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

Métaconnaissances et recherches en EIAH

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Semantic Analysis of Learning Traces

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Actes de la 8ème Conférence Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH 2017) : La veille numérique pour se former tout au long de la vie

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-0163423

Reformuler et classer un problème pour le résoudre. L'architecture SYRCLAD et son application à quatre domaines

Le thème de la résolution de problème a été abordé très tôt en Intelligence Artificielle et de nombreuses méthodes ont été proposées, aussi bien générales (generate and test, means-ends analysis, recherche dans des graphes) que spécifiques à des domaines particuliers (systèmes experts). La majorité d'entre elles se focalisent sur l'activité consistant à trouver un chemin menant à la solution à partir des données initiales et des opérateurs légaux (règles, théorèmes, actions). Nous soutenons ici l'idée que d'autres activités entrent en jeu lors de la résolution de problèmes et qu'il est avantageux d'en tenir compte pour réaliser un système résolveur. Nous nous intéressons à des problèmes scolaires, à un niveau de connaissance donné, et dans des domaines où les énoncés des problèmes correspondent à des situations concrètes, alors que le cours est donné sous forme de connaissances théoriques. Les élèves sont en difficulté face à ce type de problèmes parce qu'ils n'arrivent pas à modéliser ces situations afin qu'elles entrent dans le cadre du cours théorique. Un résolveur de problème destiné à être utilisé par un EIAO dans ces domaines doit tenir compte de ces difficultés. Il faut en effet distinguer les connaissances destinées à modéliser le problème des connaissances du domaine destinées à résoudre un problème modélisé. Pour construire un nouveau modèle du problème posé, auquel on pourra appliquer les connaissances de résolution du cours, une méthode consiste à utiliser une classification de problèmes pour guider cette reformulation du problème. En effet, on peut essayer de reformuler le problème afin de construire un problème équivalent qui soit instance d'un schéma de problème connu, auquel on sait associer des méthodes de résolution. Pour utiliser ce procédé, il faut d'abord disposer d'un répertoire de schémas, ensuite être capable de construire une formulation du problème suivant le point de vue d'un schéma

Un méta-modèle pour le déploiement de l’APC : le projet COMPER

International audienceThe COMPER (COMpétences et PERsonnalisation) project aims to develop models and tools for implementing a Competency-Based Approach (CBA) in the context of hybrid teaching using online digital tools as a complement to university teaching. The aim is to provide services that can lead to personalized learning, whatever the digital platform used. To achieve this, we are proposing an editor that will enable the teaching team to define a competency framework and link the digital resources used by the students to it. We collect traces of student activities to build a competency profile for each learner, which can be consulted by the teacher for monitoring purposes and by the learner to self-regulate learning. Finally, a service recommends to the learner the learning resources that will enable him or her to achieve his or her learning objectives according to his or her competency profile.Le projet COMPER (COMpétences et PERsonnalisation) vise à concevoir des modèles et des outils permettant de mettre en œuvre une Approche Par Compétences (APC) dans le cadre d’enseignements hybrides utilisant des outils numériques en ligne en complément d’un enseignement universitaire. L’objectif est de fournir des services pouvant déboucher sur un apprentissage personnalisé, et ce quelle que soit la plateforme numérique utilisée. Pour cela, nous proposons un éditeur permettant à l’équipe pédagogique de définir un référentiel de compétences et d’y rattacher les ressources numériques utilisées par les étudiants. Nous collectons les traces d’activités des étudiants pour construire un profil de compétences de chaque apprenant, consultable par l’enseignant pour le suivi et par l’apprenant pour auto-réguler son apprentissage. Enfin, un service recommande à l’apprenant un ensemble de ressources pédagogiques qui lui permettront d’atteindre ses objectifs d’apprentissage en fonction de son profil de compétences

Métaconnaissances et recherches en EIAH

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Utiliser une classification pour résoudre et décomposer des problèmes

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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

Utiliser une classification pour résoudre et décomposer des problèmes

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