Différences entre versions de « Système tutoriel intelligent »
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== Type de regroupement des apprenants == | == Type de regroupement des apprenants == |
Version du 24 novembre 2014 à 16:50
Ébauche (sans bibliographie) |
Appellation en anglais
- Intelligent Tutoring System
- Tutoring System
Stratégies apparentées
Les environnements d’apprentissage basés sur la découverte comme les micromondes, les simulations ou les jeux sérieux sont souvent représentés comme des sous-catégories des systèmes tutoriels intelligents (STI, tuteur intelligent). En effet, tous partagent essentiellement la même caractérisation, soit : la nature adaptative du système à l’état de l’apprenant. Tous sont aussi considérés comme des environnements d’apprentissage à base de connaissances (EABC) et sont liés au domaine de l’intelligence artificielle en éducation (AIED).
La différence entre ces deux types est que les environnements d’apprentissage par la découverte sont fondés sur une approche constructiviste de l’apprentissage. Les interventions de ces systèmes ont surtout comme objectif d’amener l’apprenant à remettre en question son raisonnement. Ainsi, le système exploite les erreurs de l’apprenant constructivement en l’amenant à découvrir la cause de ses erreurs afin qu’il opère les ajustements nécessaires. Les systèmes tutoriels intelligents découlent plutôt d’une approche cognitiviste de l’apprentissage puisque la connaissance s’acquiert principalement par un processus de traitement de l’information consistant à la manipulation des données. Les interventions de ces systèmes indiquent surtout à l’apprenant la validité des ses actions (Bourdeau et al., 2010).
Type de stratégie
Cette stratégie pédagogique est une microstratégie.
Type de connaissances
Ce type de stratégie pédagogique favorise l'acquisition des connaissances factuelles ou conceptuelles (c’est-à-dire de type déclaratif) et relève d’une approche cognitiviste de l’apprentissage.
La liste suivante présente des exemples de STI et leur domaine d'apprentissage. L'on peut constater que ce type de stratégie a souvent été utilisée pour les disciplines des mathématiques et de l'informatique, mais à aussi servi en géographie ou pour déterminer les causes de la pluie.
- Scholar, Géographie
- Why, Causes de la pluie
- Integrate, Intégration symbolique
- Sophie, Expertise en électronique
- West, Expressions arithmétiques
- Buggy, Soustraction
- Combien?, Mathématique des dénombrements
- Wayang Outpost, Géométrie
- RMT, Méthodologie de recherche
- Andes, Physique
- Excheck, Logique et théorie des ensembles
- Bip, Programmation en BASIC
- Spade, Programmation en LOGO
- Guindon, Maladies infectieuses
- Algebra, Algèbre
- Proust, Programmation en Pascal
- Steamer, Propulsion de navires
Description
Décrire la démarche d’enseignement-apprentissage proposée par la stratégie, notamment : la problématique et les origines de conception de cette stratégie, ses principales étapes, les conditions de la mise en oeuvre, les médias qui peuvent être utilisés pour supporter la stratégie.
Les systèmes tutoriels intelligents (STI) sont des environnements d’apprentissage informatisés qui visent à imiter le comportement d’un tuteur humain dans ses capacités d'expert pédagogue et d'expert du domaine. Ainsi, tout comme un tuteur, les logiciels de ce type ont le potentiel d’amener l’apprenant à réaliser une tâche et de fournir des rétroactions pertinentes sur leurs actions.
Un tel comportement d’adaptation à l’apprenant par le système est possible puisqu’il possède les composantes « intelligentes », soit une base de connaissances et un moteur d’inférence qui exploite les connaissances de la base. Ces techniques venant de l’intelligence artificielle font donc en sorte l’environnement est capable d’émuler le tuteur en « raisonnant » à l’aide des connaissances incluses dans sa base de données. Plus précisément, un STI comporte un modèle du domaine qui connaît quoi enseigner, un modèle pédagogique qui sait comment enseigner, un modèle de l’apprenant qui peut personnaliser l’apprentissage en tenant compte de celui-ci et un modèle de l’interface, soit les moyens visibles permettant l’interrelation entre l’apprenant et le système.
Architecture conceptuelle classique d’un STI (Bourdeau et al., 2010)
Les STI sont essentiellement des environnements de résolution de problèmes ou d’exercices. Parfois, ils exposent d’abord le contenu du domaine à l’apprenant; parfois, ils présentent directement les exercices qui permettront d’assimiler les connaissances.
Historique des STI
Carbonell publie en 1970, le premier article réunissant les domaines de l’intelligence artificielle et de l’enseignement assisté par ordinateur (EAO). Ainsi, débute l’histoire de l’intelligence artificielle en éducation, prémisse à l’apparition des systèmes tutoriels intelligents.
En 1982, Cohen et al. publie une méta-analyse sur les résultats éducationnels du tutorat et de ses bienfaits. Deux ans plus tard, Bloom publie également un article relatant l’efficacité du tutorat (1984).
Les chercheurs du domaine font le constat que le tutorat est un fondement solide sur lequel construire des systèmes adaptatifs et interactifs capables de fournir des services personnalisés, de 1 à 1 (Bourdeau et al., 2010).
Les premiers STI sont donc apparus au début des années 80 à la convergence de plusieurs disciplines définissant le domaine émergent de l’intelligence artificielle en éducation, comme les sciences cognitives, l’informatique ou les sciences de l’éducation. SCHOLAR est le tout premier système du genre.
Le livre Intelligent Tutoring Systems paru en 1982 est le premier livre sur les STI. C’est une collection d’articles sur des travaux représentant une percée dans la mise en oeuvre de concepts et de techniques d’intelligence artificielle pour l’apprentissage (Sleeman et Brown). Toutefois, c’est la publication du livre Artificial Intelligence and Tutoring Systems de Wenger qui établit réellement les grandes lignes du nouveau domaine. C’est donc 1987 que débute le développement des STI modernes.
Les apports significatifs du domaine des STI les plus récents sont marqués par le livre de Woolf édité en 2008 et celui par Nkambou et al. paru en 2010.
Grands cadres de l’évolution des EA par rapport aux théories en psychologie de l’éducation
Conditions favorisant l’apprentissage
Identifier, expliquer et justifier les conditions d’apprentissage que la stratégie vise à favoriser. Décrire quelle est la preuve empirique de l’efficacité de la stratégie.
L’essence d’un STI est la nature adaptative du système. Effectivement, ces systèmes ont l’intention de prendre en considération l’état de l’apprenant en adaptant les décisions pédagogiques (modèle pédagogique) aux besoins particuliers de chaque apprenant (Bourdeau et al., 2010). L’évaluation de l’état de l’apprenant se fait par un diagnostic cognitif à travers les actions qu’il fait, où l’on apprend minimalement son niveau de connaissance et ses processus de raisonnement (modèle épistémique). Ce modèle comporte également de l’information générale sur l’apprenant comme les problèmes résolus, comment il les a résolus, ses résultats, les sections parcourues, le temps passés dans ces sections, etc. (modèle comportemental).
Dans un EABC, l’adaptabilité se révèle principalement par trois manières différentes (Bourdeau et al., 2010) :
- présentation dynamique des objectifs d’apprentissage relativement à l’état des connaissances de l’apprenant;
- ajustement des stratégies ou des tactiques pédagogiques dans un contexte d’assistance en fonction de l’état de l’apprenant;
- configuration de l’interface ou des rétroactions transmises à l’apprenant.
Rétroaction constante entre le tuteur et l’apprenant, Si l’explication n’est pas comprise, le tuteur s’en rend compte rapidement et approfondit ses explications. Il existe beaucoup de renforcement positif, les encouragements dans une situation de tutorat. (Bloom, 1984). Personnalisation, l’adaptation
De surcroît, Wayang Outpost sélectionne même la stratégie de conseils selon le profil cognitif de l’apprenant. Ainsi, les apprenants qui possèdent des habiletés spatiales avérées auront des conseils sous forme d’illustrations alors que les autres auront des conseils sous forme analytique (Bourdeau et Pelleu-Tchétagni, 2010).
Niveau d’expertise des apprenants
Identifier si la stratégie est adaptée aux apprenants débutants, intermédiaires ou novices dans un domaine. Décrire comment la stratégie prend en considération le niveau des connaissances des apprenants dans le domaine ciblé. Donner des exemples.
Type de guidage
Le type de guidage de cette stratégie est évidemment supporté par le système informatisé. Plus précisément, c'est le modèle pédagogique du système qui comprend principalement les règles d’action, soit les stratégies et les méthodes pédagogiques, qui permettent l’adaptation des interventions pédagogiques (ex : décider s’il doit y avoir intervention, séquencer, présenter et expliquer le contenu, etc.) par le système pour réaliser son objectif fondamental de supporter le passage de l’apprenant d’un état de connaissances initial à un état de connaissances ciblé. Ce modèle est donc le moteur du dynamisme dans un STI, soit le moteur d’inférence qui permet de représenter les interactions entre l’apprenant et le système en se basant sur le modèle de l’apprenant et le modèle du domaine comme bases de connaissances (Bourdeau et al., 2010).
Type de regroupement des apprenants
Comme les STI sont centrés sur ce que fait l’apprenant, que le contrôle se base concrètement sur les actions effectuées ou sur les réponses que donne l’apprenant aux questions posées. L’adaptation du système à l’apprenant repose nécessairement sur le diagnostic cognitif de celui-ci (Grandbastien et Labat, 2006, p. 83). En ce sens, il est évident que l'environnement d’apprentissage s'adresse à un apprenant unique pour être totalement efficace.
Milieu d’intervention
Décrire dans quel milieu éducatif la stratégie a été utilisée. Donner des exemples.
Conseils pratiques
Dans la mesure du possible, fournir des conseils, des « trucs » ou des « astuces » en lien avec des exemples issus de la pratique « réelle » de cette stratégie.
Exemple de 50 à 100 heures de temps développement avec le système auteur CTAT pour l’équivalent d’une heure de tutorat. En outre, les tests pour le contrôle de la qualité sont également longs et difficiles en raison des multiples variables impliquées.
Expérience à Carnegie-Mellon : STI permet une amélioration de la qualité des résultats de 43%, et le temps d ’apprentissage réduit de 30%. (Nakmbou)
Ressources informationnelles utilisées dans la fiche
Ici figurent toutes les ressources informationnelles qui ont été lues et utilisées par les contributeurs successifs pour rédiger la fiche. Ces ressources ont être puisées dans celles qui ont été prédéterminées ci-dessous, dans la section : Ressources informationnelles disponibles. Toutefois, chaque contributeur peut choisir d'utiliser d'autres ressources, du moment qu'elles sont pertinentes pour la thématique traitée, crédibles et présentent un contenu de qualité. Les références utilisées doivent être placées dans la bonne section : soit dans la bibliographie (articles, livres, chapitres) soit dans la webographie (ressources électroniques diverses), cependant les articles des revues électroniques ou des chapitres publiés en ligne doivent être placés dans la bibliographie).
Bibliographie
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Bloom, B., (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), pp. 3-16. Récupéré le 7 novembre 2014 : http://www.jstor.org/discover/10.2307/1175554?uid=3739560&uid=2&uid=4&uid=3739256&sid=21105155172343
Bourdeau, J. Pelleu-Tchétagni J. et Psyché V., (Août 2010). Le domaine des environnements d’apprentissage à base de connaissances. Québec, Canada : Éditions Télé-Université, Université du Québec à Montréal, 47 pages. Récupéré le 21 mars 2013 sur le site du cours : http://aris.teluq.uquebec.ca/LinkClick.aspx?fileticket= WvT4o1L83Fk%3d&tabid=39445&language=fr-CA
Carbonell, J.R. (1970). AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer assisted instruction. IEEE Transactions on Man¬Machine, 11, 190-202.
Cohen, P.A., Kulik, J.A., Kulik, C.C. (1982). Educational Outcomes of Tutoring: A Meta-Analysis of Findings. American Educational Research Journal, 19.2: pp. 237-248. Récupéré le 7 novembre 2014 : http://www.fau.edu/CLASS/CRLA/Level_Three/Educational_Outcomes_of_Tutoring_A_Meta-analysis_of_Findings.pdf
Grandbastien, M. et Labat J.-M. (2006). Environnements informatiques pour l’apprentissage humain, Paris : Éditions Hermes-Lavoisier, 382 pages.
Nkambou R. (s.d.). Introduction aux systèmes tutoriels intelligents. 76 pages. Récupéré le 10 avril 2013 sur le site du laboratoire de recherche GDAC (Gestion, Diffusion et Acquisition de connaissances) : http://gdac.uqam.ca/inf7470-A12/seance3-2pp.pdf
Nkambou, R., Gauthier, G., & Frasson, C. (1997). Un modèle de représentation des connaissances relatives au contenu dans un système tutoriel intelligent. Sciences et techniques éducatives, 4(3), 299-330. Repéré à http://www.info2.uqam.ca/~nkambou_r/DIC9340/seances/seance2-3-4-6/Connaissance%20et%20raisonnmenet/ste.pdf
Wenger, E. (1987). Artificial Intelligence and Tutoring Systems: Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge. Los Altos, CA: Morgan Kaufmann.
Webographie
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Ressources informationnelles disponibles pour rédiger et améliorer la fiche
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Bibliographie
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Un système tutoriel intelligent et adaptatif pour l'apprentissage de compétences en environnement virtuel de formation (Doctoral dissertation, Université de Bretagne occidentale-Brest). Repéré à https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011223/
Buche, C., Querrec, R., De Loor, P., Chevaillier, P., & Tisseau, J. (2009). PEGASE, un système tutoriel intelligent générique et adaptatif en environnement virtuel. TSI. Technique et science informatiques, 28(8), 1051-1076.
Cléder, C. (2002). Planification didactique et construction de l'objectif d'une session de travail individualisée: modélisation des connaissances et du raisonnement mis en jeu (Doctoral dissertation, Clermont-Ferrand 2). Repéré à http://www.theses.fr/2002CLF20019
Mayers, A., & Lefebvre, B. (1992, January). Une modélisation de l'architecture cognitive d'un étudiant pour un système tutoriel intelligent. In Intelligent Tutoring Systems (pp. 277-285). Springer Berlin Heidelberg. Repéré à http://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-55606-0_35
Piché, P., Frasson, C., & Aimeur, E. (1997). Amélioration de la formation au moyen d’un agent perturbateur dans un système tutoriel intelligent. Proceedings of NTICF, 98, 123-130. Repéré à http://www.iro.umontreal.ca/~frasson/FrassonPub/NTICF-98-Agent%20perturbateur.doc
Richard, P. R., Fortuny, J. M., Cobo, P., & Aïmeur, E. (2003). Stratégie argumentative et système tutoriel pour l’apprentissage interactif de la géométrie. Actes de l’Espace mathématique francophone 2003. Repéré à http://turing.scedu.umontreal.ca/documents/EMF%202003.pdf
Webographie
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- La mémoire des émotions (2011): Une recherche du DIRO (Département d'informatique et recherche opérationnelle) démontre que la joie, la peur et la colère favorisent l'apprentissage chez les enfants. Le projet de recherche de Ramla Ghali, dirigé par Claude Frasson, a été réalisé auprès d'élèves de six à huit ans. L'étudiante a mesuré l'amélioration obtenue dans la mémorisation du vocabulaire d'une langue seconde avec un tutoriel d'apprentissage intelligent pouvant susciter des émotions. Repéré à http://vimeo.com/25418977
- Présentation du cours IA Fondement des STI: Introduction (2014): Présentation PowerPoint. Repéré à http://www.powershow.com/view1/2a893f-ZDc1Z/1_Prsentation_du_cours_2_IA_Fondement_des_STI_1_Introduction_powerpoint_ppt_presentation
- Un Agent Pédagogique pour les Environnements Virtuels de Formation (2010): Présentation PowerPoint. Repéré à http://www.powershow.com/view1/2a16b9-ZDc1Z/Un_Agent_Pdagogique_pour_les_Environnements_Virtuels_de_Formation_powerpoint_ppt_presentation
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Niveau d’expertise des apprenants > Intermédiaires
Type de guidage > Soutenue par un système informatisé
Type de regroupement des apprenants > Individuel
Type de stratégie > Microstratégie
Types des connaissances > Connaissances conceptuelles
Types des connaissances > Connaissances factuelles
Types des connaissances > Connaissances procédurales