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1. Gilbert J E 2000 Case Based Reasoning Applied to Instruction Method Selection for Intelligent Tutoring Systems Workshop 5 Case Based Reasoning in Intelligent Training Systems ITS 2000 Montreal 11 15 Guin Duclosson N 1999 SYRCLAD une architecture de r solveurs de probl mes permettant d expliciter des connaissances de classification reformulation et r solution Revue d Intelligence Artificielle 13 2 225 282 H raud J M et Mille A 2000 Pixed vers le partage et la r utilisation d exp riences pour assister l apprentissage TICE 2000 Troyes France 237 244 Holyoak K J and Thagard P 1997 The Analogical Mind American Psychologist 52 1 35 44 Khan T M 2000 Case Based Evaluation for Student Modelling Workshop 5 Case Based Reasoning in Intelligent Training Systems ITS 2000 Montreal 16 22 Kolodner J 1993 Case Based Reasoning San Mateo Morgan Kaufmann Leake D 1996 CBR in Context The Present and Future Leake D Ed Case Based Reasoning Experiences Lessons and Future Directions AAAI Press MIT Press 1 30 Masterton S 1997 The Virtual Participant Lessons to be Learned from a Case Based Tutor s Assistant Computer Support for Collaborative Learning Toronto Minsky M 1975 Framework for Representing Knowledge Winston P H Ed The psychology of Computer Vision New York McGraw Hill 211 279 Nguyen Xuan A 1990 Le raisonnement par analogie Richard J F2. Bonnet C et Ghiglione R Eds Trait de psychologie cognitive 2 le traitement de l information symbolique Paris Dunod 145 157 Py M 1994 Un mod le conceptuel de raisonnement par analogie Revue d Intelligence Artificielle 8 63 99 Porter B Bareiss R and Holte R 1990 Concept Learning and heuristic classification in weak theory domains Artificial Intelligence 45 1 2 229 263 Rechenmann F Fontanille P et Uvietta P 1990 SHIRKA syst me de gestion de bases de connaissances centr es objet manuel d utilisation INRIA Rh ne Alpes Rechenmann F et Rousseau B 1992 A development shell for knowledge based systems in scientific computing Expert Systems for Numerical Computing Houstis E N and Rice J R Eds Elsevier science Publishers New York 157 173 Schank R 1982 Dynamic Memory Cambridge University Press Schank R and Edelson D 1990 A Role for AI in Education Using Technology to Reshape Education Journal of Artificial Intelligence in Education 1 2 3 20 Seifert C 1989 Analogy and Case Based Reasoning Workshop on Case Based Reasoning DARPA San Mateo Morgan Kaufmann 125 129 Shiri A M E Aimeur E and Frasson C 1998 SARA A Cased Based Student Modelling System Fourth European Workshop on Case Based Reasoning Lecture Notes in Artificial Intelligence 1488 Dublin 425 436 Tourigny N and Capus L 2000 Towards Making Intelligent Training Systems Using Exa
3. fournir un apprenant donn ou demander au syst me de suivre un sc nario dans le suivi de l l ve par exemple de suivre dans un premier temps les pr f rences de l apprenant puis d aller leur encontre pour essayer de modifier la m thode de r solution utilis e par l l ve Cela implique que le syst me soit capable galement de choisir un type d aide proposer l apprenant en utilisant une m moire de son exp rience qui est pr sente dans le mod le de l apprenant Comme nous le verrons dans la section suivante si le syst me doit suivre les pr f rences de l apprenant il lui proposera une aide de type cas si c est celle qui lui a permis de r soudre avec succ s les derniers probl mes pour lequels il a eu besoin d aide et une aide de type sch ma dans le cas contraire Nous avons vu dans la premi re partie de cet article que des tudes en psychologie cognitive montrent que des sujets en d but d apprentissage utilisent plut t le Dans l aide de type sch ma cette formule tait directement donn e avec ses conditions d application Dans cette aide de type cas la r solution du probl me source pr sente le raisonnement qui permet d aboutir cette formule raisonnement par analogie puis avec l exp rience construisent des g n ralisations et acqui rent alors des sch mas Didierjean et Cauzinille Marm che 1999 L enseignant peut envisager de suivre un sc nario de ce ty
4. Aleven V and Ashley K D 1997 Teaching Case Based Argumentation through a Model and Examples Empirical Evaluation of an Intelligent Learning Environment Artificial Intelligence in Education Du Boulay B and Mizoguchi R Eds IOS Press 87 94 Aamodt A and Plaza E 1994 Case Based Reasoning Foundational Issues Methodological Variations and System Approache AI Communications 7 39 59 Cauzinille Marm che E et Mathieu J 1988 Adapter les interventions tutorielles au mod le cognitif de l tudiant J P Caverni Ed Psychologie cognitive mod les et m thodes PUG Grenoble 175 189 Clancey W J 1985 Heuristic classification Artificial Intelligence 27 289 350 Damas L Versace R et Mille A 2001 Le r le de l amor age dans la rem moration Exp rimentations pour une application aux assistants informatiques Actes de CJCSC4 4 me colloque de jeunes chercheurs en Sciences Cognitives 212 215 Didierjean A et Cauzinille Marm che E 1998 Reasoning by analogy Is it schema mediated or case based European Journal of Educational Psychology 13 4 385 398 Didierjean A et Cauzinille Marm che E 1999 R solution de probl mes par analogie et g n ralisation des connaissances Netchine Grynberg G Ed D veloppement et fonctionnement cognitif Vers une int gration PUF 125 152 Gentner D 1983 Structure Mapping A theoretical framework for analogy Cognitive Science 7 155 170
5. Si p repr sente la fr quence de l all le normal A et q la fr quence de a la probabilit d avoir un enfant atteint est 2pq 2pq p Si cette aide ne permet pas l apprenant de r soudre le probl me le syst me peut lui donner la solution du probl me en restant sur le choix d une aide de type sch ma On applique la formule s appliquant uniquement pour les populations l quilibre pour les all les r cessifs port s par des autosomes et pour des parents sains Si p repr sente la fr quence de l all le normal A et q la fr quence de a la probabilit d avoir un enfant atteint est 2pq 2pq p soit 0 444 avec p 75 300 et q 1 p Outre ces aides de type sch ma le syst me peut rappeler l apprenant un probl me proche que celui ci a d j r solu Dans ce contexte on est en pr sence d une aide de type cas Une premi re possibilit d aide de ce type est de proposer l apprenant uniquement l nonc d un probl me r solu auparavant en mettant visuellement l accent sur les l ments du probl me source qui se retrouvent dans le probl me cible La solution du probl me source n est pas alors donn e On esp re un effet d amor age c est dire une aide la rem moration de la m thode de r solution par pr sentation d un probl me voisin d j rencontr Damas Versace et Mille 2001 Vous avez d j r solu un probl me semblable Dans une population humaine suppos e en
6. ces syst mes on peut trouver diff rents niveaux d interactivit entre l apprenant et l environnement informatique Tourigny et Capus 2000 L apprenant peut demander au syst me de lui retrouver un exemple similaire de lui expliquer comment ce cas a t r solu le syst me peut aussi lui proposer la r solution compl te de son exercice comme dans CATO Aleven et Ashley 1997 Le Virtual Participant Masterton 1997 est un exemple de syst me utilisant l enseignement partir de cas Il s agit d un assistant virtuel intervenant dans les logiciels de type forum de discussion La base de cas est constitu e de questions pos es par les personnes participant au forum et de solutions propos es par ces m mes intervenants Un cas est alors compos d une question et des r ponses qui lui ont t faites Cet environnement a t exp riment dans un cours o les forums de discussion taient utilis s D une ann e l autre les tudiants rencontrent des probl mes analogues ceux rencontr s par les promotions pr c dentes ainsi le Virtual Participant permet de r pondre plus efficacement leurs attentes en proposant des cas analogues rencontr s par des tudiants des ann es ant rieures Par rapport aux travaux pr c demment d crits notre proposition d EIAH ne propose l apprenant que des cas que lui m me a d j trait s De plus il propose galement une aide de type sch ma afin de tenir com
7. l apprenant afin de le mettre jour Conclusion En nous appuyant sur des r sultats de psychologie cognitive mettant en vidence une variabilit inter individuelle dans l utilisation de connaissances abstraites ou de connaissances contextualis es en r solution de probl mes nous avons pr sent une proposition permettant de proposer plusieurs types d aide l apprenant dans un environnement d aide la r solution de probl mes En effet on peut tenir compte des pr f rences de l apprenant et choisir de lui pr senter soit le sch ma appliquer pour r soudre le probl me soit un probl me analogue que celui ci a d j rencontr Nous avons galement d crit l architecture d un EIAH combinant des syst mes de R PC et de raisonnement par classification et permettant de fournir de telles aides l apprenant Dans le processus de conception d un EIAH fond sur la proposition que nous avons pr sent e dans cet article le prochain travail accomplir est de pr ciser davantage le contexte dans lequel intervient l aide l apprenant En effet il convient d tudier comment permettre l enseignant de param trer de la mani re la plus appropri e le type d aide fournir l apprenant comment et dans quelles conditions permettre celui ci de r clamer une aide et d en choisir le type et comment int grer cette aide aux interactions entre le syst me et l apprenant R f rences
8. quilibre 4 des individus poss dent deux exemplaires de l all le autosomal r cessif r responsables de la synth se d une prot ine anormale Quelle est la probabilit qu un enfant d un couple sain soit lui m me atteint du m me trouble Une autre possibilit d aide de type cas est de proposer l apprenant un cas source c est dire un probl me proche et sa solution Vous avez d j r solu un probl me semblable Dans une population humaine suppos e en quilibre 4 des individus poss dent deux exemplaires de l all le autosomal r cessif r responsables de la synth se d une prot ine anormale Quelle est la probabilit qu un enfant d un couple sain soit lui m me atteint du m me trouble Pour ce probl me la solution tait la suivante On note q la fr quence de l all le f et p la fr quence de l all le normal R q 0 04 donc q 0 2 et p 1 q 0 8 Pour que l enfant soit atteint il faut qu il ait deux all les r Or les parents sont sains il faut donc qu ils aient tous deux le ph notype Rr La solution revient calculer P Probabilit Rr Probabilit Rr 2pq 2pq p 0 111 Il est possible galement de combiner ces deux approches en proposant un cas complet nonc et solution pour lequel l accent est mis sur les indices de l nonc et de la solution qui peuvent tre utiles dans la r solution du cas cible Si ces aides ne permettent pas l apprenant de r soudre le probl
9. Utiliser des connaissances abstraites ou contextualis es pour proposer diff rents types d aide Nathalie Guin Duclosson et Nicolas Nova Laboratoire d Ing nierie des Syst mes d Information Universit Claude Bernard Lyon 1 B timent Nautibus 8 Bd Niels Bohr Domaine Scientifique de la Doua 69622 Villeurbanne Cedex nguin bat710 univ lyonl1 fr nicolasnova hotmail com R sum Les travaux pr sent s dans cet article sont fond s sur des tudes de psychologie cognitive portant sur le transfert analogique Ces tudes montrent une variabilit inter individuelle dans l utilisation de cas ou de sch mas en r solution de probl mes En effet le transfert analogique peut impliquer soit des connaissances abstraites sch mas soit des connaissances contextualis es cas Nous proposons ici une architecture pour un EIAH Environnement Informatique d Apprentissage Humain qui permet de proposer plusieurs types d aide un apprenant en situation de r solution de probl mes On peut en effet pr senter l apprenant une connaissance abstraite ou un probl me similaire d j r solu Mots cl s aide la r solution de probl mes raisonnement partir de cas raisonnement par classification Abstract We propose in this paper a research based on psychology studies about analogical transfer These studies have proved that the content of the analogical transfer depends on the learner Actually this transfer can invol
10. crivons ensuite un point de vue de l Intelligence Artificielle sur le raisonnement par classification et le Raisonnement Partir de Cas R PC Apr s avoir pr sent des utilisations existantes du R PC pour des EIAH nous d crivons les aides que nous envisageons de fournir l apprenant Nous terminons par une description de l architecture d un syst me pouvant fournir ces aides en pr cisant les repr sentations des connaissances propos es Raisonnement par analogie en psychologie cognitive Quelques d finitions L analogie est fond e sur la notion de similitude entre objets d un univers donn Dans ce cadre conceptuel une situation source et une situation cible sont analogues Le raisonnement par analogie correspond l utilisation des connaissances de la situation source pour acqu rir des connaissances nouvelles sur la situation cible Nguyen Xuan 1990 Le terme transfert d signe l influence d un apprentissage ant rieur dans une situation sur un apprentissage subs quent dans une autre situation On parle de transfert intra domaine lorsque les situations source et cible appartiennent au m me domaine et de transfert inter domaines lorsque les situations source et cible appartiennent des domaines diff rents Cette distinction est pertinente car il existerait des m canismes diff rents pour chaque transfert Gentner 1983 Seifert 1989 Holyoak et Thagard 1997 Dans l tude de la r solutio
11. du graphe Le syst me utilise les connaissances de r solution associ es cette classe pour obtenir une solution au probl me pos R utiliser un probl me analogue Inspir des travaux de M Minsky sur les cadres de donn es Minsky 1975 le paradigme du Raisonnement Partir de Cas a t d fini par R Schank Schank 1982 travers le mod le Dynamic Memory Ce paradigme permet d une part de mod liser le raisonnement Kolodner 1993 et d autre part de r aliser des syst mes d IA permettant une interpr tation et ou une r solution de probl mes Aamodt et Plaza 1994 Leake 1996 Un cas est une connaissance contextualis e repr sentant une exp rience et qui permet de r soudre un probl me Il est constitu de deux aspects le contenu ce quoi il r f re un probl me d j rencontr et sa solution et le contexte les circonstances dans lesquelles il s applique d fini par des indices Le R PC peut tre d crit par un ensemble d tapes s quentielles que l on repr sente souvent par un cycle La premi re tape de ce cycle consiste d crire le probl me r soudre selon des traits ou indices pour laborer le cas cible L tape suivante consiste retrouver un cas similaire au cas cible qu on appelle cas source Cette tape de rem moration utilise les indices des deux cas pour les comparer et r aliser un appariement du cas cible au cas source Il s agit ensuite d adapter la solution ou
12. es l aide de classes de probl mes qui permettent de trouver une m thode de r solution adapt e au probl me r soudre Dans un deuxi me temps nous d crivons comment le Raisonnement Partir de Cas permet de r utiliser des connaissances contextualis es pour r soudre un nouveau probl me Classer un probl me pour le r soudre Utiliser un sch ma pour r soudre un probl me peut revenir trouver quelle classe le probl me appartient afin d appliquer une m thode de r solution adapt e aux probl mes relevant de cette classe Cette d marche issue de la classification heuristique Clancey 1985 est utilis e dans les syst mes fond s sur SHIRKA Rechenmann Fontanille et Uvietta 1990 pour aider l utilisateur choisir dans une biblioth que de calcul scientifique la m thode la mieux adapt e une t che donn e Rechenmann et Rousseau 1992 L architecture SYRCLAD Guin Duclosson 1999 propose d une part un cadre g n ral dans lequel on peut expliciter de mani re d clarative une classification de probl mes et les connaissances de reformulation et de r solution qui y sont li es et d autre part un m canisme d exploitation de ces connaissances Le syst me SYRCLAD construit un nouveau mod le du probl me pos gr ce des connaissances de reformulation et en utilisant un graphe de classification des probl mes du domaine Ce nouveau mod le est plus op rationnel et est instance d une classe de probl mes
13. es connaissances du mod le de l apprenant sur le type d aide qui lui convient le mieux Pour fournir de l aide l apprenant le module p dagogique utilise les bases de connaissances et les r solveurs du module expert Il peut ainsi proposer l apprenant la m thode de r solution adapt e au probl me d termin e par le syst me de classification Il peut aussi rappeler l apprenant un probl me semblable en utilisant le syst me de R PC du module expert Ce syst me de R PC utilise alors comme base de cas les probl mes que l apprenant a d j r solus c est dire la base de cas contenue dans le mod le de l apprenant L interface g re les interactions entre le syst me et l apprenant Elle pr sente le probl me r soudre l apprenant lui permet de r clamer de l aide et de proposer une solution Elle fournit l aide du module p dagogique et l ventuelle correction du module de diagnostic Le module de diagnostic analyse la validit de la solution que propose l apprenant en utilisant les solutions propos es par les r solveurs et propose une ventuelle correction De plus il r alise comme nous Dans la situation o ce choix est la charge du syst me l avons d crit ci dessus le diagnostic du type d aide convenant le mieux l apprenant en observant si l aide a t efficace ou non et en reliant cette information au type d aide utilis Enfin il ajoute ces connaissances au mod le de
14. hypoth se qu il existerait ainsi deux processus de raisonnement par analogie Le premier consisterait en l utilisation d un sch ma connaissance abstraite g n ralis e Le second impliquerait l intervention de cas exemplaires sp cifiques Une exp rimentation d crite dans Didierjean et Cauzinille Marm che 1998 consiste proposer aux apprenants d tudier et d expliquer oralement des probl mes accompagn s de leur corrig puis de r soudre des probl mes similaires Les tapes de r solution des probl mes pos s sont similaires celles des probl mes pr sent s en exemple Cependant certains probl mes r soudre ressemblent aux exemples par leurs traits de surface alors que d autres en sont plus loign s Les auteurs mettent en relation les verbalisations des apprenants au cours de la phase d tude avec la performance des sujets dans la r solution des nouveaux probl mes Deux groupes de sujets ressortent Certains r ussissent aussi bien les deux classes de probl mes pendant la phase d tude et d explication ils montrent des signes de comparaison des probl mes entre eux Cela semble donc t moigner d un raisonnement par analogie utilisant un sch ma ces apprenants savent extraire les similitudes entre des probl mes sources analogues D autres sujets parviennent mieux r soudre les probl mes proches des exemples que les probl mes plus loign s pendant la phase d explication ils ne font pas de compara
15. ison Leur raisonnement par analogie semble donc tre m diatis par des cas Cette tude prouve l existence de variations interindividuelles pour le contenu du transfert analogique Une exp rience ult rieure Didierjean et Cauzinille Marm che 1998 a mis en vidence le fait que certains sujets sont m me d utiliser simultan ment les deux types de connaissances Les performances de ces sujets montrent que l utilisation des deux processus permettrait une meilleure progression dans l tude d un domaine Les auteurs d finissent l expertise d un domaine par la pr sence de connaissances abstraites et de cas particuliers et les r sultats de leurs exp riences semblent confirmer cette d finition Cependant il faut inclure une dimension temporelle dans l tude d un domaine par les apprenants En d but d apprentissage les individus poss dent peu de connaissances sur le domaine en question Ils utilisent alors l analogie par le biais d exemples Avec l exp rience ils construisent des g n ralisations et acqui rent donc des sch mas Didierjean et Cauzinille Marm che 1999 Dans la section suivante nous pr sentons certains mod les issus de l Intelligence Artificielle qui mettent en uvre l utilisation de sch mas et l utilisation de cas en r solution de probl mes Raisonnement par classification et R PC en Intelligence Artificielle Nous d crivons dans un premier temps comment repr senter des connaissances abstrait
16. le processus ayant men cette solution au cas cible Apr s cette tape d adaptation la solution propos e pour le cas cible est test e et ventuellement r vis e Enfin le cas cible avec sa solution est m moris dans la base de cas en fonction de ses indices il devient ainsi un cas source potentiel pour un probl me futur Utilisations du R PC en EIAH Le R PC est une technique de PIA r cemment utilis e dans le domaine des EIAH Le R PC peut intervenir dans diverses composantes d un EIAH La mod lisation des connaissances de l apprenant peut tre r alis e gr ce au R PC Shiri A meur et Frasson 1998 de m me que l valuation de l apprenant Khan 2000 Par comparaison du mod le de l apprenant avec des valuations d autres apprenants formant une base de cas le R PC peut galement permettre la s lection d une strat gie d apprentissage Gilbert 2000 ou la construction d un chemin dans un hypertexte Heraud et Mille 2000 L utilisation la plus proche de notre proposition est l enseignement partir de cas ou Case Based Teaching Schank et Edelson 1990 Dans les syst mes fond s sur cette strat gie d apprentissage lorsque l apprenant est en difficult lors de la r solution d un probl me ou lorsqu il est face un probl me qu il n a jamais rencontr d un nouveau domaine ou d un nouveau type le syst me lui propose un cas similaire celui qu il a r soudre Dans
17. me le syst me peut comme dans l aide de type sch ma donner la solution du probl me en restant sur le choix d une aide de type cas Il pr sente alors les deux probl mes avec leur solution en mettant l accent sur les indices identiques du cas source et du cas cible Comment choisir le type d aide Au cours de l apprentissage d un domaine par un novice celui ci n utilise pas de mani re syst matique soit des sch mas soit des cas pour r soudre des probl mes Comme on l a vu dans la premi re partie de cet article il est probable qu un novice utilise plut t des cas dans un premier temps puis des sch mas quand il a acquis plus d exp rience On souhaite proposer l apprenant une aide personnalis e un moment donn Cette aide peut consister soit s adapter aux pr f rences de l apprenant soit essayer d influencer la m thode de r solution qu il utilise S adapter aux pr f rences de l apprenant consiste lui pr senter le type d aide correspondant la m thode qu il semble utiliser de mani re pr dominante Essayer d influencer sa r solution consiste au contraire lui proposer le type d aide qui ne correspond pas sa m thode de r solution Le choix du type d aide doit tre param trable L enseignant peut d cider de laisser l apprenant choisir le type d aide qu il pr f re utiliser un moment donn Il peut aussi imposer le type d aide cas ou sch ma
18. mples more Flexible and Reusable by Exploiting Case Based Reasoning Workshop 5 Case Based Reasoning in Intelligent Training Systems ITS 2000 Montreal 23 28
19. n de probl mes en psychologie cognitive le terme exemple est employ pour d signer un probl me dont la solution est donn e l apprenant Cela correspond ce que l on nomme cas en R PC Le raisonnement partir d exemples et le R PC en Intelligence Artificielle est caract ris par le fait que le probl me r soudre et le probl me r solu par analogie proviennent du m me domaine Py 1994 Beaucoup d tudes ont t r alis es en psychologie cognitive sur l analogie inter domaines Le transfert intra domaine constitue un sujet moins trait et plus r cent Py 1994 Dans la suite de cet article nous nous int resserons uniquement au transfert intra domaine et plus particuli rement au contenu de ce transfert analogique Transfert de cas ou de sch ma L un des probl mes majeurs du raisonnement par analogie est de savoir ce qui est transf r au cours de ce processus Le corollaire de cette question est de d terminer quel degr d abstraction les connaissances sources sont encod es Dans Didierjean et Cauzinille Marm che 1998 les auteurs montrent que deux processus sont observ s chez les sujets l utilisation d une connaissance abstraite et l utilisation de cas Ces auteurs partent du postulat qu une m me situation un probl me par exemple est stock e diff rents niveaux d abstraction dans notre syst me cognitif du plus sp cifique au plus g n ral partir de l ils posent l
20. nant contient des connaissances indiquant le type d aide qui convient le mieux l apprenant selon le succ s ou l chec des pr c dents apports d aide On peut en effet penser que pour les probl mes o un apport d aide a t n cessaire l apprenant si une aide de type cas a la plupart du temps permis l apprenant de trouver une solution au probl me alors qu une aide de type sch ma ne l a pas aid c est une aide de type cas qui convient le mieux cet apprenant Le syst me donne une plus grande importance aux derniers probl mes r solus de mani re tenir compte de l volution du comportement de l apprenant Cette derni re caract ristique pourrait tre am lior e de mani re tenir compte des choix du module p dagogique dans les probl mes qu il pose l apprenant il est en effet possible qu un type d aide convienne mieux l apprenant pour une classe de probl mes alors qu il pr f re un autre type d aide pour une autre classe de probl mes Le module p dagogique a pour r le de choisir le probl me r soudre puis de fournir de l aide l apprenant si cela s av re n cessaire pendant la r solution Pour choisir le probl me partir de la base de probl mes cibles le module p dagogique utilise les connaissances du mod le de l apprenant sur les probl mes que celui ci a d j trait s Pour choisir quel type d aide fournir l apprenant le module p dagogique utilise l
21. pe si l apprenant pr f re utiliser une aide de type cas en d but d apprentissage on pourra suivre ses pr f rences dans un premier temps puis dans un deuxi me temps lui imposer une aide de type sch ma afin de l amener construire des connaissances plus d contextualis es Nous avons pr sent plusieurs types d aide relevant soit du type sch ma soit du type cas Nous allons pr sent proposer une architecture pour un syst me capable de proposer ces aides et d crire comment organiser et repr senter les connaissances d un tel syst me Architecture du syst me et repr sentation des connaissances La figure 1 repr sente une architecture possible pour le syst me que nous proposons Nous d taillons chaque module de l architecture propos e ainsi que les interactions entre ces modules Le module expert est constitu de deux bases de connaissances et de deux processus de r solution de probl mes Un premier r solveur de probl mes utilise des connaissances de type sch mas repr sent es par une hi rarchie de classes de probl mes et classe le probl me r soudre pour trouver une m thode de r solution ce r solveur pourra tre impl ment gr ce Parchitecture SYRCLAD Guin Duclosson 1999 Un second r solveur utilise une base de cas pour r soudre des probl mes suivant un raisonnement partir de cas Ces deux r solveurs sont capables de r soudre le probl me parall lement l apprenant Le mod
22. probl me et pour lesquels on peut adapter sans difficult un probl me d j r solu en utilisant un raisonnement partir de cas Diff rents types d aide Nous d crivons ici les diff rents types d aides que nous souhaitons que l environnement puisse proposer Nous utiliserons comme exemple un probl me simple de g n tique La notion du cours correspondante concerne la transmission des all les r cessifs situ s sur des autosomes nonc du probl me Dans une population humaine effectif N 300 suppos e en quilibre 75 individus sont victimes d une maladie m tabolique due un all le autosomal r cessif a pr sent en deux exemplaires Quelle est la probabilit qu un enfant d un couple sain soit lui m me atteint Le premier type d aide que le syst me peut proposer l apprenant consiste lui rappeler la connaissance abstraite utiliser pour r soudre le probl me pos Un all le est une version possible d un g ne Un all le r cessif doit tre pr sent en deux exemplaires pour s exprimer Un autosome est un chromosome non sexuel Nous parlerons d aide de type sch ma Il s agit ici de pr senter la formule utiliser en rappelant les conditions dans lesquelles elle s applique Il existe une formule qui peut s appliquer ce probl me elle s applique uniquement pour les populations l quilibre pour les all les r cessifs port s par des autosomes et pour des parents sains
23. pte de l existence des deux modes de transfert analogique mis en vidence en psychologie cognitive Proposer diff rents types d aide Contexte de l aide Nous nous pla ons dans le cadre d un EIAH utilis par l apprenant apr s que celui ci ait assist un cours portant sur les notions concern es L environnement propose l apprenant des probl mes r soudre mettant en situation les connaissances abord es en cours Nous proposons une mani re d individualiser l aide propos e l apprenant pour r soudre des probl mes Il s agit d adapter les interventions tutorielles au mod le cognitif de l tudiant Cauzinille Marm che et Mathieu 1988 Nous nous appuyons pour cela sur les travaux de psychologie cognitive pr sent s dans la premi re partie de cet article r v lant la variabilit inter individuelle dans l utilisation de cas ou de sch mas en r solution de probl mes Nous proposons en effet de proposer une aide l apprenant en situation de difficult dans sa r solution de probl me cette aide consistant pr senter soit une connaissance abstraite du cours soit un probl me analogue qu il a d j rencontr Cette aide peut tre sollicit e par l apprenant ou propos e spontan ment par le syst me qui a d tect un besoin d aide Notre proposition concerne des domaines pour lesquels on peut pr senter explicitement l apprenant les connaissances de type sch ma utiliser pour r soudre un
24. ule d aide peut ainsi utiliser les r solutions de ces r solveurs ainsi que les deux bases de connaissances Requ te pour l aide Apport de cas ou de MODULE P DAGOGIQUE Choix du probl me poser Base de probl mes cibles sch ma Requ te d aide L Processus Connaissances r visables d aide MODULE EXPERT Bases de connaissances R solveurs Classification Pr cision du type d aide Probl me INTERFACE UTILISATEUR Proposition d un probl me r soudre Solution propos e par l apprenant MOD LE DE L APPRENANT Exp rience de l apprenant probl mes et solutions Connaissances sur les m thodes utilis es Mise jour MODULE DE DIAGNOSTIC Diagnostic de la solution Diagnostic de l aide utilis e Solution de l apprenant et aide s utilis e s Correction R SOLUTION Figure 1 Architecture du syst me Le mod le de l apprenant contient d une part une repr sentation de l exp rience de l apprenant les probl mes rencontr s et leur solution telles qu il les a trouv es ou telles que le syst me les lui a fournies si la r solution s est sold e par un chec ce qui constitue une base de cas Le succ s de la r solution est galement pris en compte l apprenant pouvant avoir chou r ussi sans l aide du syst me ou r ussi avec l aide du syst me D autre part le mod le de l appre
25. ve either abstract knowledge schemata or contextualized knowledge cases We propose here an architecture for an ILE Interactive Learning Environment which can propose to the learner several types of assistance during problem solving Actually assistance can consist in remembering him an abstract knowledge or a similar problem he has already seen Key words assistance for problem solving case based reasoning classification based reasoning Introduction Nous nous pla ons dans le cadre d un Environnement Informatique d Apprentissage Humain EIAH o l apprenant est amen r soudre des probl mes d application de notions enseign es en cours Des travaux de psychologie cognitive r v lent une variabilit inter individuelle dans l utilisation de cas ou de sch mas en r solution de probl mes En effet certains sujets utilisent plut t des connaissances abstraites pour r soudre des probl mes alors que d autres pr f rent adapter la r solution d un probl me analogue qu ils ont d j rencontr Afin d adapter l aide l apprenant dans un environnement d aide la r solution de probl mes nous proposons donc de lui pr senter soit des connaissances abstraites sch mas soit des connaissances contextualis es cas Dans cet article nous pr sentons les r sultats de psychologie cognitive sur lesquels nous nous appuyons pour proposer une aide fond e sur les cas ou sur les sch mas Nous d
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