Contexte : les tuteurs intelligents
Ce projet se situe dans domaine des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain, et plus précisément dans la thématique des Tuteurs Intelligents. Ces derniers sont classiquement utilisés pour la formation initiale dans des domaines tels que les mathématiques ou la physique. Ces tuteurs proposent généralement une rétroaction vers l’apprenant, construite en fonction d’éléments issus du processus d’apprentissage (via un diagnostic comportemental et épistémique). L’objectif de ce projet est d’apporter des contributions au domaine des tuteurs intelligents selon deux aspects : (1) augmenter la fiabilité du diagnostic via l’intégration d’informations de perception et (2) permettre un diagnostic on-line afin de générer des rétroactions pertinentes, en cours d’action, dans le contexte de la formation professionnelle utilisant des simulations dynamiques.
Diagnostics comportemental et épistémique
Dans le domaine de la modélisation des connaissances en apprentissage, et plus précisément dans le domaine des tuteurs intelligents, une distinction classique, proposé par Wenger [Wenger, E. Artificial Intelligence and Tutoring Systems. Morgan Kaufmann Publishers, Los Altos, USA, 1987], est celle du diagnostic comportemental versus le diagnostic épistémique. En effet, au niveau comportemental, le diagnostic porte sur une analyse de l’activité, alors qu’au niveau épistémique, le diagnostic cherche à inférer l’état des connaissances sous-jacentes à ces activités. Par ailleurs, à partir d’une reformulation critique de cette distinction entre diagnostic comportemental et diagnostic épistémique, Balacheff [Balacheff, N. Contribution de la didactique et de l’épistémologie aux recherches en EIAO. Actes des XIIIe Journées francophones sur l’informatique (Grenoble), 1991, pp. 9-38] propose de distinguer le modèle comportemental, qui est élaboré à partir du traitement des événements observables au niveau de l’interface entre le système et l’apprenant, et le modèle épistémique, qui est dérivé des modèles cognitifs du raisonnement humain.
Intégration de la perception
Tel que défini, la fiabilité du diagnostic épistémique dépend donc de la nature du diagnostic comportemental. Or les approches actuelles de basent principalement sur des traces issues des seules actions de l’utilisateur sur l’environnement de la simulation. Or, l’ajout de traces de perception, comme celles produites par l’oculométrie, peuvent enrichir significativement le diagnostic comportemental et donc affiner le diagnostic épistémique. Ainsi, la croyance sur la mobilisation d’une connaissance (par exemple : « le train d’atterrissage ne doit être sorti que si la vitesse est inférieure à VLO ») pourra avoir une valeur significativement plus importante si les traces issues du diagnostic comportemental nous informent que l’utilisateur a bien regardé l’indicateur de vitesse (trace de perception) et que celle-ci est dans l’intervalle autorisé (variables de simulation) lorsqu’il a déclenché la sortie du train d’atterrissage (trace d’action).
Formation professionnelle sur simulation dynamique : diagnostics on-line
Dans le cas général, la rétroaction vers l’apprenant a lieu à la fin de l’exercice (approche dite off-line) et peut ainsi prendre la forme, par exemple, de nouveaux exercices choisis en fonction des connaissances détectées comme non mobilisées au cours de l’exercice précédent. Dans des domaines à risques tels que la chirurgie ou l’aéronautique, la formation professionnelle doit faire appel à des simulations réalistes de processus qui évoluent dynamiquement.
Dans ce contexte, il est intéressant de pouvoir disposer d’une rétroaction pendant l’exercice (approche dite on-line) et ainsi proposer à l’apprenant une aide immédiate, comme pourrait le faire un formateur humain, en fonction de la situation du moment (qui, du fait de l’aspect dynamique de la simulation, ne va pas perdurer). La rétroaction peut dans ce cas prendre la forme, par exemple, d’un guidage (e.g. conseils sur la conduite à tenir dans la situation) ou d’une modification dynamique du scénario de l’exercice (e.g. simulation de pannes techniques) permettant à l’apprenant de se rendre compte, par lui-même, de la non-mobilisation de certaines connaissances.
Méthodologie et résultats attendus
En synthèse, l’objectif de ce projet est de montrer la pertinence d’une rétroaction construite, par rapport aux travaux antérieurs, en cours d’exercice et intégrant des informations de perception. L’approche proposée nécessite la réalisation d’un démonstrateur de tuteur intelligent, intégrant un oculomètre pour les informations de perception, et basé sur une architecture respectant les contraintes temporelles de l’approche on-line. Ce démonstrateur sera utilisé comme banc de test et de plateforme de validation expérimentale de la pertinence de l’approche proposée.