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

Langage de programmation pour les simulations géoréférencées à base d'agents

Lors des dix dernières années, les technologies basées sur les agents logiciels ont été appliquées dans plusieurs domaines tels que les jeux vidéo, les films où évoluent des personnages animés, en réalité virtuelle, dans le développement d’interfaces où sont fournis des agents « assistants », dans les applications Web éducatives utilisant des personnages virtuels, pour ne nommer que ceux-là. Dans plusieurs de ces domaines, les simulations à base d’agents nécessitent l’intégration de données géographiques. Celles-ci intègrent une dimension spatiale et permettent la simulation de divers phénomènes complexes tels que ceux qui sont liés aux dynamiques urbaines. Ce qui a mené à un nouveau domaine de recherche : les simulations géoréférencées à base d’agents (ou SGBA). Certaines plateformes logicielles développées pour les SGBA permettent à l’aide de différentes techniques, la spécification et l’implantation de simulations à base d’agents. Par contre, les comportements des agents qui peuvent y être spécifiés sont encore très limités, ce qui est insuffisant pour le développement de simulations géoréférencées de phénomènes sociaux. Dans ce type de simulations, les agents doivent agir de façon autonome et posséder des capacités d’appréhension de l’espace et de prise de décisions en rapport avec l’environnement géographique dans lequel ils évoluent. Pour posséder de telles caractéristiques, nous considérons que ces agents doivent au minimum posséder un mécanisme de perception autonome et individuel (de l’espace physique, des autres objets et agents), en plus d’être proactifs et posséder des comportements autonomes prenant en compte de leur connaissance du monde dans lequel ils évoluent (leur environnement virtuel). La spécification de ce type d’agents est une tâche très difficile et, à notre connaissance, aucun environnement de développement actuel n’offre de langage de programmation permettant de créer ce type d’agents. Dans le contexte du projet PLAMAGS (Programming LAnguage for MultiAgent GeoSimulations), nous avons développé un nouveau langage de programmation orienté-agent, une démarche de conception appliquée et un environnement de développement permettant la création et l’exécution rapide et simple de simulations géoréférencées à base d’agents. Les principales contributions du projet PLAMAGS sont : - Un langage de programmation descriptif, procédural et orienté-objet complet et utilisable à toutes les étapes du processus de développement et totalement dédié aux SGBA. Ce qui permet d’éliminer l’étape de transition et de transposition du modèle théorique en langage de programmation et ainsi éviter toutes les difficultés qui y sont rattachées. - Une démarche de conception appliquée où les étapes de modélisation, conception, implémentation, exécution et validation sont fusionnées et intégrées à chaque étape de la démarche. - Un modèle comportemental puissant (pour les agents), intuitif, modulaire, extensible et flexible permettant un développement itératif incrémental à l’aide d’abstractions prenant la forme de décompositions (sous-comportements). - Un modèle d’interactions spatialisées clairement défini et directement intégré dans les primitives du langage de programmation.In the last decade, technologies based on software agents have been used in many domains such as video games, movies containing animated characters, virtual reality, in visual interfaces development where “wizards” are supplied and in educative Web applications using virtual characters, just to name a few. In many of these domains, agent-based simulations require the integration of geographic data. These add a spatial dimension and allow the simulation of many complex phenomena such as those included in urban dynamics. This has spawned a new research field: Multi-Agent- Geo-Simulation (MAGS for short). Some of the frameworks developed for MAGS use many different techniques to specify and implement tagent-based simulations. However, the agents’ behaviors that can be specified are usually very limited and are insufficient for the development of geo-referenced simulation of social phenomena. In this type of simulation, the agents must act autonomously and have the ability to perceive the environment in which they evolve, and then take decision based on these perceptions. To benefit from such characteristics, we consider that these agents must minimally have a perception mechanism that is autonomous and unique to each agent which need as well as to be proactive and have autonomous behavior in relation to their virtual environment. The specification of this type of agent is a difficult task and, to the best of our knowledge, none of the existing development environment offers a language able to fulfill it. In the context of the PLAMAGS (Programming LAnguage for Multi-Agent Geo-Simulations) Project, we developed a new agent-oriented programming language, an applied design methodology and an integrated development environment that allow a quick and simple design and execution cycle of agent-based geo-referenced simulations. The main contributions of this work are as follows: - A full-fledged descriptive programming language, procedural and object-oriented that is usable at every stage of the development cycle and that is dedicated to MAGS. This language eliminates the transition and transposition from the theoretical model to the programming language and thus avoids all the difficulties inherent to such a transposition task. - An applied development methodology where the modeling, design and implementation, execution and validation steps are merged and integrated throughout the development cycle. - A behavioral model that is powerful (agent wise), intuitive, modular, extensible and flexible and thus allows a sequential and iterative development using abstractions based on decomposition (sub-behaviors). - A spatialized interaction model that is clearly defined and directly integrated in the primitives of the programming language