Embedded Training for Complex Information Systems

One approach to providing affordable operator training in the workplace is to augment applications with intelligent embedded training systems (ETS). Intelligent embedded training is highly interactive: trainees practice realistic problem-solving tasks on the prime application with guidance and feedback from the training system. This article makes three contributions to the theory and technology of ETS design. First, we describe a framework based on Norman’s “stages of user activity” model for defining the instructional objectives of an ETS. Second, we demonstrate a non-invasive approach to instrumenting software applications, thereby enabling them to collaborate with an ETS. Third, we describe a method for interpreting observed user behavior during problem solving, and using that information to provide task-oriented hints on demand

Evaluating and improving adaptive educational systems with learning curves

Personalised environments such as adaptive educational systems can be evaluated and compared using performance curves. Such summative studies are useful for determining whether or not new modifications enhance or degrade performance. Performance curves also have the potential to be utilised in formative studies that can shape adaptive model design at a much finer level of granularity. We describe the use of learning curves for evaluating personalised educational systems and outline some of the potential pitfalls and how they may be overcome. We then describe three studies in which we demonstrate how learning curves can be used to drive changes in the user model. First, we show how using learning curves for subsets of the domain model can yield insight into the appropriateness of the model’s structure. In the second study we use this method to experiment with model granularity. Finally, we use learning curves to analyse a large volume of user data to explore the feasibility of using them as a reliable method for fine-tuning a system’s model. The results of these experiments demonstrate the successful use of performance curves in formative studies of adaptive educational systems

Courting Johanna: adapting Alice Munro for the stage

Accepted author manuscriptYe

Instructional authoring by direct manipulation of simulations: Exploratory applications of RAPIDS. RAPIDS 2 authoring manual

RAPIDS II is a simulation-based intelligent tutoring system environment. It is a system for producing computer-based training courses that are built on the foundation of graphical simulations. RAPIDS II simulations can be animated and they can have continuously updating elements

History of the town of Jaffrey, New Hampshire, from the date of the Masonian charter to the present time, 1749-1880: with a genealogical register of the Jaffrey families, and an appendix containing the proceedings of the centennial celebration in 1873.

Genealogical register: p. [209]-526

Widening the Knowledge Acquisition Bottleneck for Intelligent Tutoring Systems

Empirical studies have shown that Intelligent Tutoring Systems (ITS) are effective tools for education. However, developing an ITS is a labour-intensive and time-consuming process. A major share of the development effort is devoted to acquiring the domain knowledge that accounts for the intelligence of the system. The goal of this research is to reduce the knowledge acquisition bottleneck and enable domain experts to build the domain model required for an ITS. In pursuit of this goal an authoring system capable of producing a domain model with the assistance of a domain expert was developed. Unlike previous authoring systems, this system (named CAS) has the ability to acquire knowledge for non-procedural as well as procedural tasks. CAS was developed to generate the knowledge required for constraint-based tutoring systems, reducing the effort as well as the amount of expertise in knowledge engineering and programming required. Constraint-based modelling is a student modelling technique that assists in somewhat easing the knowledge acquisition bottleneck due to the abstract representation. CAS expects the domain expert to provide an ontology of the domain, example problems and their solutions. It uses machine learning techniques to reason with the information provided by the domain expert for generating a domain model. A series of evaluation studies of this research produced promising results. The initial evaluation revealed that the task of composing an ontology of the domain assisted with the manual composition of a domain model. The second study showed that CAS was effective in generating constraints for the three vastly different domains of database modelling, data normalisation and fraction addition. The final study demonstrated that CAS was also effective in generating constraints when assisted by novice ITS authors, producing constraint sets that were over 90% complete

Des méta-modèles pour guider l’élicitation des connaissances en EIAH : contributions à l’enseignement de méthodes et à la personnalisation des activités

Les travaux présentés dans ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches portent sur l’élicitation des connaissances dans le cadre de l’ingénierie des EIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain). Deux thématiques de recherche ont été explorées : l’enseignement de méthodes de résolution de problèmes et la personnalisation des EIAH. Les contributions à l’élicitation des connaissances dans ces deux thématiques sont des modèles et outils permettant à un utilisateur humain de définir les connaissances nécessaires au système pour proposer à l’apprenant un contenu pédagogique personnalisé, que ce soit un exercice, une rétroaction ou une recommandation.L’approche choisie pour répondre à la problématique de l’élicitation des connaissances est de proposer, pour chacune des questions de recherche abordées, un méta-modèle des connaissances à acquérir, indépendant du domaine d’apprentissage. Ce méta-modèle permet de guider l’utilisateur humain (concepteur, expert, auteur, enseignant) dans la définition d’un modèle de connaissances, qui sera lui dépendant du domaine. Le méta-modèle proposé permet également de définir un moteur de raisonnement associé, capable d’exploiter tout modèle de connaissances conforme au méta-modèle. Ce moteur de raisonnement exploite le modèle de connaissances défini par l’utilisateur, afin d’accomplir les tâches nécessaires à l’accompagnement par l’EIAH d’une activité d’apprentissage.En ce qui concerne l’enseignement de méthodes, les architectures proposées, rassemblant méta-modèles et moteurs de raisonnement, permettent de définir, dans un domaine donné, une méthode de résolution de problèmes et les connaissances destinées à accompagner l’élève dans son apprentissage de la méthode. Dans un domaine donné, une méthode de résolution de problèmes est constituée par un ensemble de classes de problème et d’outils de résolution associés à ces classes. Nous avons proposé le cycle AMBRE, mis en œuvre dans plusieurs EIAH, et qui incite l’apprenant à résoudre des problèmes par analogie afin d’acquérir les classes de problèmes de la méthode.Pour ce qui est de la personnalisation des EIAH, l’objectif de ces recherches est d’adapter à chaque apprenant les activités qui lui sont proposées au sein d’un EIAH. Nous avons proposé des méta-modèles et des outils fondés sur ces méta-modèles, outils destinés à un utilisateur ne possédant pas forcément de compétences poussées en informatique, comme un enseignant ou un auteur de MOOC. Ces outils lui permettent de mettre en place un processus de personnalisation complet, en définissant d’une part comment élaborer des profils d’apprenant à partir des traces de l’activité des apprenants avec l’EIAH, dans le but d’identifier les besoins de chacun, en définissant d’autre part des modèles d’exercices permettant la génération d’activités répondant à des besoins spécifiques, et en précisant enfin selon quelle stratégie affecter des exercices adaptés au profil de chaque apprenant