Problem-Solving Knowledge Mining from Users’\ud Actions in an Intelligent Tutoring System

In an intelligent tutoring system (ITS), the domain expert should provide\ud relevant domain knowledge to the tutor so that it will be able to guide the\ud learner during problem solving. However, in several domains, this knowledge is\ud not predetermined and should be captured or learned from expert users as well as\ud intermediate and novice users. Our hypothesis is that, knowledge discovery (KD)\ud techniques can help to build this domain intelligence in ITS. This paper proposes\ud a framework to capture problem-solving knowledge using a promising approach\ud of data and knowledge discovery based on a combination of sequential pattern\ud mining and association rules discovery techniques. The framework has been implemented\ud and is used to discover new meta knowledge and rules in a given domain\ud which then extend domain knowledge and serve as problem space allowing\ud the intelligent tutoring system to guide learners in problem-solving situations.\ud Preliminary experiments have been conducted using the framework as an alternative\ud to a path-planning problem solver in CanadarmTutor

Réalisation d'un agent tuteur intelligent conscient

Pour améliorer le rendement des STI, de nombreux investissements matériels et immatériels ont été faits (Starkman, 2007). Cependant, les STI demeurent complexes et leur implémentation coûteuse (Aleven, 2006). En effet, plus l'apprentissage dispensé par le STI est personnalisé, plus le traitement computationnel est complexe. Réaliser et finaliser un STI capable d'évoluer de manière autonome dans un environnement complexe et riche en informations serait d'un grand intérêt. C'est à cette délicate réflexion que s'attaque mon mémoire. Tout su long de mon mémoire je présente un agent tuteur cognitif nommé CTS. Il repose sur une architecture semblable à un modèle psychologique de la conscience humaine. CTS cherche à simuler le fonctionnement de la conscience et ainsi tirer profit des phénomènes lui affairant. L'hypothèse de base est que les mécanismes de la conscience peuvent conférer au STI un comportement lui permettant de mieux gérer la complexité liée à l'environnement afin de prendre les décisions tutorielles de bonne qualité lors d'une séance d'entraînement à l'usage du bras. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Agent cognitif, Conscience, Réseau des actes, Microprocessus

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

Path-Planning for Autonomous Training on Robot Manipulators in Space

This paper describes the integration of robot path-planning and spatial task modeling into a software system that teaches the operation of a robot manipulator deployed on International Space Station (ISS). The system addresses the complexity of the manipulator, the limited direct view of the ISS exterior and the unpredictability of lighting conditions in the workspace. Robot path planning is used not for controlling the manipulator, but for automatically checking errors of a student learning to operate the manipulator and for automatically producing illustrations of good and bad motions in training.

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