Nyamen Tato, Ange Adrienne
(2016).
« Développement d'un système tutoriel intelligent pour l'apprentissage du raisonnement logique » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en informatique.
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Résumé
Le raisonnement est un processus cognitif nous permettant de tirer à partir de règles, des conclusions sur des faits et situations de la vie. Il est considéré dans la littérature comme étant une partie intégrante de plusieurs autres processus humains comme la perception (résultat d'une combinaison inductive entre les senseurs et la mémoire), la catégorisation, la compréhension, la prise de décision, la résolution de problèmes. L'humain a tendance à effectuer des raisonnements erronés sans s'en rendre compte. Les erreurs de raisonnement seraient des inférences créatives dans un contexte où il aurait été approprié de faire une inférence déductive. L'acquisition de la compétence en raisonnement consiste alors à apprendre à être déductif et ainsi à acquérir des structures plus organisées pour mieux systématiser notre information et pour devenir cognitivement plus performants. L'avènement des technologies de l'information allié à l'évolution du domaine de l'Intelligence Artificielle, a permis le développement de systèmes tel que les systèmes tutoriels intelligents (STI). Ces systèmes sont caractérisés par le fait qu'ils permettent d'automatiser l'enseignement et de favoriser l'apprentissage sans l'intervention d'un tuteur humain. Ce projet vise le développement d'un STI générique appelé Muse-logique et dédié à l'apprentissage du raisonnement logique. Dans ce document, nous présentons en premier lieu la problématique et les objectifs de notre projet. Une étude détaillée des domaines en jeu est faite par la suite. Enfin, l'architecture, les éléments conceptuels et les résultats d'implémentation du système, sont exposés ainsi qu'une validation préliminaire du système. Le contenu et l'élaboration des différents composants du STI on fait l'objet d'un travail minutieux effectué avec la participation active des membres d'une équipe multidisciplinaire. Le composant expert est soutenu par un ensemble de règles du domaine. Le modèle cognitif de l'apprenant est soutenu par un réseau bayésien et enfin, le modèle pédagogique est soutenu par des règles tutorielles étudiées et validées théoriquement. La particularité et la robustesse de Muse-logique résident dans son cadre de développement composé d'experts en sciences cognitives, en systèmes tutoriels intelligent et en raisonnement logique. Des perspectives futures sont envisagées pour les prochaines versions.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : raisonnement logique, systèmes tutoriels intelligents, logique, système adaptatif, réseau bayésien, feedbacks, représentation des connaissances.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur. |
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Directeur de thèse: |
Nkambou, Roger |
| Mots-clés ou Sujets: |
Tutoriels -- Développement / Raisonnement -- Tutoriels / Logique -- Tutoriels |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
08 juin 2016 13:55 |
| Dernière modification: |
08 juin 2016 13:55 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/8577 |
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