QCM - Le rôle des techniques d'intelligence artificielle dans les logiciels de formation
Basé sur le texte de Pierre Dillenbourg & Silvère Martin-Michiellot - Université de Genève, Suisse

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Remplis le questionnaire suivant en prenant en considérantion qu'il y a plusieurs réponses possibles. Attention! Chaque réponse erronée vaudra 1 point négatif... Dans le cas où tu ne connais pas la bonne réponse, coche alors la case Je ne sais pas, qui elle ne te pénalise d'aucun point. Chaque réponse corrrecte, quant à elle, vaudra 1 point positif. Bon travail!
     
    1. Un système expert est :
     
      Un système basé sur la connaissance 
      Un système basé sur les règles 
      Un système basé sur l'expérience 
      Un système basé sur l'automatisation d'une procédure 
      Je ne sais pas
     
    2. Un moteur d'inférence permet :
     
      De déduire le niveau de connaissance de l'apprenant 
      De mettre à jour le problème 
      De vérifier la validité de certaines règles 
      De vérifier le raisonnement de l'apprenant 
      Je ne sais pas 
     
    3. Les techniques de l'IA ne sont pas particulièrement adaptées :
     
      A l'enseignement des compétences élémentaires 
      A l'enseignement des perceptions élémentaires 
      A l'automatisation de compétences 
      Au développement de la réflexion 
      Je ne sais pas
     
    4. Les métarègles :
     
      Permettent de rendre la connaissance stratégique explicite 
      Déterminent la sélection des règles de plus bas niveau 
      Sont cachées dans les règles 
      Sont exprimées de manière implicite 
      Je ne sais pas
     
    5. Le principe qui permet d'inférer la connaissance de l'apprenant :
     
      Compare les réponses correctes simulées avec la réponse fausse de l'apprenant 
      Compare les réponses correctes simulées avec la réponse correcte de l'apprenant
      Porte le nom de "diagnostic cognitif" 
      Porte le nom de "modélisation de l'apprenant" 
      Je ne sais pas
     
    6. La technique des malrègles :
     
      Repose sur le principe que la connaissance de l'apprenant est stockée sous forme de règles dans son cerveau 
      Permet de générer des hypothèses sur les connaissances qui sont fausses ou manquantes 
      Permet de simuler le processus du raisonnement réel de l'apprenant 
      Est utilisée comme outil de diagnostic 
      Je ne sais pas
     
    7. Les micro-adaptations ne sont pas toujours suffisantes :
     
      Parce que l'apprenant comprend le domaine d'une façon globalement différente de celle de l'expert 
      Parce que l'expert comprend le domaine d'une façon globalement différente de celle de l'apprenant 
      Parce que la compréhension du domaine nécessite la présence de macro-adaptations 
      Parce que la haute granularité de base de règles permet de fournir des macro-adaptations 
      Je ne sais pas
     
    8. Une macro-adaptation est utile :
     
      Lorsque la progression de l'apprenant est linéaire mais inclus des sauts qualitatifs
      Lorsque la progression de l'apprenant n'est pas linéaire mais inclus des sauts quantitatifs 
      Lorsque la progression de l'apprenant n'est pas linéaire mais inclus des sauts qualitatifs
      Lorsque la progression de l'apprenant est linéaire, mais inclus des sauts quantitatifs
      Je ne sais pas
     
    9. Lors d'acquisition de connaissances déclaratives :
     
      Le système idéal est un système de question-réponse
      Le système idéal est un système d'environnements d'apprentissage
      Le système idéal est un système "Drill & Practice"
      Le système idéal est un système de connaissances associées
      Je ne sais pas
     
    10. Le but de l'intelligence artificielle dans les didacticiels:
     
      Est de soutenir les interactions avec l'apprenant
      Est de simuler l'intelligence humaine per se
      Est de raisonner comme l'apprenant
      Est de raisonner avec l'apprenant
      Je ne sais pas


  

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