Système tutoriel intelligent

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Définition

Les systèmes tutoriels intelligents (STI) sont des environnements d’apprentissage informatisés issus de l'EIAO (Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur) qui visent à personnaliser la formation. En effet ils ont été développés pour répondre aux limites de l'EAO (Enseignement Assisté par Ordinateurs) en ayant recours à l'intelligence artificielle pour mettre en place des systèmes plus souples et interactifs qui s'adaptent "aux besoins spécifiques de l'apprenant en évaluant et diagnostiquant ses problèmes afin de lui fournir l'aide nécessaire"(Buche C., 2005). Le but étant d'imiter le comportement d’un tuteur humain dans ses capacités d'expert pédagogue et d'expert du domaine. Ainsi, tout comme un tuteur, les logiciels de ce type ont le potentiel d’amener l’apprenant à réaliser une tâche et de fournir des rétroactions pertinentes sur leurs actions. Les STI répondent ainsi au besoin de placer l'apprenant au centre du processus d'apprentissage.

Les STI sont essentiellement des environnements de résolution de problèmes ou d’exercices. Ils favorisent l'apprentissage dans un domaine précis en guidant et en assistant l'apprenant. Parfois, ils exposent d’abord le contenu du domaine à l’apprenant ; parfois, ils présentent directement les exercices qui permettront d’assimiler les connaissances (Bourdeau et al., 2010, p. 13).

Historique

Utiliser l’ordinateur comme un outil pédagogique aidant à la formation a permis le développement des premiers systèmes d’Enseignement Assisté par Ordinateur (EAO) nés au début des années soixante. Ils reposaient sur les approches behavioristes et néo-behavioristes qui consistaient en des applications se centrant sur les objectifs à atteindre en proposant un découpage d’un contenu d’enseignement en unités réduites – considérées comme plus facilement assimilables par l’apprenant – organisées selon une progression conçue pour en faciliter la maîtrise (Quintin (2008 : 39-44)). "Il s'agissait avant tout de système d'enseignement qui s'efforçaient de proposer différentes tâches d'apprentissage comme la résolution de problème ou des simulations interactives"(Mendelsohn P. et Dillenbourg P., 1991).

En 1970 Carbonell publie le premier article réunissant les domaines de l’intelligence artificielle et de l’enseignement assisté par ordinateur (EAO). Ainsi, débute l’histoire de l’intelligence artificielle en éducation, prémisse à l’apparition des systèmes tutoriels intelligents.

En 1982, Cohen et al. publient une méta-analyse sur les résultats éducationnels du tutorat et de ses bienfaits. Deux ans plus tard, Bloom publie également un article relatant l’efficacité du tutorat (1984). Les chercheurs du domaine font le constat que le tutorat est un fondement solide sur lequel construire des systèmes adaptatifs et interactifs capables de fournir des services personnalisés, de 1 à 1 (Bourdeau et al., 2010, p. 6).

Les premiers STI sont donc apparus au début des années 80 à la convergence de plusieurs disciplines définissant le domaine émergent de l’intelligence artificielle en éducation, comme les sciences cognitives, l’informatique ou les sciences de l’éducation. SCHOLAR est le tout premier système du genre.
Le livre Intelligent Tutoring Systems paru en 1982 est le premier livre sur les STI. C’est une collection d’articles sur des travaux représentant une percée dans la mise en oeuvre de concepts et de techniques d’intelligence artificielle pour l’apprentissage (Sleeman et Brown). Toutefois, c’est la publication du livre Artificial Intelligence and Tutoring Systems de Wenger qui établit réellement les grandes lignes du nouveau domaine. C’est donc 1987 que débute le développement des STI modernes.

L'architecture d'un STI

L'architecture conceptuelle d'un STI comporte :

• un modèle de l'interface

qui représente la couche de communication entre l'apprenant et le système c'est à dire les interactions entre l'apprenant et le système. Cet interface peut varier le type d'environnement d'apprentissage et l'objectif étant de privilégier une approche de conception qui n'entrave pas l'apprentissage.
La qualité de l'interaction peut influencer le résultat de l'apprentissage. Aussi les principaux problèmes des interfaces d'apprentissage sont des problèmes d'interaction personne / machine. Pour y palier ilil faut être attentif d'une part à l'utilisabilité pour que la charge mentale liée à l'interface soit négligeable ainsi qu'à l'utilité en facilitant l'accès permette un accès au domaine d'apprentissage et en soutenant la métacognition de l'apprenant.
Les tendances actuelles s'orientent vers les dialogues tutoriels en langue naturelle, l'Intégration de la dimension affective dans l'interaction et les interfaces tangibles.

• un modèle du domaine

Aussi appelé modèle expert, il représente l'expertise de l'enseignant dans le domaine c'est à dire ce qui doit être enseigné. Il peut être modélisé de trois manières : approche «boîte noire» : appliquer une quelconque méthode de raisonnement sur le domaine -- non explicitée, sans aucune transparence à l'utilisateur ; un système expert -- peut expliquer ses raisonnements et un modèle cognitif : simuler la façon dont l'humain utilise les connaissances.

• un modèle apprenant

qui peut personnaliser l'apprentissage en tenant compte des spécificités de l'apprenant.

• un modèle pédagogique

qui sait comment enseigner.

Exemples de STI

Sytème	Caractéristiques
SCHOLAR (Carbonnell, 1973)	Tuteur sur la géographie de l’Amérique du sud mettant en œuvre des dialogues à initiative mixte.
BUGGY (Brown, 1978)	Tuteur en arithmétique sur la soustraction, basé sur les erreurs possibles de l’apprenant représentées explicitement.
PROUST (Johnson & Soloway, 1984)	Tuteur commercialisé d’analyse des erreurs de l’élève en programmation Pascal, par comparaison de sa solution avec des dérivations de schémas de solutions.
GUIDON (Clancey, 1987)	Tuteur sur les maladies infectieuses du sang. L’élève joue le rôle d’un médecin consultant. L’expertise pédagogique et le modèle de l’élève y sont explicites.

Références et sources

• Cédric Buche. Un système tutoriel intelligent et adaptatif pour l’apprentissage de compétences en

environnement virtuel de formation. Modélisation et simulation. Université de Bretagne occidentale - Brest, 2005. PDF