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Modélisation de l'apprenant : application d'un modèle cognitif et d'un modèle probabiliste au développement d'un système dapprentissage

Abderrahim Danine
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Abderrahim Danine

Résumé de la communication

La prise d’information qui accompagne le diagnostic des erreurs des apprenants est généralement incomplète ou incertaine. Ajoutons aussi le problème de la modélisation dans un contexte d’apprentissage où on ne peut observer directement ce qui se passe dans la tête d’un apprenant, ni de savoir avec certitude son plan de raisonnement, ni le but qu’il cherche à accomplir. Notre recherche apporte des solutions à cette problématique. Elle consiste en la conception et le développement d’un Système Tutoriel Intelligent pour le Diagnostic des Erreurs en Soustraction (TIDES). Ce système est basé sur une approche originale composée de deux modèles : un modèle cognitif, la théorie d’apprentissage ACT-R d’Anderson, pour analyser le comportement cognitif d’un apprenant, et un modèle probabiliste, les réseaux bayésiens, pour tenir compte des informations incomplètes ou incertaines. De plus, TIDES comporte un module TIDES_Analyse pour analyser les actions de l’apprenant et un module TIDES_Diagnostic pour inférer les informations sur l’apprenant, évaluer ses compétences, détecter sa stratégie, prédire ses actions et savoir avec exactitude les causes de ses erreurs. Les résultats obtenus, après une mise à l’essai du système TIDES, indiquent que le système offre le potentiel d’analyser et de diagnostiquer les erreurs des apprenants de façon plus précise.

Contexte

Section :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
news icon Domaine de la communication :
L'Énoncé de politique des trois Conseils nouvelle version : application au contexte québécois
section icon Date : 13 mai 2009
host icon Hôte : Université d’Ottawa

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