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.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Nous avons élaboré un Modèle de l’Apprenant (MA) dans le but de donner des conseils personnalisés en fonction des connaissances de l’apprenant dans le cadre des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) à partir d’exemples. Le MA proposé contient cinq catégories de paramètres : les données personnelles, les caractéristiques de l'apprenant, l'état d'apprentissage, les interactions entre l'environnement et l'apprenant et les connaissances de l'apprenant. Notre travail a été effectué à l’aide de la méthode CommonKADS. Un prototype montre notamment sa représentation et l'algorithme de l'évaluation des connaissances de l'apprenant. Une valildation de cette évaluation a permis de vérifier le bon fonctionnement du prototype. Un cadre générique pour modéliser les connaissances de l’apprenant pour un EIAH en général a aussi été développé. Ce modèle pourrait servir d’un guide pour faciliter le développement de MA qui aident à améliorer l’intelligence des EIAH. / We elaborated a Learner Model (LM) that allows the environment to give personalized advices according to a learner’s knowledge. The elaboration is regarding to the learning-by-examples environments. The LM we proposed contains five categories of parameters: personal data, learner’s characteristics, learning state, learner’s interactions with the system, and learner’s knowledge. Our model was designed based on CommonKADS. A prototype demonstrates especially its representation and the algorithm of assessing the learner’s knowledge. A validation on this assessment alowed to verify the good functioning of the prototype. A generic framework for modeling learner’s knowledge in a general learning environment is also developed. The model could serve as a guideline to facilitate developments of LM, which help to improve the intelligence of the environments.

Les interfaces utilisateur intelligentes (IUI) est un domaine de recherche relativement jeune et pluridisciplinaire, car il fait appel à l'ingénierie des connaissances et au domaine des interfaces personne-machine. Nous avons choisi un cadre spécifique, les environnements informatisés dédiés à l'apprentissage humain (EIAH), pour ainsi bien cibler nos recherches. En étudiant la documentation scientifique sur les IUI dans des EIAH, nos recherches ont montré qu'il y a absence de modèle pour construire des IUI efficaces. Pour remédier ce problème, nous proposons un modèle générique d'IUI qui intègre cinq composantes d'interface pour améliorer les EIAH. Ce modèle a été construit à partir de l'étude des critères d'évaluation d'interfaces et de l'étude d'IUI dans des EIAH existantes. Ce modèle a pour but de créer des IUI qui répondent mieux aux besoins des utilisateurs, qui améliorent l'interaction entre l'humain et la machine, et donc aident les personnes dans leur apprentissage. De plus, il se veut un guide afin de faciliter la conception de ces IUI. Ce modèle a été mis à l'épreuve par une évaluation heuristique par des experts afin de démontrer que notre modèle atteint bien ses objectifs. L'intégration des cinq composantes rend les IUI plus efficaces et de meilleure qualité et leur description peut facilement être réutilisable pour toute autre conception d'IUI de EIAH. Cependant, la mise à jour régulière du modèle s'avère nécessaire et une description plus formelle des composantes pourraient être proposées.

Lorsqu’il est question de programmation informatique, il est d'usage de schématiser les étapes permettant la résolution d'un problème. Cette étude a permis de vérifier si la symbolisation des concepts et des règles a un effet sur l'acquisition et la rétention des habiletés de programmation linéaire. En d'autres termes, nous avons vérifié si l'usage d'un ordinogramme (représentation graphique du déroulement d’un programme) a un effet sur l'apprentissage des règles informatiques. Par la même occasion, nous avons observé les influences de l’enseignement tutoriel sur la motivation des apprenants ainsi que sur la rétention des habiletés visées. L’expérimentation a eu lieu auprès des étudiants du cours Initiation à l’ordinateur et aux A.P.O. durant la session d’hiver 1988. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2019

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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Les jeux sérieux (serious-games en anglais) sont de plus en plus utilisés dans le domaine de la formation, le but étant alors d'apprendre une ou plusieurs compétences liée(s) à un métier ou à des qualités plus générales, à un ou plusieurs apprenants (joueurs), ceci avec une dimension ludique. Mesurer qualitativement ou quantitativement le succès ou non de cet apprentissage, ce qui relève au final d'un processus d'évaluation du ou des l'apprenant(s), constitue ces dernières années un enjeu majeur dans les jeux sérieux s'ajoutant aux problématiques plus classiques de conception et de scénarisation.Dans un contexte de jeux sérieux multi-acteurs, avec apprentissage de tâches collaboratives réalisées par différents acteurs humains ou virtuels partageant un but commun, cette recherche s'intéresse au processus d'évaluation des apprenants, conduisant à une évaluation tant individuelle que collective. Nous proposons tout d'abord un cadre méthodologique pour l'évaluation des apprenants pour de tels jeux. Ce cadre méthodologique est basé sur le concept « d'espace d'évaluation » associé à un point de vue correspondant à un objectif d'évaluation particulier, Nous proposons ensuite une architecture logicielle spécifique à base d'agents, d'une part permettant à des apprenants humains et des joueurs virtuels d'interagir (simulation de comportements), et d'autre part supportant une évaluation tant individuelle que collective des apprenants. Cette architecture logicielle est implémentée et intégrée au jeu sérieux SIMFOR, et sa mise en oeuvre est illustrée sur un scénario réaliste relatif à la formation à la gestion de crise. / Serious Games (SG) are increasingly used in the field of training, SG aims to teach one or more skills(s) related to a business or to more general qualities, to one or more learners (players), this with a playful dimension. Usually, SG aims a specific training objective related to a specific context training which can be linked to a trade (eg fire ), a body of knowledge (school or university), or the acquisition of social skills (conflict management, cooperation ...). To Measure the success or failure of this learning is ultimately an assessment process of the learner(s) and in recent years became a major issue in SG in addition to issues classic design and screenwriting.In the context of multi-player SG, with a collaborative tasks learning performed by different learners (or virtual actor) sharing a common goal, our research focuses on the assessment of learning processes, leading to both individual and collective assessment. We propose first a methodological framework for learners assessment. This methodological framework is based on the "Evaluation space" concept associated with a specific view corresponding to a particular assessment objective, leading to the calculation of indicators, based on specific knowledge models representation and assessment. In order to operationalize this methodological assessment framework, we propose a agents based architecture, on the one hand allowing human learners and virtual players (simulation of behavior) interaction, and other hand supporting individual and collective learners' assessment. This architecture is implemented and integrated to the SIMFOR SG, and illustrated in a crisis management scenario exercise.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal