Introduction eiah, cours Haîti

1. EIAH Environnements informatiques pour l’apprentissage humain Vanda.luengo@lip6.fr 1

2. Ressources Cours • Stéphanie Jean Daubias • Amel Yessad • Jean Marc Labat • Vanda Luengo Références • Bruillard,Les machines à enseigner, Hermès, 1997 • Livre EIAH, Editeurs Grandbastien et Labat, Hermès 2006 • M. Baker ,The roles of models inArtificial Intelligence and Education. Research, a prospective view, IJAIED 11, 122-143, 2000 • Semantic Web and Education, (V. Devedzic),SpringerVerlag 2006 • Mislevy,Almond, Lukas 2003.A brief introduction to Evidence-Centered Design • Shute,V. J., Masduki, I., & Donmez, O. (2010).Conceptual framework for modeling, assessing, and supporting competencies within game environments . Technology, Instruction, Cognition, and Learning. • Woolf, B. P. (2009). BuildingIntelligent Interactive tutors : student-centered strategies for revolutionizing e-learning. Burlington, MA, USA: Elsevier. 2

3. Définition Contexte Histoire Quelques exemples Plan

4. Contexte • Formation tout au long de la vie, formation à distance • Systèmes de formation intelligents, interactifs, … • s’adapter à l’utilisateur pour personnaliser et/ou individualiser l’enseignement • fournir des explications appropriées à l’apprenant • S'adapter aux spécificités de l'apprenant, • Interfaces, fonctionnalités, situations particuliers • Accompagner l’enseignant 4

5. EIAH : champ scientifique • «Travaux focalisés sur les environnements informatiques dont la finalité explicite est de susciter et d'accompagner l'apprentissage humain, c'est à dire la construction de connaissances chez un apprenant » (Labat & Grandbastien, 2006) 5

6. EIAH carrefour de plusieurs disciplines • pédagogie • didactique • psychologie • sciences cognitives • ergonomie • Information et Communication • sociologie • Informatique • IHM, IA, SI, RV,.. 6

7. Exemples de travail pluridisciplinaire • IA et IC : modélisationdes connaissances et du raisonnement • IHM : méthodes de conception,ergonomie des interfaces • Psychologie cognitive : modèles de l’apprentissage chez le sujet humain, évaluationdes acquisitions • Didactique des disciplines : étude des connaissances à enseigner et des difficultésliées à ces connaissances • Sciences de l’éducation : théories et méthodes pédagogiques, étude des usages • Sciences de l’information et de la communication : relation connaissances / médias, étude de l’apprentissage comme fait d’informationet de communication Plus récemment • Data Mining et analytiques : analyse de traces d’interaction des données d’apprentissage • ... 7

8. À l’origine, des théories SHS • Origine des modèles en EIAH: • Théories en psychologie ou en sciences de l'éducation: • Béhaviorisme • Cognitivisme • Constructivisme • … • Modèles informatiques • Exerciseurs (béhaviorisme) • Tuteurs intelligents, tutoriels multimédias (Cognitivisme) • Hypermédias, simulateurs, micromondes (Constructivisme) • … 8

9. Des EAO aux EIAH 9

10. Enseignement programmé 10 Source, cours Stéphanie Jean Daubias, livre les machines à enseigner (Eric Bruillard)

11. EnseignementAssisté par Ordinateur 11 Source, cours Stéphanie Jean Daubias, livre les machines à enseigner (Eric Bruillard)

12. EIAOV1 : Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur 12 Source, cours Stéphanie Jean Daubias, livre les machines à enseigner (Eric Bruillard) Paradigme Expert

13. EIAOV2 : Environnements Interactifs d’Apprentissage avec Ordinateur 13 Source, cours Stéphanie Jean Daubias, livre les machines à enseigner (Eric Bruillard)

14. EIAH : Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain 14

15. Du point de vue applicatif • Diversité des domaines • Au début surtout les mathématiques et l’informatique • Puis des sciences expérimentales • Langues, sport, géographie, lecture,…. • Conduite, médecine, aviation, … • Diversité d'environnements • tuteurs intelligents, • hypermédias éducatifs, • micromondes, • simulateurs, • serious games, • MOOCs, • ... 15

16. Du point de vue des outils • Diversité d'outils • les systèmes auteurs, • les plates-formes de formation, • les outils d’évaluation, • Les plateformes de ressources, • Les plateformes collaboratives, • … 16

17. Des applications • Cabri-géomètre, LOGO • Geometry Tutor et cognitive tutors en général • APLUSIX • Ambre, AHA! Refraction, Sciences en jeu • MOOCs • Moodle • Scenarii, • etc. 17

18. Quelques exemples 18

19. Cabri-géomètre, un micromonde • Principes d’un micromode • Monde composé d’objets et relations relatives à un domaine • L’apprenant crée et manipule les objets => construction de connaissances • manipulations,prédictions, planification  CAhier de Brouillon Interactif de géométrie • Fin années 80 • Géométrie dynamique • Informatique => Manipulationdirecte • Didactique de mathématique => Situationsd’apprentissage 19

20. GeometryTutor • Tuteurs cognitifs/intelligents Modèle de l’apprenant : ensemble de règles permettant de décrire les connaissances procédurales dont on a besoin pour résoudre de façon correcte (ou incorrecte) le problème. Peut détecter des erreurs des apprenants ( pas les micromondes) Geometry Tutor • apprentissage de la démonstrations. • Feedback immédiat • IA • Modèle de l’apprenant • Psychologie cognitive • Théorie ACT-R, connaissances déclaratives et connaissances procédurales • Learning sciences (didactique + sciences de l’éducation) • Conception de problèmes et des règles pertinentes 20

21. Simulateurs • Environnement permettant de simuler des actions => pour un usage pédagogique • Situations • dangereuses,coûteuses • impossibles à réaliser,« invisibles » • Simulations plus ou moins réalistes • Pas de construction de nouveaux objets, seulement de la manipulation. • Possibilité d’avoir des feedbacks pédagogiques • Simulateur FIACRE • Environnement de réalité virtuelle pour former les conducteurs à des procédures de sécurité • Informaticiens • Réalité virtuelle,systèmes multi agents • Ergonomes • Affordance • Psychologues du travail • Analyse de la tâche autravail 21

22. Evolutions 22 http://www.carnegielearning.com/ Aplusix

23. Simulation, réalité virtuelle + feedback épistémique évolutions 23 Analyse de la tâche, analyse des connaissances, plateformeTELEOS avec modèle apprenant et feedback, analyse des traces perceptivo gestuelles Psychologie du travail, Didactique professionnelle, Robotique, IA, Data Minnig

24. Mais aussi la conception de ressources massives 24 MOOCS Web sémantique, information et communication, Sociologie, data mining,..

25. Des nouveaux dispositifs d’interaction, nouvelles formes de pédagogie, nouveaux espaces, nouvelles recherches ? 25

26. Projet MacCoy • Conception des situations critiques permettant d’apprendre les compétences non techniques • Rajouter des capacités didactiques et pédagogiques à des outils de réalité virtuelle • Diagnostiques les compétences techniques et non techniques à partir des traces du systèmes et des traces physiologiques • Proposer des rétroactions tenant compte des contraintes didactiques et pédagogiques • À l’intérieure de l’histoire • À l’extérieure • Proposer une architecture informatique online et pas seulement pour le débriefing • Informatique (IA et RV), ergonomie, Psychologie du travail 26

27. Mais aussi • Des recherches dont l’artefact informatique n’est pas le objectif de production mais un moyen de comprendre de phénomènes d’enseignement et apprentissage 27

28. Exemple Superviseur 28 http://superviseur.lip6.fr/ => surcharge cognitive pour la gestion d’une classe hétérogène Hypothèse : Les enseignants utilisent un groupe de référence pour gérer les interactions Sciences de l’éducation, informatique (LA)

29. Exemple Superviseur 29

30. Recherche EIAH: méthodes, modèles, outils • Comprendre • phénomènes d’interaction entre apprenants • comportementsde l’apprenant face au systèmeinformatiqued’apprentissage • comportementsde l’enseignant dans son activité de suivi, de conception de scénarios, … • Modéliser • l’activité d’apprentissage • l’activité d’enseignement • la rétroactions qui favorisent l’apprentissage • Les connaissancesà apprendre • Les émotions • Les scénarios pédagogiques • … • Concevoir • méthodes et algorithmesde diagnostic • méthodes et algorithmesde rétroaction qui favorisent l’apprentissage • méthodes et algorithmespour gérer l’interactions entre apprenants • interfaces permettantde comprendre l’activité de l’apprenant • …. • Analyser des usages pour l’évaluationsdes environnements informatiques • … 30

31. ETVOUS ? 31

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