Contribution à l'apprentissage de la résolution de problèmes scientifiques par la planification (une méthode d'explication basée sur un modèle appelé l'intention de raisonnements)

Abstract

L apprentissage du raisonnement et de la résolution de problèmes reste un point fondamental dans le cursus des formations des élèves. Cette thèse propose un modèle d apprentissage par l humain du raisonnement appliqué dans le cas résolution problèmes théoriques en physique. L hypothèse de ce travail est inspirée de la théorie constructiviste de l apprentissage. En effet cette théorie avance que l apprentissage n est pas seulement la transmission de la connaissance de l enseignant à l apprenant, il est vu plutôt comme un processus actif de recréation de la connaissance par l apprenant qui apprend en observant, en imitant et en faisant. L entraînement de l apprenant doit être précédé par une bonne compréhension du processus de résolution de problème. Nous proposons d aider l apprentissage de la science physique en utilisant le système Pero que nous avons développé, dans lequel la résolution est basée sur un modèle de résolution auto explicatif. Ce modèle est un planificateur qui permet de résoudre des problèmes mathématiques appliqués aux sciences physiques. Le modèle propose d intégrer la notion de l intention dans le processus de résolution de problèmes afin d ajouter les connaissances d explication de la résolution. Le graphe de résolution dans lequel les nœuds correspondent aux états du planificateur et les arcs aux actions de résolution permet de représenter les explications comme étant le but, les moyens et la justification de résolution au niveau de chaque action. Lors de l apprentissage, les connaissances explicatives sont générées pour permettre à l apprenant de faire les observations nécessaires à leur compréhension avant de reproduire des résolutions similaires. Cette thèse a permis de développer le prototype Pero, dans lequel un module d indexation basé sur une ontologie du domaine a été ajouté pour pouvoir retrouver les exercices déjà résolus. La validation de l approche est faite sur un ensemble d exercices en électricité.Learning the art of reasoning and problem solving is a fundamental part of student training. This thesis proposes a model for the study of reasoning applied to the resolution of theoretical problems in physics. Drawing on constructivist theories of learning, training is presented not so much as the transmission of knowledge from the teacher to the learners but rather as an active process of re-creation of that knowledge by learners who learn by observing, imitating and by doing. Training must be preceded by a thorough understanding of problem solving techniques. We propose to help the study of physics by using a system we have developed called the Pero system. Problem solving is based on a self-explanatory resolution model. This model is a planner that allows solving mathematical problems applied to physics. The model proposes to integrate the notion of intention into the process of resolution in order to add knowledge of problem solving explanations. The resolution graph, in which the nodes correspond to the states of the planner and the curves to the actions of resolution, makes it possible to represent explanations as being the goal, the means and the rationale of resolution at the level of each action. At the time of the training, explanatory knowledge is generated to allow learners to make the observations necessary to promote understanding before reproducing similar resolutions. This thesis lies behind the development of the Pero prototype in which an indexing module based on ontology of the field was added. The indexing module makes it possible to find exercises which have already been solved. The validation of the approach is based on a series of exercises in the field of electricity..TOULOUSE1-BU Arsenal (315552103) / SudocSudocFranceF