Fiche Concept n°1

2. Définition

Enseignement par ordinateur traditionnel versus systèmes tutoriels intelligents

L'accès au contenu peut être varié, en lecture linéaire, par un index, par la table des matières etc. mais reste néanmoins rigide. Le concepteur d'un programme sur ce modèle doit prévoir à l'avance toutes les interactions possibles. Il peut mettre une aide et un glossaire à disposition de l'utilisateur mais son programme sera incapable de répondre à des questions inattendues et de saisir qualitativement les progrès de l'utilisateur. (Wenger, [5])

Un système de tutorat intelligent est construit différemment. Il contient avant tout les règles nécessaires à l'expert pour produire une interaction pédagogique à partir d'un corpus de connaissances. Ici, les connaissances pédagogiques et celles relatives au contenu sont séparées. Les connaissances relatives au contenu enseigné doivent être disponibles sous une forme "brute" qui permette leur utilisation indépendamment d'une interaction particulière.

Les années de gloire

1. l'enseignement serait plus individualisé et plus adapté aux particularités de l'élève
2. l'ordinateur rend possible l'apprentissage par l'action (Piaget)
3. la maîtrise d'une compétence se généraliserait à d'autres capacités d'ordre plus élevé grâce à des systèmes bien conçus (LOGO)

On pensait pouvoir construire un système adaptatif et autosuffisant capable de remplacer un maître humain. Or même si pour l'instant cet objectif n'est pas atteint, il reste un but à long terme envisageable (Wenger)

Kurt Reusser [3] tempère cet enthousiasme en nous faisant part de deux réflexions:

• Les théories psychologiques de l'apprentissage sont encore insuffisantes pour permettre de modéliser un apprenant en prise avec un matériel verbal.
• Et d'autre part, l'idée d'un système directif ne laissant pas l'élève faire des erreurs est critiquable. D'autre méthodes moins directives peuvent être utilisées comme outils pédagogiques pour former des élèves plus autonomes.

"On a cru que les progrès de l'informatique permettraient de développer des machines à enseigner à la fois intelligentes et adaptées au niveau de connaissance de l'élève. C'était une vision purement romantique!, remarque Kurt Reusser. Ce que nous pouvons développer aujourd'hui, ce ne sont que des instruments de travail pour améliorer les cours de maths et les possibilités d'auto-apprentissage des élèves" [4]

Quand faut-il de l'intelligence artificielle dans l'enseignement assisté par ordinateur?

Lorsque la tâche que l'on veut enseigner ne se réduit pas à un apprentissage par mémorisation, c'est à dire qu'une stratégie d'apprentissage par répétition du contenu n'est pas suffisante.(Dillenbourg, à paraître) Par contre, lorsqu'il s'agit d'acquérir une compétence qui nécessite une réflexion en plusieurs étapes, l'aide d'un agent extérieur peut être d'une aide précieuse. (voir à ce sujet les expérience Doise et Mugny sur le développement social de l'intelligence)

Structure d'un ITS

• a) Un module expert du domaine de connaissance: il contient une représentation des connaissances intrinsèques au domaine enseigné tel que le détiennent normalement les experts: faits, concepts et stratégies. Il contient également un programme expert qui résout les problèmes du domaine, qui utilise donc les représentations précédemment évoquées en les appliquant à un cas particulier.
• b) Un module de l'apprenant qui permet une simulation cognitive de l'apprenant. Il doit permettre un diagnostic et une évaluation de faible granularité de la compréhension de l'apprenant, de son niveau de connaissance et des processus de raisonnement qu'il utilise. Par ailleurs il sert à identifier des connaissances et des compétences émergeantes chez l'apprenant.
• c) Un module tuteur: qui sert à orchestrer l'intervention pédagogique du système. Il doit pour cela être capable
  1. de modéliser l'interaction maître-élève
  2. de sélectionner de manière adaptative les tâches présentées à l'apprenant
  3. de donner des feed-backs et de l'aide ciblés
  4. d'exercer des activités comme donner des explications ou des conseils et faire passer des tests.
• d) Un module d'interface utilisateur qui s'occupe de l'ergonomie de l'interaction, c'est à dire de la communication entre système et utilisateur ainsi que de la manipulation directe, des graphiques et de la compréhension du langage naturel.

Un programme d'intelligence artificielle est fait de règles qui sont des énoncés du type SI et ... ALORS faire x , activer la règle y etc. L'expertise d'un système consiste à savoir choisir les bonnes règles à appliquer à un moment donné.

Un problème est présenté sous forme écrite à l'élève. Celui-ci va dans un premier temps sélectionner les informations quantitatives pertinentes. Puis il liera une définition à chaque valeur (par exemple, 15 est le volume en litres que contient la baignoire). Il s'agit ensuite de former une structure logique avec les éléments du problème, intitulée "arbre de résolution". Cette manière de représenter la structure de la résolution du problème permet à plusieurs élèves de comparer leur manière de faire. (Reusser [4])

La résolution d'un problème d'arithmétique en langue naturelle (3 frères ont 150.-- à se partager, le premier obtient les 2/3 du second alors que le troisième reçoit la moitié du total...) requiert trois types de compétences: compréhension de texte (connaissances linguistiques), compréhension de la situation et compréhension mathématique.(Kintsch & Greeno 1985; Reusser 1989, 1990)

Le système doit être à même de passer d'une donnée en langage naturel, à la compréhension de la situation et pour terminer à une équation. Ce passage requiert différents niveaux de représentation (textuelle, situationelle et mathématique) Le niveau intermédiaire est crucial dans la compréhension d'un problème, il fait le lien entre l'entrée linguistique et la sortie formelle.

6 principes de design

1. Utiliser la technologie comme un outil didactique versus commue une fin en soi
2. Mettre à disposition de l'apprenant une aide procédurale et conceptuelle en implémentant un apprenant-expert (expert learner??) ainsi qu'un expert du domaine de connaissance.
3. Disposer d'outils permettant une représentation intelligible des données, de la communication et de la pensée. Comme le dit Simon (1945): "Solving a problem simply means representing it so as to make the solution transparent"
4. respecter le principe de variable control and minimal help, qui consiste à laisser un maximum d'initiative à l'apprenant tout en donnant de l'aide si elle est nécessaire ou demandée par l'apprenant. Ceci va contre l'idée d'un feed-back immédiat comme elle est présentée par Anderson (1989)
5. l'ordinateur devrait permettre à l'apprenant d'exprimer sa représentation du problème et à réfléchir à ses processus de pensée et aux produits de son apprentissage.
6. Etendre l'usage des ordinateurs à un contexte de coopération. On a trop tendance à considérer l'apprenant comme un individualiste. La cognition est distribuée dans un environnement d'apprentissage.(c.f. Dillenbourg)

Pour Reusser, le développement d'un outil pédagogique doit reposer sur trois lignes directrices: l'analyse de la tâche, une théorie de l'apprentissage ou de l'instruction qui réponde aux questions qu'enseigne-t-on et comment l'enseigne-t-on? Et en troisième lieu, une vision pédagogique et développementale de l'apprenant et des processus de l'apprentissage.

6. Relation à d'autres outils

7. Références

• [1] Dillenbourg P., à paraître, The role of artificial intelligence techniques in training software.
• [3] Reusser K., ?, From Cognitive Modelling to the Design of Pedagogical Tools., in S. Vosniadou, E. de Corte, R. Glaser & H. Mandl (Eds.), International Perspectives on the Psychological Foundations of Technology -based Learning Environments.
• [4] Reusser K., in Revue Horizons, n°18, septembre 1993. Article sur HERON
• [5] Wenger E., 1987, Artificial Intelligence and tutoring systems: Computational and Cognitive Approaches to the Communication of Knowledge. Eds: Kaufmann Publishers, Los Altos, California.
• [7] Dictionnaire de pédagogie en 10 volumes