De nos jours, les systèmes tutoriels intelligents sont de plus en plus performants. Ils ont pour objectif de permettre à un apprenant ou groupe d'apprenants d'acquérir de nouvelles connaissances en s'adaptant à leurs besoins. Cependant, malgré leur objectif prometteur, ces systèmes ne sont pas très répandus dans le marché scolaire. De plus, comme l'a remarqué Sharon Aisworth (Ainsworth, 2005) les STl sont « mourants ». Le problème est de savoir quels sont les critères de qualité auxquels doit répondre un STl pour pouvoir augmenter son intégration dans le milieu académique. Beaucoup d'approches d'évaluation dnns la plupart des cas empiriques ont été proposées en réponse à ce problème. Toutefois, ces solutions empiriques ont pour principal défaut qu'il faut attendre une version fonctionnelle du STI. Par conséquenl, elles posent un problème de temps et d'argent. Afin de pallier ces difficultés, dans le présent document nous avons proposé une grille d'évaluation bidimensionnelle par inspection. En raison de leurs influences non négligeables sur l'acceptabilité d'un produit, les deux dimensions traitées dans notre grille seront l'utilisabilité (ou l'ergonomie) et l'utilité d'un STI. Notre grille est novatrice dans la mesure où elle est une compilation des différents critères d'évaluation. De plus, elle a été conçue pour une approche par inspection qui pourra guider la conception et permettre d'avoir une idée précise sur l'acceptation du STl avant un test empirique coûteux (en temps, en argent et en ressource). Afin de développer notre grille, nous nous sommes interrogés sur ce que l'on attend de chacune des composantes d'un STI. Par la suite, nous avons recensé les différentes techniques et approches d'évaluation STI réalisées jusqu'ici. À partir de cela, nous avons pu ressortir les critères d'utilité et d'ergonomie auxquels doit répondre un STl pour être acceptable. Enfin, pour montrer la pertinence de notre grille, nous l'avons appliquée à un STI mature ayant déjà subi cinq ans d'évaluation empirique à savoir ANDES. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Évaluation, STI, Utilité, Ergonomie ou utilisabilié, Qualité, Acceptabilité.

Pour améliorer le rendement des STI, de nombreux investissements matériels et immatériels ont été faits (Starkman, 2007). Cependant, les STI demeurent complexes et leur implémentation coûteuse (Aleven, 2006). En effet, plus l'apprentissage dispensé par le STI est personnalisé, plus le traitement computationnel est complexe. Réaliser et finaliser un STI capable d'évoluer de manière autonome dans un environnement complexe et riche en informations serait d'un grand intérêt. C'est à cette délicate réflexion que s'attaque mon mémoire. Tout su long de mon mémoire je présente un agent tuteur cognitif nommé CTS. Il repose sur une architecture semblable à un modèle psychologique de la conscience humaine. CTS cherche à simuler le fonctionnement de la conscience et ainsi tirer profit des phénomènes lui affairant. L'hypothèse de base est que les mécanismes de la conscience peuvent conférer au STI un comportement lui permettant de mieux gérer la complexité liée à l'environnement afin de prendre les décisions tutorielles de bonne qualité lors d'une séance d'entraînement à l'usage du bras. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Agent cognitif, Conscience, Réseau des actes, Microprocessus.

Depuis au moins une trentaine d'années, des ordinateurs ont été utilisés dans le domaine de l'enseignement. Les premiers systèmes ont été raffinés par l'intégration des techniques de l'intelligence artificielle donnant ainsi lieu aux systèmes tutoriels intelligents (STI). Les STI sont des agents autonomes et intelligents qui doivent considérer une quantité importante d'information afin de mieux suivre le raisonnement d'un apprenant et l'aider dans son processus d'apprentissage. Chez les humains, la conscience joue un rôle de premier plan dans le traitement de l'information. En effet, elle permet entre autre de filtrer l'accès aux informations fournies par l'environnement. Récemment, des chercheurs dans le domaine de la psychologie et de l'informatique ont fondé un nouvel axe de recherche lié à la conscience artificielle; le but est de tenter de reproduire les mécanismes de la conscience dans des agents logiciels afin d'augmenter leur capacité à raisonner. Ce mémoire traite de l'architecture d'un agent tutoriel intelligent « conscient ». Cette architecture est une extension du système IDA, développé par l'équipe du Pr. Stan Franklin de l'université de Memphis. Le système IDA offre un ensemble d'outils et de modèles permettant l'intégration de la conscience dans un agent logiciel. Il confère à un agent des capacités à filtrer les évènements de l'environnement pour centrer le raisonnement sur les informations les plus importantes. Cette capacité de filtrer l'information est réalisée grâce à la théorie de la conscience humaine de Baars. L'architecture qui résulte de cette adaptation de IDA est basée sur l'interaction d'agents plus simples (appelés micro-processus) qui collaborent sous la direction d'un réseau des actes (inspiré des travaux de Maes). Elle a été intégrée avec succès dans un système tutoriel intelligent pour l'entraînement des astronautes (CanadarmTutor). En plus de comporter plusieurs avantages par rapport aux architectures existantes, l'architecture proposée est générique et peut être réutilisée pour d'autres projets.

Le résumé en français n'a pas été communiqué par l'auteur. / Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur.

Les systèmes tutoriels intelligents (STI) sont un grand pas vers une réforme dans l'éducation. Ces systèmes offrent une souplesse d'enseignement que les autres aides pédagogiques informatiques n'ont pas. De ce fait, ils pourraient, s'ils sont bien intégrés dans un programme éducatif, décharger les professeurs pour qu'ils consacrent une attention particulière aux étudiants plus faibles. Les systèmes tutoriels intelligents atteignent cette souplesse grâce à la combinaison de sous-systèmes; l'un d'entre eux est la communication. Plusieurs recherches ont été effectuées dans ce sens notamment pour la communication en langage naturel. Cette communication peut être divisée en trois parties soit la compréhension du langage naturel, la génération de texte en langage naturel et la planification des dialogues. Cette dernière représente la base de ce type de communication. CTS (Cognitive Tutoring System) est un moteur de système tutoriel intelligent basé sur la conscience d'accès développée par le GDAC. CTS a été intégré à Canadarm Tutor pour son développement. Ce mémoire traite de l'ajout d'un système de planification du dialogue basé sur les travaux effectués sur Beetle. Dans un premier temps, plusieurs correctifs seront apportés au fonctionnement du Réseau des Actes pour tenter de stabiliser son comportement; d'autres amèneront le système plus près de ses fondements notamment l'ajout de la délibération. L'ajout du planificateur tel que décrit dans le STI de Beetle s'effectuera dans un second temps et utilisera l'architecture unique de CTS pour le faire. Cette combinaison d'architecture apportera plusieurs avantages et donnera un système de planification de dialogue générique et augmentable. ______________________________________________________________________________

Les systèmes tuteurs intelligents sont considérés comme un remarquable concentré de technologies qui permettent un processus d'apprentissage. Ces systèmes sont capables de jouer le rôle d'assistants voire même de tuteur humain. Afin d'y arriver, ces systèmes ont besoin de maintenir et d'utiliser une représentation interne de l'environnement. Ainsi, ils peuvent tenir compte des évènements passés et présents ainsi que de certains aspects socioculturels. Parallèlement à l'évolution dynamique de l'environnement, un agent STI doit évoluer en modifiant ses structures et en ajoutant de nouveaux phénomènes. Cette importante capacité d'adaptation est observée dans le cas de tuteurs humains. Les humains sont capables de gérer toutes ces complexités à l'aide de l'attention et du mécanisme de conscience (Baars B. J., 1983, 1988), et (Sloman, A and Chrisley, R., 2003). Toutefois, reconstruire et implémenter des capacités humaines dans un agent artificiel est loin des possibilités actuelles de la connaissance de même que des machines les plus sophistiquées. Pour réaliser un comportement humanoïde dans une machine, ou simplement pour mieux comprendre l'adaptabilité et la souplesse humaine, nous avons à développer un mécanisme d'apprentissage proche de celui de l'homme. Ce présent travail décrit quelques concepts d'apprentissage fondamentaux implémentés dans un agent cognitif autonome, nommé CTS (Conscious Tutoring System) développé dans le GDAC (Dubois, D., 2007). Nous proposons un modèle qui étend un apprentissage conscient et inconscient afin d'accroître l'autonomie de l'agent dans un environnement changeant ainsi que d'améliorer sa finesse. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Apprentissage, Conscience, Agent cognitif, Codelet.

Les systèmes auteurs (SA) constituent aujourd'hui des outils vitaux en ce qui a trait aux activités de conception de cours dans le domaine du Design Pédagogique (DP). Ces activités permettent d'élaborer des systèmes tuteurs dotés d'une intelligence permettant d'offrir un cadre d'apprentissage et de formation approprié. Cette activité souffre toutefois d'un manque crucial car les SA actuels ne prennent pas en compte l'utilisation de théories pertinentes auxquelles peut se référer le concepteur. Le concepteur n'est ainsi pas en mesure d'avoir accès à ces théories directement à partir du SA. Face à cela, il devient difficile de garantir l'effet de l'apprentissage, car la structure de cours conçue à l'aide des SA ne peut être correctement validée. C'est pour faire face à ces problèmes et fournir une assistance active durant le processus de DP que le présent projet nommé CIAO a été initié. Il a pour objectif de développer un outil d'assistance active basé sur l'usage d'ontologies de théories du Design Pédagogique. Dans le cadre de ce projet, nous avons axé notre attention sur la mise à la disposition du concepteur en tout temps d'une base de connaissance regroupant les théories de l'instruction, de l'apprentissage et du DP. L'accès à ces théories et au savoir qu'elles contiennent permettra à l'auteur de garantir une structure de cours fiable et efficace. Pour la mise en oeuvre, nous avons utilisé (1) une base de connaissances contenant les théories associées aux activités de Design Pédagogique; Cette base de connaissance permettra au concepteur d'explorer en tout temps les théories qu'elle contient et lui permettra d'obtenir des informations clés pour la réalisation de ses activités de DP; (2) des modèles de structures représentés sous forme de scénarios pédagogiques; Ces scénarios constituent le lien entre notre système CIAO et les SA utilisés par le concepteur. Ils pourront être analysés, validés et modifiés en vue de les rendre compatibles aux normes de construction de cours et principalement aux objectifs et attentes visés par le concepteur. L'outil développé dans le cadre de ce projet permet alors d'intégrer une assistance active basée sur des théories pertinentes du Design Pédagogique. Cette assistance est jusqu'à présent l'élément manquant dans les SA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Assistance au Design Pédagogique, Système tuteur et ontologies, Systèmes auteurs et assistance aux concepteurs, Conception intelligente par Ontologies.

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de données

Notre travail s'insère dans le domaine de la communication audio-vidéo médiatisée. Les recherches de ce domaine ont l'objectif de comprendre l'impact des technologies de la communication sur les différentes activités de communication et de réaliser des dispositifs adéquats pour ces activités. Quelle que soit la situation de communication, l'interface n'est plus un simple objet d'adressage et de traduction pratique des commandes de l'opérateur, comme dans la vision classique de l'interaction homme-machine, mais devient plutôt un espace de communication interpersonnelle<br />L'action de communiquer avec autrui ne se limite ni à une simple adéquation de codes verbaux et non-verbaux, ni à un processus de production d'inférences et d'interprétation d'indices contextuels. Les interlocuteurs agissent selon une logique coopérative (Clark, 1996) : cela signifie que les interlocuteurs doivent réciproquement accepter chacune de leurs contributions pendant un échange, afin de pouvoir partager des connaissances ou des faits relatifs à leur activité. Une communication réussie demande que les interlocuteurs co-construisent mutuellement leurs référentiels, s'appuyant sur les indices verbaux et non-verbaux. <br />Parmi ces derniers, on se doit de distinguer les indices non-verbaux kinésiques (e.g., les expressions faciales, les regards, les gestes du corps, etc.) et les indices non-verbaux ostensifs-inférentiels (e.g. les gestes déictiques, les actions physiques). Nous avançons deux hypothèses de travail principales : A) les indices non-verbaux kinésiques facilitent surtout le processus de communication et favorisent un sentiment de proximité sociale entre les partenaires distants ; B) les indices non-verbaux ostensif-inférentiels facilitent surtout l'intercompréhension et la réalisation de la tâche commune.<br />Pour vérifier ces hypothèses, nous avons construit une tâche expérimentale dans laquelle un tuteur se doit d'assister deux apprenants distants impliqués dans la réalisation d'un travail pratique (la réalisation d'une page en notation html) et qui ne peuvent pas communiquer entre eux. Dans la première expérimentation (n tutor=12, N étudiants = 48), nous étudions les effets des indices kinésiques, véhiculés par l'image-vidéo montrant les partenaires distants. Les résultats indiquent que les indices kinésiques facilitent le processus de compréhension mutuelle et l'activité de suivi du tuteur, sans pour autant améliorer la qualité du travail des apprenants. Dans la deuxième expérimentation (n tutors = 12, étudiants = 72), nous nous intéressons aux indices ostensifs-inférentiels, véhiculés par l'image-vidéo relative aux actions effectuées par les partenaires distants sur les objets appartenant à leur espace de travail. Les indices ostensifs-inférentiels favorisent la construction des référentiels communs, facilitent le suivi du tuteur et induisent une amélioration du travail des apprenants. Nous discutons les résultats de deux expérimentations et nous avançons des propositions pour la conception des dispositifs consacrés à la communication tutorielle.

Ce travail porte sur la modélisation de décisions didactiques dans un contexte d'apprentissage en mathématiques dans un environnement informatisé: le micro monde Cabri-géomètre. Nous nous sommes intéresses à deux types de décisions: ― le diagnostic qui porte sur l'état courant des conceptions de l'élève mis en situation et ― le choix d'un feedback approprié (envoi d'une nouvelle situation, d'une aide etc...). Pour mener une approche expérimentale de ces deux types de décisions didactiques, nous avons conçu un dispositif expérimental mettant en collaboration un tuteur artificiel et un tuteur humain (principe du «Magicien d'Oz»). Les décisions sont pour partie prises par le tuteur artificiel, pour partie par le tuteur humain. Les décisions sont prises par le tuteur humain dans toutes les circonstances où le modèle d'interaction mis en œuvre est mis en défaut. L'étude concerne sur ces deux types de prises de décisions