relief les interactions entre les différentes composantes. Différents scénarios d'utilisation montrent les interactions entre les composantes de l'habitat et confirment la cohérence de l'architecture proposée