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Résumé du colloque
Nous décrivons un mécanisme de raisonnement qualitatif produisant des commentaires pertinents, incluant une modélisation qualitative du monde réel étudié. Plus précisément, un système physique donné en système tutoriel intelligent (STI) est décomposé récursivement pour former un graphe dans lequel les nœuds sont des sous-systèmes (angibles ou non). Des valeurs, appelées états complets (EC), sont attribuées aux sous-systèmes. Les EC rendent compte des états perceptibles et non perceptibles, et donc peuvent être propagés dans des perspectives à travers des relations causales (RC) entre sous-systèmes. Les RC sont décrites dans un graphe appelé graphe des dépendances fonctionnelles (GDF). L'algorithme QCOM, construit autour du GDF, peut alors produire des commentaires qualitatifs. QCOM utilise quatre types de règles. Les règles de types comportements indiquent comment les sous-systèmes peuvent modifier leurs valeurs quand une action de l'apprenant est détectée. Les règles de type comportements interdits indiquent dans quels contextes les valeurs ne peuvent pas changer dans les sous-systèmes. Ces règles permettent par exemple de décrire des situations de deadlock. Les règles de type dépendances fonctionnelles montrent comment des changements de valeurs dans un sous-système affectent d'autres sous-systèmes. Les règles de type exclusions mutuelles indiquent les valeurs qui ne peuvent pas être prises par plusieurs sous-systèmes en même temps. Ce quatrième type de règles permet de maintenir la cohérence des EC et la propagation d'un humain peut avoir du fonctionnement réel du système. Dans le STI que nous construisons des conseils pertinents sont fournis à l'apprenant grâce au couplage des commentaires fournis par QCOM et ceux fournis par une autre algorithme basé sur un graphe résultant de l'analyse cognitive des tâches.
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