exploration d’un ensemble d’environnement d’apprentissage à base de connaissances (eabc)

J. Tchétagni, UQAM/TELUQ 1

Exploration d’un ensemble d’Environnement d’apprentissage à

base de connaissances (EABC)


• Revue AIED• Proposition d’une méthode d’interaction• [Exploration des EABC, Interaction]• Fin

Résumé


Artificial Intelligence in Education –AIED (1)

Psychologie Éducation

Informatique/Intelligence Artificielle/Systèmes Intelligents

Philosophie de la connaissance (Épistémologie)


AIED (2)

Philosophie de la connaissance (Épistémologie) Connaître =

Expérience avec monde sensible

Raisonner sur la base de principes et de catégories (faits) universelles

Interagir avec le monde et construire la signification au fil du temps

Empirisme

Rationalisme

Pragmatisme/Socio-historique


Psychologie

Associer stimulus du monde

sensible/Réponse Adéquate

Éducation

Psychologie Éducation Apprendre =

Acquérir les structures

mentales pour le raisonnement

Résoudre un problème dans

son contexte réel et Interagir avec

les facteursBéhaviorisme

Cognitivisme

Socio-constructivisme

AIED (3)

J. Tchétagni, UQAM/TELUQ 6AIED (4)


Empirisme

Rationalisme


Béhaviorisme Cognitivisme Socio-constructivisme

Environnements d’apprentissage par la découverte

EABC Enseignement Assisté par ordinateur (CAI)

Systèmes Tuteurs Intelligents (STI)

Épistémologie


J. Tchétagni, UQAM/TELUQ 7AIED (5)


Empirisme

Rationalisme


Béhaviorisme Cognitivisme Socio-constructivisme

Organisation de l’environnement de découverte

Conceptio

n des

EABC

(Sys

tèm

es a

uteurs

)

Organisation des contenus

Organisation des connaissances

Épistémologie



AIED (6): une autre perspective


EABC Par modules

EABC

Multi Agents

Par modules +

moteur central Client/Serveur

Par modules intrinsèquement

intelligents

Conception architecturale

EABC pour formation à distance (E-learning)



Résumé


Aujourd’hui (2)

• Analyse d’EABC

– Comment?

• Observations: Interagir avec une instance d’EABC

• Justification

• Test si possible

– Pourquoi cette approche alors que les articles existent?

Observation

Type d’EABC Instance

STI

Research Methods Tutor

Wayang Outpost System

Ms Lindquist Tutor

Andes Physics Tutor

Environnement d’apprentissage par la découverte

Rashi Inquiry Tutor

Système Auteur CTAT

SimQuest


Base des Connaissances =

Base de Faits + Base de Règles

Moteur d’Inférence

Système Intelligent:

Générer des connaissances ou des états qui permettent/Correspondent à la résolution d’une

tâche, d’un but

Reconnaissance Input

Inférence

Prévision et Support

Adaptation

?

Exécute ou Opère Sur

Comporte


– Comment?


• Justification: Qu’est ce qui fait de ces systèmes des EABC?



Aujourd’hui (3)


Aujourd’hui (4)Base des Connaissances du domaine: modèle du domaine

Base des Connaissances de l’apprenant (modèle apprenant)

Base des connaissances pédagogique (modèle

pédagogique)

Base des connaissances de communication (modèle nterface)


Soutient Apprentissage

EABC

Générer des connaissances ou des états qui permettent/Correspondent à l’apprentissage, l’amélioration

de l’apprentissage, etc.


ComporteReprésentation des

connaissances


Inférence


Adaptation

?

• Représentation déclarative des connaissances du domaine

– Énonciation des lois et principes du domaine sous formes de faits (Représentations logiques: Base de Faits)

– Représentation des relations entre les éléments du domaines (Représentations graphiques: ontologies, réseaux bayésiens, etc.)

• Représentation procédurale des connaissances du domaine (Modèle Expert)

– Représentation du comportement de l’Expert dans la résolution d’une tâche particulière (Représentation logique: Système à base de Faits et de règles)


– Comment?









pédagogique)




EABC




Comporte

• Représentation déclarative des connaissances de l’apprenant (Modèle Épistémique ou Modèle à long terme) Overlay du modèle du domaine

– Énonciation du niveau des connaissances de l’apprenant (Représentations logiques: Base de Faits (Si présent, alors connaissance correspondante maîtrisée);(Représentations graphiques: ontologies (niveau de maîtrise), réseaux bayésiens (Probabilité de maîtrise), etc.)

• Représentation procédurale des connaissances du domaine (Modèle Comportemental ou à Modèle à court terme)

– Représentation du comportement de l’apprenant dans la résolution d’une tâche particulière (Système à base de Faits et de règles, Grâphe de tâche/Espace problème). Exemple: Modèle Expert+Buggy Rules

Représentation des connaissances


Inférence


Adaptation

?


– Comment?









pédagogique)




EABC





connaissances


Inférence


Adaptation

?


– Comment?





• Représentation des connaissances pédagogiques

– Diagnostic cognitif de l’apprenant• Comportemental (Model Tracing):

Reconnaître l’action de l’apprenant, Inférer sa démarche, Prédire la prochaine étape, Suggérer l’indice approprié (Conati et Al. 2002)

• Epistemique (Knowledge Tracing): Inférer les connaissances de l’apprenant à partir de sa performance (Tchétagni et Nkambou 2002)

– Support Didactique• Représentation des stratégies de support à

l’apprentissage, ainsi que des tactiques correspondantes

– Stratégie: Remédier; Tactique: Expliquer; Construire lasolution





pédagogique)




EABC





connaissances


Inférence


Adaptation

?

• Représentation de la communication Apprenant-Machine

– Modèle de discours • Modéliser les interactions

possibles Apprenant/Système par tâche afin que la machine comprenne les input de l’apprenant. Pas de technique particulière d’IA mais le but est toujours d’appliquer les critères d’intelligence, à savoir …

– Accès à des informations pour l’apprentissage

• Accès à une représentation des connaissances du domaine

• Accès à son modèle


– Comment?






Aujourd’hui (8)

Environnement à base de connaissances pour la conception d’EABC (Systèmes Auteurs)

Générer des EABC ou des modèles conceptuels d’EABC VALIDES (à partir de connaissances reliées au design pédagogique, au domaine à

apprendre, à la nature d’une fonction pédagogique)

Comporte

Base des Connaissances du domaine dans une perspective pédagogique (pré-requis, acquisition,

etc.) : Analyser et planifier les objectifs d’apprentissage (Nkambou et Al. 2003)

Base des connaissances sur le design pédagogique (Psyche et Al. 2005)

Base de connaissances sur une fonction pédagogique (Tchétagni 2004, Projet de

Recherche)

Génération/Planification Curriculum

OntologiesExécute ou Opère Sur


– Comment?





Base de connaissances?

Support au concepteur?

Génération?



Aujourd’hui (9)




Comporte





Recherche)Assistance au concepteur

pédagogique

Ontologies



– Comment?







Génération?



Aujourd’hui (10)




Comporte





Recherche)Assistance au concepteur

pédagogique Base de Faits et de Règles



– Comment?







Génération?



Aujourd’hui (11)

• Justifier Votre Position:

– Le système serait il capable de fonctionner (avec les mêmes caractéristiques d’intelligence ou de au moins de présence d’une base de connaissances) sans les mécanismes que vous proposez ou que vous soupçonnez?


– Comment?




– Pourquoi cette approche alors que les articles sont disponibles?


Aujourd’hui (12)

• Susciter votre réflexion

– Le but n’est pas de vérifier ou de comparer le système avec la description de l’article (presqu’impossible car …)

– Le but est de comprendre concrètement ce que sont les EABC en appliquant vos connaissances en AIED.

– Tant mieux si vos conclusions correspondent à l’article!! (Bon test)


– Comment?






Aujourd’hui (13)

• Justifier Votre Position:

– Le système serait il capable de fonctionner (avec les mêmes caractéristiques d’intelligence ou de au moins de présence d’une base de connaissances) sans les mécanismes que vous proposez ou que vous soupçonnez?


– Comment?







Résumé


EABC (1)

• Démo RMT-Tutorhttp://alarm.cti.depaul.edu/rmt

• RMT-Tutor

– Domaine: Méthodes expérimentales en Sciences humaines

– Apprenant: Résout des problèmes en interagissant avec tuteur (mode STI) ou en répondant aux questions (mode CAI)

– Pédagogie: Donner Feedback– Interface: Espace réponse, navigation à travers les problèmes


EABC(1)






EABC (2)

• Démo Wayang Outposthttp://wayang.cs.umass.edu/Wayang/flash/#

• Wayang Outpost

– Domaine: Géométrie (niveau secondaire)– Apprenant: Résout des problèmes; passe des tests de calcul

mental et d’habileté de rotation spatiale (Pourquoi?)– Pédagogie: Fournir des indices sur demande ou …– Interface: Thèmes


EABC(2)






EABC (3)

• Ms Lindquist

– Domaine: Algèbre (secondaire)– Apprenant: Résout des problèmes en interagissant avec tuteur– Pédagogie: Co-construire les solutions– Interface: Espace réponse, navigation à travers les problèmes

• Démo Ms Lindquist

C:\Documents and Settings\Josephine\Mes documents\CHARGESdeCOURS\devisINF6520JACqueline\Tutors\MsLindquist\MsLindquistTutorWithJava2\CLICK_HERE_TO_STARTUP.bat


EABC(3)






EABC (4)

• Démo Andes• Andes

– Domaine: Physique (Collège, Université)– Apprenant: Résout des problèmes– Pédagogie: Donner un Feedback et fournir de l’aide– Interface: Espace réponse, outil de construction de solution,

accès aux connaissances du domaine

C:\Program Files\AndesDemo\fbd-tcp.exe


EABC(4)






EABC (5)

• Démo Rashi• Rashi Inquiry LE

– Domaine: Biologie médicale, écologie, etc.– Apprenant: Analyse un cas (problème réel) et le résout en

émettant des hypothèse– Pédagogie: Fournir des outils de constructions et de tests

d’hypothèses– Interface: Outils de cueillette et d’analyse des données sur le

cas

C:\Documents and Settings\Josephine\Mes documents\CHARGESdeCOURS\devisINF6520JACqueline\Tutors\WoolfTutors\Rashi\JRashi05Min\rashi2.jar


EABC(5)






Conception-EABC (6)

• Démo CTAT• CTAT

– Conception d’un Pseudo – Tuteur par démonstration de divers comportements (Pas de base de connaissances)

– Conception d’un « Cognitive tutor » basé sur Jess

C:\Program Files\NetBeans3.6\bin\runidew.exe


EABC(6)






Conception-EABC (7)

• Démo SimQuest• SimQuest

– Conception d’un environnement d’apprentissage par la découverte

C:\Program Files\SimQuest\simquest author.exe


EABC(7)







– Plus d’infos• [email protected]

Résumé