Dans le domaine des EIAH : Environnements Informatiques pour l'Apprentissage

Les EIAH, auparavant appelés EIAO (Enseignements Intelligemment Assistés par Ordinateur), sont fondés sur l’apport des différentes disciplines des sciences humaines et sociales et de l’Intelligence Artificielle. Tchounikine définit ainsi un EIAH :

6 « Une situation a-didactique est une situation qui peut être vécue par l’élève en tant que chercheur d’un problème mathématique, indépendant en ce sens du système enseignant » (Margolinas 1993, p. 33).

7 « La situation didactique est, pour l’observateur, la modélisation de l’environnement dans lequel est plongé un joueur, la situation d’action, d’apprentissage ou d’enseignement pour l’élève, le cadre de l’enseignement pour l’enseignant. Le système antagoniste du joueur dans une situation est pour le joueur comme pour l’observateur, une modélisation de l’univers à laquelle se réfère la connaissance en jeu et les interactions qu’elle détermine. C’est ce système antagoniste que nous avons proposé d’appeler milieu (Brousseau 1990, p.

320-321).

8 « Le contrat didactique est la règle du jeu et la stratégie de la situation didactique. C’est le moyen qu’a le maître de la mettre en scène » (Brousseau, 1998, p. 60).

Un EIAH au sens large est un environnement qui intègre des agents humains (v.g. élève ou enseignant) et artificiels (i.e., informatiques) et leur offre des conditions d’interactions, localement ou à travers les réseaux informatiques, ainsi que des conditions d’accès à des ressources formatives (humaines et/ou médiatisées) locales ou distribuées.

Tchounikine (2003, p. 235) Les recherches en EIAH, qui ont débuté dans les années soixante-dix⁹, mettent en pratique la modélisation des connaissances de l’apprenant¹⁰. Tchounikine (2002, p. 3) soutient que les EIAH ont été conçus « dans le but de favoriser l’apprentissage humain, c’est-à-dire la construction de connaissances chez un apprenant ». Ainsi, un modèle de l'apprenant est caractérisé ici par une structure de données (au sens informatique) qui rend compte, pour le système d'enseignement, de l'état des connaissances de cet apprenant.

Ces recherches regroupent différentes disciplines scientifiques, par exemple : l’Informatique, l’Ergonomie, la Pédagogie, la Psychologie Cognitive, la Didactique des disciplines. Dans cette dernière, le but des recherches est d’analyser d’une part, la pertinence des savoirs enseignés et d’autre part, les conceptions que se fait l’apprenant sur les connaissances enseignées à partir d’une action didactique du tuteur.

Bien que notre recherche ne concerne pas les EIAH, nous les décrivons ici en tant que systèmes informatiques et en tant que champ de recherche, car ils ont amplement contribué au développement de la modélisation du raisonnement, du diagnostic et de la décision didactique, en s’appuyant sur des représentations des connaissances de l’apprenant. En amont de la conception d’un EIAH¹¹ se situe un travail didactique qui aboutit à la construction théorique d’un modèle de l’apprenant. Ce modèle une fois construit peut être implémenté au sein d’un tuteur artificiel. Ainsi, notre travail de modélisation dans le champ de la didactique pourra avoir des répercussions sur l’élaboration d’un tuteur ayant pour objectif utilement aux auteurs Bruillard (1997) et Wenger (1987).

10 Py (1998, p.1) définit le modèle de l’élève comme un ensemble d’informations propre à un apprenant. Bien que le mot « élève » fasse référence à l’« apprenant » en contexte scolaire, nous employons souvent ces deux mots comme synonymes.

11 Nous ne considérons ici que des systèmes informatiques conçus spécifiquement pour être utilisés dans un contexte éducatif.

(Laborde & Capponi, 1994). D’un point de vue épistémologique, les connaissances implémentées dans ces systèmes sont relatives au domaine étudié. Ainsi, les micromondes ne sont pas capables d’établir un diagnostic de l’état de connaissances de l’élève, ni encore de proposer des stratégies permettant un processus d’apprentissage.

Par opposition, les tuteurs intelligents sont des systèmes conçus pour enseigner les connaissances d’un certain domaine à l’élève ; ils sont basés sur la notion de guidage. Grâce aux techniques d'intelligence artificielle, il devient possible de doter les machines de connaissances et de certaines capacités à les utiliser. En fait, à partir de l’implémentation d’un modèle des connaissances et d’un répertoire des erreurs d’élèves, ces tuteurs produisent un diagnostic de l’état des connaissances de l’élève et adoptent une stratégie pédagogique en lui fournissant une instruction spécifique (une leçon, une aide, un exercice...) relative à la connaissance visée. Nous restreindrons notre description aux tuteurs intelligents, puisqu’eux seuls intègrent un modèle de l’élève.

Pour accompagner un apprentissage, un tuteur informatique doit posséder les connaissances du domaine à enseigner, s'adapter aux connaissances et erreurs de l'élève, adopter une stratégie pédagogique et pouvoir communiquer avec l'élève. Ainsi, Wenger (1987) définit quatre types de modèles dans la conception d’un système EIAH :

 Modèle du domaine (expert) : il correspond à l’expertise du domaine à enseigner. Il permet de structurer et d’organiser le savoir dans le but de mettre en évidence les différents concepts et les liens qui existent entre eux ;

 Modèle de l’apprenant (élève) : correspond à l’expertise des connaissances relatives à l’apprenant. Son but est de modéliser les connaissances de l’apprenant par rapport à chaque concept du domaine ;

 Modèle de l’interaction (interface) : contient les descriptions de chaque média (reconnaissance vocale, synthèse vocale, interface...) en termes de capacités, de conditions d'utilisation et de contraintes de combinaison ;

 Modèle du tuteur (pédagogique) : spécifie les dialogues tutoriels et les méthodes de remédiation. En fonction des informations que le tuteur possède sur l’apprenant, en particulier des connaissances erronées mises en œuvre par l'apprenant lors des interactions précédentes, il est capable de prendre des décisions didactiques.

L’architecture classique d’un tuteur intelligent est celle du schéma dans la page suivante :

Schéma 1. Modèle général d’un Tuteur Intelligent (Nicaud, 1989)

D’après Self (1974), la nécessité de représenter les connaissances de l’apprenant a été pour de nombreux chercheurs, le moteur qui leur a permis de réaliser des tuteurs capables d'adapter leurs stratégies d'enseignement. Parmi ceux devenus des références dans ce domaine, citons les tuteurs : GUIDON (Clancey, 1979) ; SCHOLAR (Carbonell, 1970) ; ou encore WEST (Burton et Brown, 1976).