Lowering the Bar for Creating Model-Tracing Intelligent Tutoring Systems

The main goal of the work presented here is to allow for the broader dissemination of intelligent tutoring technology. To accomplish this goal, we have two clear objectives. First, we want to allow different types of people to author model-tracing intelligent tutoring systems (ITSs) than can now do so. Second, we want to enable an author to create a tutor for software that was not initially designed with an ITS in mind. Accomplishing these two objectives should increase the number of such ITSs that are produced. We have created the first iteration of an authoring system that addresses both objectives. Non-cognitive scientists and non-programmers have used the system to create a tutor, and the system can interface with third-party software that was not originally designed with the ITS

Authoring Effective Embedded Tutors: An Overview of the Extensible Problem Specific Tutor (xPST) System

The Extensible Problem Specific Tutor (xPST) allows authors who are not cognitive scientists and not programmers to quickly create an intelligent tutoring system that provides instruction akin to a model-tracing tutor. Furthermore, this instruction is overlaid on existing software, so that the learner’s interface does not have to be made from scratch. The xPST architecture allows for extending its capabilities by the addition of plug-ins that communicate with additional third-party software. After reviewing this general architecture, we describe three major implementations that we have created using the xPST system, each using different third-party software as the learner’s interface. We have conducted three evaluations of authors using xPST to create tutoring content, and these are considered in turn. These evaluations show that xPST authors can quickly learn the system, and can efficiently produce successful embedded instruction

Une architecture de connaissance pour les systèmes tutoriels intelligents

Ce mémoire s'inscrit dans le projet ASTUS qui vise à développer une plate-forme de système tutoriel intelligent (STI) basé sur une architecture de connaissance indépendante du domaine. L'intérêt d'une telle plate-forme est de réduire de façon importante l'effort d'encodage des connaissances d'un domaine particulier et de permettre le développement de modules tuteur, apprenant et communication capables de manipuler de façon générique les structures de cette architecture. Ce mémoire donne un nouveau souffle aux travaux passés du groupe ASTUS en prenant un virage pragmatique pour concevoir et implémenter une nouvelle architecture de connaissance qui s'inspire en grande partie des travaux antérieurs d'ASTUS, mais aussi de STI concurrents. En fin de compte, ce mémoire présente une image nette de l'approche d'ASTUS. Pour en arriver à cette nouvelle architecture de connaissance, nous avons formulé des critères qui permettent de comparer les architectures de connaissance présentes dans les STI. Nous avons analysé des STI qui ont des objectifs similaires à ceux d'ASTUS à partir de ces critères. Cette analyse nous a guidés dans l'élaboration de lignes directrices qui ont fixé les caractéristiques recherchées dans une architecture de connaissance pour la plate-forme ASTUS. Nous avons donc proposé une nouvelle architecture de connaissance qui respecte ces lignes directrices. Finalement, nous avons testé cette dernière avec succès en utilisant des domaines simples, mais qui, considérés comme un tout, reflète les défis des domaines visés par le projet ASTUS

ASTUS-S : formalisme de représentation explicite de stratégies de résolution de problèmes à des fins d'enseignement par STI

Cette thèse propose un formalisme de représentation de connaissances adapté à l’enseignement explicite de connaissances stratégiques par système tutoriel intelligent (STI). Le formalisme est une proposition de solution au fait que dans le domaine des systèmes tutoriels intelligents multidisciplinaires, les efforts de modélisation croissent considérablement avec la complexité du domaine à enseigner. Le problème est particulièrement contraignant avec les domaines qui présentent des stratégies multiples de résolution de problèmes. Par ailleurs, le formalisme est aussi une réaction au constat que peu de systèmes tutoriels s’intéressent actuellement à l’enseignement explicite des stratégies, alors que plusieurs études en ont démontré les avantages. Le formalisme maintient le processus d’encodage du raisonnement stratégique à un niveau simple sans compromettre la fidélité de représentation, ce qui a été validé expérimentalement avec un groupe d’étudiants. Les mêmes expérimentations ont permis de confirmer l’efficacité du système tutoriel utilisant le formalisme dans plusieurs aspects : la résolution de problèmes avec explication et justification des étapes, l’interprétation des actions d’un apprenant d’un point de vue stratégique, et l’évaluation du degré de maîtrise d’une stratégie par un apprenant. L’architecture résultante, avec le module responsable du raisonnement stratégique activable à volonté, est particulièrement adaptée pour des études évaluant les impacts de l’enseignement explicite des stratégies et la réutilisation des connaissances stratégiques acquises d’un domaine à l’autre