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Systèmes tutoriels intelligents Pertinence pour le CREAS

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Systèmes tutoriels intelligents Pertinence pour le CREAS Powered By Docstoc
					    Astus et le défi de la
    représentation des connaissances dans
    les systèmes tutoriels intelligents
                              André Mayers
                          Département d’informatique
                           Université de Sherbrooke

                          Directeur du groupe ASTUS
                              Membre du CIRTA
                              Membre du CREAS




1
    Plan



       Introduction
       Astus
       Conclusion




2
    Introduction

       Le groupe Astus
       Les deux boucles des STI
       STI et e-Learning
       Cognitive Tutors et CTAT
       Andes




3
    Astus
    Introduction

       1997 Miace
       1999 Cyberscience
       2003 Astus
        –   Plateforme de système tutoriel intelligent
        –   Caractéristiques
                Domaines scientifiques et techniques
                Souplesse dans la représentation des connaissances
                Simulation de laboratoire
        –   Jean-François Lebeau (cette présentation)
        –   Philippe Fournier-Viger
        –   Mehdi Najjar


4
    Les deux boucles d’un STI
    (VanLehn)

       Boucle externe
        –   Gestion globale de l’apprentissage
                Choix d’une activité d’apprentissage
        –   Davantage associé au e-learning
       Boucle interne
        –   Gestion d’une activité d’apprentissage
                Choix de l’action maximisant les chances
                 d’apprentissage
        –   Davantage associé au STI
5                                                           Introduction
    STI vs e-learning
       e-learning
         –    Produire un système commercialisable
         –    Gestion de classe
         –    ~ Absence de la boucle interne
         –    Interopérabilité
         –    Réutilisation
         –    Appropriation « facile » de l’outil par les professeurs
       STI
         –    Boucles interne et externe
         –    Modèle cognitif du domaine
         –    Granularité fine du modèle de l’apprenant
         –    Suivi des étapes dans l’environnement d’apprentissage
         –    Adaptation fine aux caractéristiques de l’apprenant


6
Cognitive tutors et CTAT

    Introduction
    Exemples de Cognitive Tutor et CTAT
    Connaissance sémantiques et procédurales
    Interaction système et interface




                    7
Cognitive tutors
Introduction
   1983 : ACT*
   1984 : lisp tutor et geometry tutor
   1987 : algebra tutor
   1990 : Partenariat avec les commissions scolaires
   1993 : ACT-R
   2004 : 2000 écoles à travers les États-Unis




                          8
Algebra Tutor I :
interface principale




    9
L’environnement
graphique de CTAT




   10
Cognitive tutor
Connaissances sémantiques : WME




   Sémantique d’une WME
    –   Qu’est-ce que le système connaît d’une WME




                                11
Cognitive tutor
Connaissance Procédurale : Règle de production




   Souplesse des règles de production
                      12
Cognitive tutor
SAI : communication avec l’interface

    Structure de données avec 3 composantes
     –   S: la composante de l’interface sélectionnée
            Une colonne
     –   A: la nature de la manipulation
            Écriture du chiffre de l’addition de la colonne
     –   I: la valeur saisie
            5




                                 13
     Andes

        Introduction
        Démonstration
        Architecture




14
     Andes
     Introduction

        Historique
         –   Cascade 1992-1999
                 Modèle cognitif
         –   Olae 1995-2001
                 Interface graphique et modèle de l’apprenant
         –   Andes 2001
                 Module tuteur
        Objectif
         –   Maîtrise des lois de la physique
         –   Générer des solutions en fonctions de ces lois

15
Interface : Physique




               16
Interface : Probabilité




                17
Une étape :
Définir le déplacement d’un corps




                18
Architecture de Andes


   Base de connaissance (KB)
   Module expert (Problem Solver)
   Module pédagogique
   Librairie mathématique
   Interface graphique




                             19
Base de connaissance

   Connaissance du domaine
    –   Principes
            Méthode d’application (problem solving method)
    –   Principe mineur
            Clause de Horn
    –   Concepts
    –   Définition des problèmes
    –   Connaissances didactiques
Module expert (Problem Solver)
   Moteur d’inférence
   Applique une stragégie de résolution de problème
    –   La stratégie de la variable cible
   Produit un graphe des solutions par problème
Le module pédagogique

   Algorithme pour la gestion des interactions pédagogiques
     –   Procédures pour déterminer ce que l’étudiant doit faire.
         (En utilisant le graphe des solutions et ce que l’apprenant a fait, quelle
         devrait être sa prochaine étape ? )


   Algorithme pour déterminer le type du hint et son niveau de
    spécificité
La librairie mathématique

   Moteur d’inférence de type boîte noire
     –   Vérifie l’équivalence entre deux systèmes d’équation
     –   Trouve la solution à un système d’équation
L’interface graphique

   Dédié à un type de méthode de résolution de problème
   Simulation de papier-crayon
En regardant sous le capot

   Moteur d’inférence
    –   Dédié aux domaines où les problèmes sont
        résolus
            Définition des variables
            Appliquer les principes sous forme d’équation
            Résoudre le système d’équation
    –   Stratégie de la variable cible
            Chainage arrière
    –   Les problèmes de probabilité sont résolus
        exactement de cette façon.
En regardant sous le capot

   L’interface
    –   Une étape peut être défini comme plusieurs
        interactions.
    –   L’interface est fortement lié au moteur d’inférence
        i.e. les composantes graphiques génériques
        seront les mêmes d’un domaine à l’autre.
    –   L’interface a une bande passante élevée
            Elle communique beaucoup d’information au tuteur
    –   L’interface est contraignante pour les variables
        mais il n’y a pas de contraitnes d’ordre pour les
        équations
     Astus
     Plan

        Introduction
        Architecture et Agent expert
        Exemples de laboratoire
        Les connaissances




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     Astus
     Introduction

        1997 Miace
        1999 Cyberscience
        2003 Astus
         –   Plateforme de système tutoriel intelligent
         –   Caractéristiques
                 Domaines scientifiques et techniques
                 Souplesse dans la représentation des connaissances
                 Simulation de laboratoire
         –   Jean-François Lebeau (cette présentation)
         –   Philippe Fournier-Viger
         –   Mehdi Najjar


28
L’architecture de ASTUS
L’agent expert
L’agent expert :
La base de connaissance
Astus : Addition de fraction
Astus : Le monde des blocs
Interchanger C et E
Astus : La machine
Utilisation du noyau
Astus : Soustraction hexadécimale
Astus : GNT
«agarose gel»
Astus : GNT
Carte de restriction et préparation d’un gel




                       37
Les connaissances

   Connaissances procédurales
   Connaissances sémantiques
   Connaissances épisodiques
Rôle de la représentation des K

       Substitut du domaine réel,
          –   Permet de raisonner sur le domaine.
       Vision particulière du domaine.
       La nature des inférences.
       Moyen efficace sur le plan computationel de manipuler
        les connaissances.
       Langage pour communiquer à propos du domaine.
Les connaissances procédurales

   Requêtes

   Procédure primitive
    –   Script d’action sur la base de connaissance
    –   Script d’interaction exécuté par l’agent interface ou l’apprenant


   Procédure complexe
Les connaissances procédurales

      G_AddColumns                       G_WriteSum
                        getColumns                                    PP_WriteSum

                                                          getSum
      PC_AddColumns
                           PC_AddColumn
                                                                        getCarry

       G_AddColumn            G_WriteCarry            PP_WriteCarry




   G_ (rectangle) : But (connaissance sémantique
   PC_ (ovale) : Procédure complexe
   PP_ (ovale)      : Procédure primitive
   Italique (ovale) : Requête
Connaissances procédurales
Les requêtes

   Actions mentales non visibles
   Outils cognitifs fournis à l’apprenant

   Arguments :
     –   un chunk représentant le type du résultat
     –   l’instance de contexte dans lequel faire la requête
     –   un nom local pour le résultat
     –   …
   Types prédéfinis
     –   Prochaine acétate
Connaissances procédurales
Les requêtes

   Requêtes prédéfinies
    –   obtenir l’unique, ou toutes les instances représentant un chunk,
    –   obtenir une instance (ou un ensemble) à partir d’un lien d’une autre
        instance,
    –   obtenir l’image d’une fonction (on peut contraindre les arguments),
    –   obtenir une instance statique à partir de son nom,
    –   obtenir l’ensemble des instances qui satisfont une relation (unaire ou
        binaire) avec une instance donnée.
    –   les sous-requêtes qui à partir d’un ensemble d’instance retournent un
        résultat plus précis :
            la différence, l’union et l’intersection avec un autre ensemble;
            le «sous-ensemble» qui retourne seulement les instances représentant un chunk plus précis
            l’«l’application», qui à partir d’un ensemble et d’une fonction, retourne l’ensemble des images.
    –   Les requêtes sur les connaissances épisodiques
Procédure Primitive
scripts d’actions (en Java)

   Créer une nouvelle instance ou un nouvel ensemble
    d’instances,
   Modifier la valeur d’un attribut d’une instance de concept,
   Ajouter ou retirer une instance dans un ensemble.
   Retirer une instance de fonction ou de relation
   Obtenir le résultat d’une requête.
Les connaissances procédurales
Les procédures complexes

   Procédure-séquence
    –   Contraintes d’ordre
   Procédure-sélection
    –   Procédure-conditions
    –   Procédure-choix
   Procédure-itération
    –   Pour un nombre fixe
    –   Pour chaque instance d’un ensemble
    –   Tant que qu’une condition est fausse
Règle de production vs
Plan hiérarchique

Règles de production
   Si le but est de faire une tasse de thé + la bouilloire est vide
    alors Mettre de l’eau dans la bouilloire
   Si le but est de faire une tasse de thé + la bouilloire est pleine
    alors Mettre la bouilloire sur le poêle
   Si le but est de faire une tasse de thé + la tasse est vide
    alors Mettre les feuilles de thé dans la tasse
   Si le but est de faire une tasse de thé + les feuilles de thé sont dans la tasse
    + l’eau dans la bouilloire est chaude
    alors Mettre l’eau dans la tasse
Règle de production vs
Plan hiérarchique

Plan hiérarchique
 Préparation d’une tasse de thé
  –   Préparer l’eau
          Mettre de l’eau dans la bouilloire
          Mettre la bouilloire sur le poêle
  –   Faire l’infusion
          Mettre les feuilles de thé dans la tasse
          Verser l’eau bouillante dans la tasse
Les connaissances sémantiques :
Hiérarchie ontologique de haut niveau




   Ce sont tous des classes abstraites
Les connaisances sémantiques :
Hiérarchie d’instanciation

   Chunk
    –   Modèle de connaissances
   Instances
    –   Base de connaissance
   Cognition
    –   Base de connaissance
    –   Mémoire épisodique
    –   ConceptA . InstanceB#i . Cognition#j . Temps#k
Concept, fonction et relation
L’addition en colonne

                    Addition          col.            Carry
    NoCarryCol.                                                 carry digit            1
                            cols.               col-carry-result
                     Is-a                                                     instance of
     FirstCol.                                        top op.
                     Is-a
                                    Column                             Digit                Sum
                    next                             bottom op.
      NextCol.
                                                    col-sum-result             summation
                     col.
                                             col.


    rectangle : Concept
    Ovale      : Relation ou fonction
    Triangle : Instance statique
                : Héritage
                 : nom des attributs
Concepts, relation fonction
Le monde des blocs
Les connaisances sémantiques
Les contextes

   Réseau de concepts associés à une tâche
   Les chunks de type Contexte (ontologie)
    –   Contient les chunks servant de point d’ancrage
   Les instances de Contexte
    –   Contexte ontologique
            Instances statiques
    –   Contexte de raisonnement
            Instances inférées de concepts, fonctions ou relations
    –   Contexte d’une tâche ou une sous-tâche significative
    –   Métacontexte
            Contient tous les autres contextes
Les contextes
Le monde des blocs
Les connaissances sémantiques
dans l’interface : les vues




             View of a column

      View of the subtraction
                                Views of some digits
Les connaissances sémantiques
dans l’interface : les vues
Les connaissances épisodiques
L’épisode courant
États des occurrences de procédures

   Applicable : Une procédure dont les paramètres correspondent aux arguments
    du but.
   Non applicable : voir état précédent.
   En exécution : Une procédure, dont au moins un des sous-buts n’est toujours
    pas satisfait (le but est atteint ou échoué).
   Annulée : une procédure en exécution ou terminée qui a été annulée par le
    pédagogue ou l’apprenant.
   Terminée : Une procédure dont tous les sous-buts sont satisfaits (atteint ou
    échouée).
   Rejetée : Une procédure applicable qui n’a pas été mise en exécution.
   Avortée : Une procédure dont l’un des sous-buts est abandonné.
États des occurrences de buts

   Inactif : Une procédure a sollicité le but, mais ne l’a pas encore activé.
   Prêt : Un but dont l’ensemble des requêtes a obtenu leur résultat.
   En attente : Un but qui attend qu’un autre but soit satisfait ou qui n’est pas prêt.
   Actif : Un but pour lequel on a déterminé l’ensemble de procédures applicables.
   Abandonné : Un but pour lequel aucune procédure n’a été terminée.
   Atteint : Un but pour lequel une procédure valide s’est terminée.
   Échoué : Un but pour lequel une procédure invalide s’est terminée.
     Astus
     Conclusion

        Cette présentation l’agent expert
         –   Connaissance sémantique, procédurale, épisodique
         –   Les structures ont une sémantique claire pour les agents
                 L’interprétation des actions de l’apprenant en fonction des structures est facilitée

         –   Équilibre entre les aspects explicites pour l’enseignement et
             les aspects computationnels pour l’efficacité
                 Distinction entre événements cognitifs et étapes

         –   Liens souples mais à large bande entre
                 la représentation des connaissances dans le système tuteur et
                 la représentation pour l’apprenant.

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