Ce mémoire s'inscrit dans le cadre du projet Astus qui vise au développement de systèmes tutoriels intelligents (STI). Il propose de concevoir un STI pour les infirmiers et infirmières en traumatologie à l'aide de la plateforme Astus. La tâche que doit enseigner le tuteur est la prise en charge d'un patient polytraumatisé. Cette tâche nécessite de définir le comportement d'un infirmier de façon procédurale qui puisse être modélisée grâce au modèle des connaissances de la plateforme Astus. De plus, le STI doit fournir aux étudiants une interface intuitive afin de leur éviter un effort supplémentaire pour l'apprentissage de l'utilisation du STI. Enfin la plateforme Astus doit subir des modifications afin d'être en mesure de modéliser un tel domaine. La problématique de ce mémoire réside donc dans la possibilité de concevoir un STI dans les domaines de formation des infirmières et infirmiers en traumatologie à l'aide des outils de la plateforme Astus. Le résultat de cette recherche est l'ébauche d'un premier système qui servira de base sur laquelle travailler pour produire le STI final désiré.

Mémoire (M.Sc.A)-- Université du Québec à Chicoutimi, 1992. / Résumé disponible sur Internet. CaQCU Bibliogr.: f. [134]-139. Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Cost engineering is a domain taught to university students in all engineering disciplines. Its goal is to provide engineers with mathematical analysis tools useful to make economically accurate decisions. This discipline is complex and raises several learning difficulties among students, which brings the need for, in addition to human assistance, a computer-based instruction system. However, to efficiently fix difficulties and misunderstandings encountered by students, such a tutoring system must have strong pedagogical skills in addition to domain-related knowledge. Moreover, cost engineering is a domain that involves not only theoretical knowledge, but also problem-solving skills. Finally, there exist no tutoring systems yet in cost engineering. This thesis presents an intelligent tutoring system (ITS) in cost engineering. We analyse in detail the representation of all involved types of knowledge: domain knowledge, problem-solving knowledge, and tutoring knowledge. We also exhibit some interesting issues of our knowledge representation, in particular four generic operating modes of an ITS applied to a domain involving problem-solving skills. Finally, we show our design for implementing that system. / Le génie économique est une matière universitaire enseignée à tous les étudiants en génie. Il a pour but de donner aux ingénieurs des outils d’analyse mathématique nécessaires à la prise de décisions économiquement judicieuses. Cette discipline est complexe et pose plusieurs difficultés d’apprentissage chez les étudiants, ce qui amène, en plus d’une aide humaine, le besoin d’un système d’enseignement informatisé. Cependant, afin de régler efficacement les difficultés et les lacunes des étudiants, un tel système tutoriel doit posséder de bonnes connaissances pédagogiques en plus de l’expertise du domaine. De plus, le génie économique est un domaine qui implique non seulement des connaissances théoriques, mais également de la résolution de problèmes. Finalement, il n’existe pas encore de système tutoriel en génie économique. Ce mémoire présente un système tutoriel intelligent (STI) en génie économique. Nous analysons en détail la représentation des types de connaissance impliqués: connaissances du domaine, en résolution de problèmes et tutorielle. Nous montrons également quelques résultats intéressants de notre représentation de la connaissance, entre autres quatre modes génériques de fonctionnement d’un STI appliqué à un domaine impliquant de la résolution de problèmes. Enfin, nous exposons notre conception d’implantation de ce système. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2019

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1998. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Cette thèse propose un formalisme de représentation de connaissances adapté à l’enseignement explicite de connaissances stratégiques par système tutoriel intelligent (STI). Le formalisme est une proposition de solution au fait que dans le domaine des systèmes tutoriels intelligents multidisciplinaires, les efforts de modélisation croissent considérablement avec la complexité du domaine à enseigner. Le problème est particulièrement contraignant avec les domaines qui présentent des stratégies multiples de résolution de problèmes. Par ailleurs, le formalisme est aussi une réaction au constat que peu de systèmes tutoriels s’intéressent actuellement à l’enseignement explicite des stratégies, alors que plusieurs études en ont démontré les avantages. Le formalisme maintient le processus d’encodage du raisonnement stratégique à un niveau simple sans compromettre la fidélité de représentation, ce qui a été validé expérimentalement avec un groupe d’étudiants. Les mêmes expérimentations ont permis de confirmer l’efficacité du système tutoriel utilisant le formalisme dans plusieurs aspects : la résolution de problèmes avec explication et justification des étapes, l’interprétation des actions d’un apprenant d’un point de vue stratégique, et l’évaluation du degré de maîtrise d’une stratégie par un apprenant. L’architecture résultante, avec le module responsable du raisonnement stratégique activable à volonté, est particulièrement adaptée pour des études évaluant les impacts de l’enseignement explicite des stratégies et la réutilisation des connaissances stratégiques acquises d’un domaine à l’autre.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2002. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La présente thèse décrit des travaux de recherches effectués sur des systèmes tutoriels intelligents (STI) et plus précisément sur les tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les travaux de recherche présentés ici s’intéressent à la conception de MTT pour des domaines dans lesquels les étudiants peuvent résoudre la tâche qui leur est assignée de plusieurs façons. Ces domaines comportent parfois des algorithmes avec retour sur trace lorsque l’étudiant ne sait pas forcément quelles sont les alternatives qui feront progresser correctement l’état de la tâche.Cette thèse présente dans un premier temps un système de représentation de connaissances pour les algorithmes avec retour sur trace qui rend les connaissances de cet algorithme exploitables par des agents logiciels. Elle présente dans un second temps un ensemble de processus qui exploitent ces connaissances dans le cadre de MTT pour assurer automatiquement le suivi de l’étudiant et ainsi que la production d’interventions pédagogiques. En premier, ces interventions consistent à fournir à l'étudiant de l’aide pour la prochaine étape qui explique quelles sont les possibilités dont dispose l'étudiant et comment déterminer laquelle est la meilleure. En deuxième, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions stratégiques qui lui confirment que son action est valide tout en l’informant de l’existence d’une meilleure alternative le cas échéant. Enfin, elles fournissent à l'étudiant des rétroactions négatives qui lui apprennent dans quelles situations les actions invalides qu’il vient d’effectuer s’appliquent.Une expérimentation a été réalisée avec des étudiants de biologie de l’Université de Sherbrooke pour évaluer les effets de ces interventions sur les choix des étudiants au cours de la résolution de la tâche. Les résultats de cette expérience montrent que les étudiants bénéficiant de ces interventions effectuent plus souvent des choix optimaux, et démontrent ainsi une plus grande maîtrise du domaine.

Thèse doctorat : Informatique : Villeurbanne, INSA : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 227-242.

La présente thèse décrit des travaux de recherche effectués dans le domaine des systèmes tutoriels intelligents (STI). Plus particulièrement, elle s'intéresse aux tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les MTTs ont montré leur efficacité pour le tutorat de la résolution de tâches bien définies. Par contre, les interventions pédagogiques qu'ils produisent doivent être incluses, par l'auteur du tuteur, dans le modèle de la tâche enseignée. La recherche effectuée répond à cette limite en proposant des méthodes et algorithmes permettant la génération automatique d'interventions pédagogiques. Une méthode a été développée afin de permettre à la plateforme Astus de générer des indices par rapport à la prochaine étape en examinant le contenu du modèle de la tâche enseignée. De plus, un algorithme a été conçu afin de diagnostiquer les erreurs des apprenants en fonction des actions hors trace qu'ils commettent. Ce diagnostic permet à Astus d'offrir une rétroaction par rapport aux erreurs sans que l'auteur du tuteur ait à explicitement modéliser les erreurs. Cinq expérimentations ont été effectuées lors de cours enseignés au département d'informatique de l'Université de Sherbrooke afin de valider de façon empirique les interventions générées par Astus. Le résultat de ces expérimentations montre que 1) il est possible de générer des indices par rapport à la prochaine étape qui sont aussi efficaces et aussi appréciés que ceux conçus par un enseignant et que 2) la plateforme Astus est en mesure de diagnostiquer un grand nombre d'actions hors trace des apprenants afin de fournir une rétroaction par rapport aux erreurs.