Professeur : Roger Nkambou
& Ange
Adrienne Nyamen Tato
Courriel : nkambou.roger@uqam.ca, nyamen_tato.ange_adrienne@uqam.ca
Amener
l'étudiant à intégrer l'informatique cognitive aux méthodes classiques de
design pédagogique. Problématique de la construction des connaissances et du
conseil pédagogique, modèle mental de l'apprenant, types de connaissances et
processus cognitifs à l'œuvre dans l'apprentissage. Revue des catégories
d'environnements informatisés et d'apprentissage à base de connaissances:
micro-ondes, systèmes conseillers, tutoriels intelligents. Analyse de divers
logiciels du point de vue des connaissances et des processus cognitifs qu'ils
contiennent ou favorisent. Architecture d'un environnement d'apprentissage à
base de connaissances; rôle et interrelations des différents composantes: guide
d'activité et interface usager, bases de connaissances et accès aux
informations, outils de visualisation et de traitement, fonction de travail
coopératif, modèle de l'apprenant, fonction conseiller ou tutorielle. Construction en équipe du prototype d'un
environnement de formation simple.
Voici un aperçu des thèmes qui seront traités dans ce
cours :
Ø Intelligence Artificielle = Fondement des systèmes tutoriels intelligents
(2 séances)
o
Introduction à l'IA
o
Représentation des connaissances
o
Raisonnement et résolution de problèmes
o
L'apprentissage machine
Ø Introduction aux systèmes tutoriels intelligents (2 séances)
o
Besoins et objectifs
o
Apport de l'IA
o
Architectures
o
Domaines d'application et exemples
Ø La conception de STI: Formalismes et techniques
fondamentaux (2 séances)
o
Modélisation du domaine d'apprentissage
o
Modélisation de la pédagogie et du
tutorat (Théories d'apprentissage humain)
o
Modélisation de l'apprenant
o
Nouvelles architectures cognitives –
Autres modules
Ø Présentation du projet 1 (2 séances)
Ø La création de STI – Méthodes et Outils (1 séance)
o
Les systèmes auteurs classiques pour la
création des STI (CTAT et GIFT)
o
Autres méthodes
Ø L'apprentissage machine et les STI (2 séances)
o
Algorithmes et outils d'apprentissage
machine
o
Regard sur la place de l'apprentissage
machine pour le développement de STI
o
Données éducatives
o
Applications
Ø Conclusion : Tendances actuelles de la recherche (1 séance)
Ø Remise du projet 2
PS: Ce contenu
peut changer durant la session
GÉNÉRAL
Ø Permettre à l’étudiant
de comprendre l’apport de l'intelligence dans la conception des environnements
d'apprentissage à base de connaissances.
SPÉCIFIQUES
À la fin de la session, l'étudiant(e) devrait être
capable de :
Ø comprendre et de décrire les composants d’un système tutoriel
intelligent (STI);
Ø comprendre le rôle joué par l’intelligence artificielle (IA) dans la conception de
STI;
Ø comprendre l’enjeu des recherches dans le domaine de l’AIED (Artificial Intelligence in EDucation) ainsi que les
défis actuels et grandes questions de recherche dans ce domaine;
Ø concevoir,
implémenter et déployer à l’aide
d’outils appropriés, un petit système tutoriel intelligent.
Description sommaire
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Date
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Pondération
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Quiz |
15% |
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Projet I : État de l'art sur un axe de recherche des
STI (Rapport + Présentation orale) (individuel) |
45% |
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Projet
II : Conception et implémentation (ou évaluation) d'un STI ou d’une de
ses composantes (équipe) |
40% |
Ø R. Nkambou, J. Bourdeau & R. Mizoguchi
(2010). Advances in Intelligent Tutoring System (Recommandé – Extraits fournis)
Ø Perter Norvig & Kurt
Russell (2010): Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice-Hall
Ø B.P.
Woolf (2008). Building intelligent interactive tutors. Morgan Kauffman
Ø Articles
fournis