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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 …
Colloque
Le besoin d'intégrer dans les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) différentes perspectives de connaissances est de plus en plus urgent. Ce besoin est partiellement motivé par le fait que le problème de la modélisation cognitive et le diagnostic de l'élève dans les STI - qui a déjà été déclaré par plusieurs chercheurs comme étant difficile - reste un élément important. La tendance actuelle dans la conception du module de l'élève (MEL) s'accentue davantage sur la compréhension de la démarche de l'apprenant en essayant de capter son raisonnement. Dans cet article, nous présentons d'abord le système PIF qui permet à un élève …
Colloque
Les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) ont pour ambition non seulement de transmettre des connaissances d'un domaine choisi à un usager, mais aussi de comprendre les démarches ou les motivations de ce dernier. Si le module Interface joue un grand rôle dans un STI, il est généralement orienté texte dans la plupart des systèmes existants. Nous pensons que l'utilisation de systèmes poly-sensoriels (ou à sens) dans un système d'apprentissage est un moyen de projeter le raisonnement. Il est dès lors intéressant de suivre la façon de procéder d'un usager, qui utilise des icônes, représentant des objets et actions associées aux objets, …
