Processus cérébraux adaptés aux systèmes tutoriels intelligents

Le 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

L’analyse de composants émotionnels dans des stratégies d’apprentissage

Un certain nombre de théories pédagogiques ont été établies depuis plus de 20 ans. Elles font appel aux réactions de l’apprenant en situation d’apprentissage, mais aucune théorie pédagogique n’a pu décrire complètement un processus d’enseignement en tenant compte de toutes les réactions émotionnelles de l’apprenant. Nous souhaitons intégrer les émotions de l’apprenant dans ces processus d’apprentissage, car elles sont importantes dans les mécanismes d’acquisition de connaissances et dans la mémorisation. Récemment on a vu que le facteur émotionnel est considéré jouer un rôle très important dans les processus cognitifs. Modéliser les réactions émotionnelles d’un apprenant en cours du processus d’apprentissage est une nouveauté pour un Système Tutoriel Intelligent. Pour réaliser notre recherche, nous examinerons les théories pédagogiques qui n’ont pas considéré les émotions de l’apprenant. Jusqu’à maintenant, aucun Système Tutoriel Intelligent destiné à l’enseignement n’a incorporé la notion de facteur émotionnel pour un apprenant humain. Notre premier objectif est d’analyser quelques stratégies pédagogiques et de détecter les composantes émotionnelles qui peuvent y être ou non. Nous cherchons à déterminer dans cette analyse quel type de méthode didactique est utilisé, autrement dit, que fait le tuteur pour prévoir et aider l’apprenant à accomplir sa tâche d’apprentissage dans des conditions optimales. Le deuxième objectif est de proposer l’amélioration de ces méthodes en ajoutant les facteurs émotionnels. On les nommera des « méthodes émotionnelles ». Le dernier objectif vise à expérimenter le modèle d’une théorie pédagogique améliorée en ajoutant les facteurs émotionnels. Dans le cadre de cette recherche nous analyserons un certain nombre de théories pédagogiques, parmi lesquelles les théories de Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier et David Merrill, pour chercher à identifier les composantes émotionnelles. Aucune théorie pédagogique n’a mis l’accent sur les émotions au cours du processus d’apprentissage. Ces théories pédagogiques sont développées en tenant compte de plusieurs facteurs externes qui peuvent influencer le processus d’apprentissage. Nous proposons une approche basée sur la prédiction d’émotions qui est liée à de potentielles causes déclenchées par différents facteurs déterminants au cours du processus d’apprentissage. Nous voulons développer une technique qui permette au tuteur de traiter la réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné au cours de son processus d’apprentissage et de l’inclure dans une méthode pédagogique. Pour atteindre le deuxième objectif de notre recherche, nous utiliserons un module tuteur apprenant basé sur le principe de l’éducation des émotions de l’apprenant, modèle qui vise premièrement sa personnalité et deuxièmement ses connaissances. Si on défini l’apprenant, on peut prédire ses réactions émotionnelles (positives ou négatives) et on peut s’assurer de la bonne disposition de l’apprenant, de sa coopération, sa communication et l’optimisme nécessaires à régler les problèmes émotionnels. Pour atteindre le troisième objectif, nous proposons une technique qui permet au tuteur de résoudre un problème de réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné du processus d’apprentissage. Nous appliquerons cette technique à une théorie pédagogique. Pour cette première théorie, nous étudierons l’effet produit par certaines stratégies pédagogiques d’un tuteur virtuel au sujet de l’état émotionnel de l’apprenant, et pour ce faire, nous développerons une structure de données en ligne qu’un agent tuteur virtuel peut induire à l’apprenant des émotions positives. Nous analyserons les résultats expérimentaux en utilisant la première théorie et nous les comparerons ensuite avec trois autres théories que nous avons proposées d’étudier. En procédant de la sorte, nous atteindrons le troisième objectif de notre recherche, celui d’expérimenter un modèle d’une théorie pédagogique et de le comparer ensuite avec d’autres théories dans le but de développer ou d’améliorer les méthodes émotionnelles. Nous analyserons les avantages, mais aussi les insuffisances de ces théories par rapport au comportement émotionnel de l’apprenant. En guise de conclusion de cette recherche, nous retiendrons de meilleures théories pédagogiques ou bien nous suggérerons un moyen de les améliorer.A number of educational theories have been established for over 20 years. They use the learner’s reactions in a learning situation, but no educational theory could fully describe an educational process taking into account all the emotional reactions of a learner. We want to integrate the learner’s emotions in these learning processes, as they are important in the mechanisms of learning and memory. Recently we saw that emotional factor is considered to play an important role in cognitive processes. Modeling a learner’s emotional reactions during the learning process is a novelty for an Intelligent Tutorial System. To achieve our research, we will examine educational theories which did not consider the learner’s emotions. Until now, no Intelligent Tutorial System for teaching has incorporated the concept of emotional factor of a human learner. Our first objective is to analyze a few strategies and detect emotional components that may be there or not. We seek to determine what type of teaching method is used, in other words, what the tutor is doing to predict and assist the learner to accomplish his/her learning task under optimal conditions. The second objective is to improve these methods by adding the emotional factors. They are so called “emotional methods”. The final objective is to test the model of an improved educational theory by adding the emotional factors. As part of this research we analyze a number of educational theories, including theories of Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier and David Merrill, in seeking to identify the emotional components. No educational theory has focused on emotions during the learning process. These educational theories are developed taking into account several factors that can influence the learning process. We propose an approach based on emotion prediction that is linked to potential causes triggered by different factors in the learning process. We want to develop a technique that allows the tutor to deal with the learner’s emotional reaction at any given time during the learning process and to include it in a teaching method. To achieve the second objective of our research, we use a learning tutor model based on the principle of educating the learner’s emotions, model which first seeks the person’s personality and second the person's knowledge. If we know the learner’s personality, we can predict his/her emotional reactions (positive or negative) and we can ensure the proper disposal of the learner, his cooperation, communication and optimism necessary to resolve emotional problems. In order to achieve the third objective, we propose a technique that allows the tutor to solve an emotional reaction problem of the learner at a given moment during the learning process. We apply this technique to an educational theory. For this first theory, we study the effect of certain educational strategies of a virtual tutor about the learner’s emotional state, and to this end, we develop an online data structure with which a virtual tutor can induce positive emotions to the learner. We analyze the experimental results using the first theory and then we compare them with three other theories proposed for study. In doing so, we reach the third objective of our research, which is to test an educational theory model and then compare it with other theories in order to develop or improve the emotional methods. We analyze the advantages, but also the shortcomings of these theories compared to a learner’s emotional behaviour. In conclusion, we will keep the best educational theories or we will suggest a way to improve them

Matematički modeli za višekriterijumske procene u sistemima učenja na daljinu

Učenje na daljinu (eng. Distance Learning System - DLS) je sveprisutniji savremeni koncept obrazovanja. To je koncept zasnovan na tutorskom sistemu i njegovim modulima (moduli asistenta, tutora, moduli za praćenje i prepoznavanje emocija, motivacije, itd.) koji deluju u korelaciji sa povratnim informacijama iz sistema. Ova modularnost značajna je pre svega u korektivnoj ulozi, adaptivnom kapacitetu, automatizaciji i samoregulaciji DL sistema. Novi koncept DL sistema omogućio je lakše uvođenje, široku zastupljenost i veću funkcionalnost savremenih sistema za upravljanje učenjem (eng. Learning Management System - LMS). LMS sistemi koriste se za kreiranje, organizaciju, realizaciju, administraciju, verifikaciju kurseva u skladu sa obrazovnim okruženjem. Definisanje okruženja i priprema za nastavu počinje prepoznavanjem karakteristika studenata, nastavne grupe, podelom u podgrupe po orjentaciji, predznanju, predispozicijama, odnosno prepoznavanju idividualnih karakteristika, sklonosti i mogućnosti studenata. Pristupanjem kursu, tokom kursa, a posebno pri rešavanju problemskih zadataka, dolazi do nejasnoća i nerazumevanja, razvijaju se različite emocije, padovi koncentracije, motivacije, i sl. Tada DL sistem i pripadajući moduli moraju signalzirati nepravilnosti i slabosti koncepta učenja u skladu sa individualnim potrebama, a uz pomoć modula korektivnih funkcija prevazilaziti ih. Iz tog razloga vrlo je važno u startu indetifikovati validne činioce obrazovnog okruženja i karakteristike studenta. U skladu stim neophodno je grupi/pojedincu dodeliti adektavtan skupa modula DL sistemu za uspešno praćenje kursa i kvalitetne procene uspešnosti okončanja kursa. Različitost činioca koji definišu okruženje neophodno je definisati težinskim faktorom, obzorom na posledične efekte. Dakle, neophodno je izraditi matematičke modele za ocenjivanje rada studenata koji studiraju na daljinu, na osnovu ulaznih parametara sa jedne strane (opšti uspeh, uspeh iz srodnih predmeta prethodnog nivoa školovanja, motivisanost studenta za studije, i sl.), te na osnovu reakcija tokom kursa na zadate probleme i zadatke, dobijenih u cilju uspešnog savlađivanja gradiva, sa druge strane. Takođe, neophodno je izraditi matematičke modele višekriterijumskog (VK) ocenjivanja odgovarajućih platformi za DL studije sa ciljem da se odredi za date situacije odgovarajući način održavanja nastave za pojedine studente ili grupe. Prosta primena poznatih metoda VKA ponekad nije moguća, zbog same strukture metoda. Dakle, u cilju postizanja odgovarajućih rezultata, razvija se prilagođeni VK metoda za ocenjivanje za kokretni slučaj, tj. za kokretno obrazovno okruženje

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