STEAMER est un outil conçu pour l'entraînement des ingénieurs qui vont concevoir des puces électroniques. STEAMER propose un modèle d'usine à propulsion via un langage d'icônes animées, qui permettent aux "étudiants" de former un modèle mental et d'apprendre les procédures en manipulant ces usines simulées.
Beaucoup d'efforts ont été investis dans le développement d'outils graphiques dans le but d'inciter les non-programmeurs à générer des simulations interactives graphiques.

Lors de l'apprentissage d'un environnement aussi complexe qu'une usine à vapeur, les "étudiants" ont besoin d'une aide qui complète les manipulations libres.
L'idée initiale était d'élargir les capacités de STEAMER : la simulation d'une part et la pédagogie d'autre part. Ce deuxième axe devait alors couvrir : les procédures concernant les opérations de l'usine, les principes de base de l'engineering et les explications sur le fonctionnement de l'usine.
Deux modules ont finalement été créés : un module d'aide qui fournissait un feed-back pendant l'exécution des procédures connues et un minilaboratoire permettant l'exploration de composants particuliers.

Les explications de procédures : les objets abstraits
Les explications d'experts révélèrent une connaissance profonde et complexe du système, qui n'était jamais explicitement capturées dans STEAMER. Cependant, dans l'optique d'expliquer les procédures, ces observations suggérèrent 3 points importants pour le design d'un modèle d'aide. Des composants spécifiques sont décrits en terme d'outils abstraits; un outil est donné en terme de procédures abstraites exécutées sur ces outils abstraits.

L'utilisation d'abstractions graphiques englobe un grand nombre d'avantages pratiques pour construire des modèles de systèmes physiques tel qu'une usine à vapeur “inspectable”.
Il n'y a pas de matériel opaque, les composants ne sont pas répartis dans l'espace et les paramètres peuvent être “displayed” même si aucune instrumentation actuelle n'existe. L'étudiant peut même être mis au courant de phénomènes transitoires en stoppant la simulation ou en “single-stepping” à travers les procédures pour obtenir une compréhension détaillée de leurs effets sur le système. De plus il peut créer des situations hypothétiques en insérant des erreurs à l'intérieur de composants variés. Les modèles mentaux sont aussi des abstractions.
La tendance à vouloir accentuer le point de vue conceptuel plutôt que physique est appelé fidélité conceptuelle : un modèle de simulation est conceptuellement fidèle tant que sa présentation illustre les abstractions conceptuelles que les experts semblent utiliser dans leur raisonnement sur un système, plutôt que le système lui-même.
Ainsi la synthèse pédagogique de ces expériences est la suivante : faire fonctionner une simulation conceptuellement fidèle peut-être considérée comme une forme d'explication continue, si elle reflète la vision qu'à un expert d'un phénomène. Une explication complète nécessite une articulation des relations causales et fonctionnelles en plus de l'utilisation d'abstractions conceptuelles.
Cependant, le design de simulations, fidèles conceptuellement, même au niveau de l'interface de STEAMER, nécessite une compréhension de ce qui constitue un modèle qualitatif et de son utilisation pour supporter des processus de raisonnement. Pour gagner cette compréhension, plusieurs chercheurs ont investigué les modèles mentaux utilisés par des sujets pour raisonner à propos d'un outil de physique simple. Les résultats de ces études ont suggéré que le raisonnement qualitatif implique l'interaction de multiples modèles, chacun étant capable de contribuer à un aspect complémentaire pour la compréhension globale. La fidélité conceptuelle nécessiterait donc la fusion d'un certain nombre de modèles mentaux dans la représentation d'un système physique.

La recherche en Intelligence artificielle a notamment orienté ses investigations vers l'utilisation pédagogique des abstractions et simulations. STEAMER s'en est inspiré mais la recherche théorique sur des modèles mentaux et sur la fidélité conceptuelle n'y a pas encore trouvé une incarnation explicite de l'Intelligence Artificielle. Ce modèle est purement mathématique. Il est converti en concepts qualitatifs simplement par l'utilisation de représentations schématiques graphiques et de procédures associées. On ne peut donc pas dire de STEAMER qu'il possède le modèle mental d'un système à propulsion qu'il cherche à enseigner. Il fournit plutôt une vision “inspectable” abstraite d'un modèle quantitatif. Il rejoint les nombreuses limites pédagogiques de SOPHIE-I, en particulier au niveau des explications causales. Au début du projet, l'objectif d'expliquer des systèmes complexes était l'un des points fascinant du projet initial STEAMER. C'est justement l'intérêt dans le raisonnement et les explications qualitatives de systèmes et processus, qui a permis la réalisation du projet tout entier. Même s'il n'y a pas eu de réalisation dans le système implémenté, ce projet a suscité de nombreuses études. Ainsi une étude sur le type de raisonnements qualitatifs impliqués dans la pensée humaine ; par exemple comment pensent les gens dans des processus physiques comme le transfert de la chaleur dans une usine à vapeur (ex : la théorie du Processus Qualitatif (PQ) sur la représentation de modèles mentaux du monde).

La nature abstraite des modèles mentaux a entraîné le développement de la notion de fidélité conceptuelle dans la représentation de systèmes physiques. STEAMER a joué un rôle important dans l'intérêt porté au développement de simulations graphiques à l'entraînement orienté objets. En fait, la fidélité conceptuelle combinée aux interactions amène une dimension pédagogique supplémentaire.
QUEST poursuit un but similaire à STEAMER mais utilise une représentation interne de modèles qualitatifs pour générer des explications. QUEST a aussi des objectifs de développement.