Conception d'un modèle de l'apprenant utilisant les réseaux bayésiens pour le système tutoriel intelligent ASTUS

• Main Author: Paradis, Dominic
• Other Authors: Mayers, André
• Language: French
• Published: Université de Sherbrooke 2007
• Online Access: http://savoirs.usherbrooke.ca/handle/11143/4756

Le présent mémoire s'inscrit dans le cadre du projet ASTUS (Apprentissage par système tutoriel de l’Université de Sherbrooke), projet dirigé par le Dr Mayers, qui vise le développement d'un système tutoriel intelligent (STI) générique. Le modèle de l’apprenant est un élément essentiel pour ce type de système, car il constitue la représentation même de l’apprenant réel dans l’ensemble du STI. Sans ce type de modèle, un STI n’aurait conscience que des entrées matérielles (un clic à droite de la souris, une chaîne de caractères, tout au plus l’instance d’un objet choisi par l’apprenant) sans savoir quels étaient les motifs réels de ces actions. De plus, le modèle de l’apprenant permet au STI d’inférer les actions d’un apprenant et d’en déduire ses motivations. Cette inférence se fait, entre autres, lors de la résolution d’un problème. Elle sert, par exemple, à déduire l’information à l’égard de la maîtrise des connaissances qu’utilise l’apprenant, ce qui est utile pour l’évaluation de ses performances et compétences. Ce mémoire propose, en premier lieu, une structure logicielle du modèle de l’apprenant destiné à satisfaire les attentes d’ASTUS à l’égard de la représentation de l’apprenant. En deuxième lieu, ce mémoire présente un modèle de l’apprenant tirant profit des réseaux bayésiens. Cette implantation est évidemment faite grâce à la structure précédemment exposée. De cette combinaison, il résulte un modèle innovateur qui satisfait les besoins en représentation de l’apprenant d’un STI et qui établit un fondement solide pour le modèle de l’apprenant dans le cadre d’ASTUS. Finalement, ce mémoire met en lumière les résultats obtenus dans ASTUS par l’utilisation de ce modèle conçu avec les réseaux bayésiens.