ajouts a la semaine 10
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@ -71,7 +71,7 @@ Contenu tiré du chapitre 2
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Le module expert:
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- Traditionnellement, la connaissance est représentée sous forme de frames.
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- Deux rôles: source de connaissances et référence pour l'évaluation de l'étudiant. Pouvoir générer des problèmes et des solutions, ainsi que tous les chemins de solution possibles, lorsqu'il y en a plusieurs. Optionnel: mesurer le progrès de l'étudiant.
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- Deux rôles: source de connaissances et référence pour l'évaluation de l'étudiant. Pouvoir **générer des problèmes et des solutions**, ainsi que tous les chemins de solution possibles, lorsqu'il y en a plusieurs. Optionnel: mesurer le progrès de l'étudiant.
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La communicabilité:
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@ -86,18 +86,53 @@ Modèle de l'étudiant:
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- Connaissances antérieures: formé à partir de la représentation système de l'expertise cible. Représentation de la formation des connaîssances et des erreurs d'apprentissage.
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- Représentation dans le langage du domaine
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- Approche énumérative: lister les erreurs et incompréhensions à l'aide d'enseignants experts ou dérivées empiriquement. Activité importante pour les concepteurs.
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- Langage descriptif pour inclure d'autres caractéristiques de l'étudiant non liées au domaine.
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- **Langage descriptif** pour inclure d'autres caractéristiques de l'étudiant non liées au domaine.
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- Comportement d'apprentissage
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- Notes numériques: statistiques de base
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- Diagnostic détaillé: recherche de structure pour l'atteinte du but
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- Perturbation d'un modèle existant: approche à base de cas
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- Apprentissage d'un modèle à partir des données : apprentissage automatique
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- Apprentissage d'un modèle à partir des données : **apprentissage automatique**
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- Contrainte liée au fait que l'application doit être interactive
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- Sources de bruit dans les données: l'étudiant peut être chanceux dans un test à choix de réponses.
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- Traitement du langage naturel pour avoir une bonne interaction avec l'étudiant
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### Connaissance pédagogique: la compétence de communication (2.3)
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- Beaucoup de connaissance se trouve imbriquée dans les schémas de connaissances des systèmes d'assistance à l'enseignement.
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- Dans les systèmes de tuteurs intelligents, cette connaissance pédagogique se trouve dans un module séparé.
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- Compromis entre laisser l'étudiant trop chercher où être trop présent dans son apprentissage. **Possibilité d'optimisation de cette décision.**
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### Interface: la forme de la communication (2.4)
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- Présentation finale de la connaissance, décisif dans le processus d'acquisition.
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- Des interfaces de plus en plus sophistiquées deviennent le moteur de la conception de systèmes.
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- **Traitement du langage naturel**.
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- Utilisation de langage pseudo-naturel.
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- La granularité des éléments de connaissances est déterminante dans la flexibilité de l'interface.
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- La manifestation d'une sorte d'intelligence va mener à des attentes irréalistes de l'utilisateur.
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## Réseaux sémantiques et modèles mentaux
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### SCHOLAR
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- Conçu par Carbonell en 1970
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- Prévoir les interaction inattendues: les solutions qui n'ont pas été envisagées et les différentes questions que se posent l'étudiant,
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- Questions et réponses sous forme de dialogue d'initiative mixte alimenté par une traversée de graphe
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- Sujet: Géographie de l'Amérique du Sud
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- Identification de la pertinence des noeuds par des étiquettes numériques. Appariement des réponses par mots-clés.
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- Le système ne sait pas comment traiter une mauvaise réponse.
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- Limite des réseaux sémantiques: représenter la connaissance procédurale.
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- Techniques de raisonnement de base
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- Contradiction
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- Hypothèse
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- Éléments manquants:
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- Incertitude
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- Analyse fonctionnelle
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- Approche socratique
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- Notion d'insuffisance. Vérifier la véracité d'un fait plus général.
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- Environ 24 règles selon Collins (1977)
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- Étendu à 60 règles dans Collins and Stevens (1982) dans le système WHY.
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