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1 EIAH, des points de repères Historique des recherches en informatique et éducation.

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1 1 EIAH, des points de repères Historique des recherches en informatique et éducation

2 2 EIAH ? nEnseignement programmé (années 50) nEnseignement Assisté par Ordinateur (années 70, début 80) nEnseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur (années 80) nSystèmes coopératifs nEnvironnements d'apprentissage contrôlé nEnvironnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur (années 90) nEnvironnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH) nLogo et micro-mondes (années 70, début 80) nEnvironnements d'apprentissage ouverts (années 80) nHypertextes

3 3 Plusieurs visions (1) npar discipline concernée : FInformatique : Hcalculateur, gros systèmes, PC, informatique distribuée, nomade, vestimentaire Haugmentation des performances des ordinateurs, interfaces multimodales, réalité augmentée FIntelligence Artificielle Hsystèmes experts, IAD, intelligence collective FPsychologie Hbehaviorisme, cognitivisme, Cognition située, distribuée,  écologique, théorie de l'action, etc. FSciences de l'éducation, Pédagogie, Sociologie FDidactique des disciplines : théorie anthropologique et institutionnelle, théorie de situations didactiques, approches épistémologique et sémiologique, approche instrumentale, approche cognitive

4 4 Plusieurs visions (2) npar disciplines concernées Frapports complexes entre les disciplines concernées npar thèmes de recherche Fmodélisation des domaines (connaissances et raisonnements) Fmodélisation de l'apprenant Finterface et interaction systèmes-apprenants Fgestion de l'apprentissage, assistance à l'apprenant et au formateur Farchitectures logicielles et modèles généraux Fhypermédias Fexploration de différents paradigmes d'apprentissage nPoints de repères : adoption d'un point de vue Fpartiellement chronologique, grands courants de pensée : leur évolution et leurs interactions Fpoints clés : rôle des machines dans l'apprentissage, statut pour la connaissance

5 5 Plan nenseignement programmé et EAO nApplication de l'IA à l'éducation : Tuteurs intelligents et Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur nLogo et micromondes nHypertextes nEnvironnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur et Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain

6 6 Enseignement programmé... nenseignement : art vs une science et des techniques nenseignement vu comme l'exécution d'un programme npoint de départ : la machine de Pressey (1926) Fcritique de la récitation par un élève en classe, délai entre la production d'une solution et la correction Fapprentissage par l'action et la correction immédiate Flibérer l'enseignant des tâches fastidieuses de répétiteur nfondement théorique : Skinner et le behaviorisme Fparticipation active du sujet Fséquences courtes Fprogression graduée selon le rythme personnel de l'élève Fréponse juste à la question posée nrelation précepteur/élève pensée méthodiquement

7 7...et des machines à enseigner sans ordinateur nLa matière à enseigner est présentée sous forme d'un programme comportant Fanalyse Forganisation Fprogression nL'élève est mis en présence de ce programme (suite de séquences ou d'unités) par l'intermédiaire d'un support (livre, fiche ou machine) nDistinction Fprogramme : division en unités élémentaires de la matière à enseigner, articulation de ces unités, leur formulation, la progression des difficultés Fmachine : dispositif mettant en œuvre le programme

8 8 Quatre principes et un exemple nPrincipe de structuration de la matière à enseigner en unités élémentaires (principe des petits pas) nPrincipe d'adaptation aux différences individuelles dans le rythme d'apprentissage nPrincipe de stimulation qui fonde l'apprentissage sur une participation active de l'élève sollicité par des questions auxquelles il doit fournir une réponse effective nPrincipe de contrôle et de connaissance immédiate de la solution (principe du feedback immédiat)

9 9 Limites de l'enseignement programmé nenseignement par questions-réponses (méthode interrogative) Fne concerne que des domaines très limités Fprépare idéalement à ce qui lui sert de critères : les tests ntoutes les connaissances ne peuvent être définies facilement en terme de performances observables et mesurables nrisque de morcellement du contenu et de défaut de synthèse nl'individualisation F"le travail individualisé n'a de sens que s'il est intégré à la vie sociale coopérative"(Freinet, 1966) Fnécessite une technologie adéquate pour assurer un enseignement réellement adaptatif Hl'informatique : occasion de développement après essoufflement ordinateur personnel : EAO multimédia : logiciels éducatifs multimédia Internet

10 10 EAO, instrument d'enseignement nutilisations : Fexercices répétés (drill and practice) Ftutoriel Frésolution de problèmes Flaboratoire Fjeux Fdialogue nau point de vue technique Fprogrammes linéaires (tourne page) Fprogrammes à branchement Fprogrammes adaptatifs Fprogrammes génératifs

11 11 Variations sur le sigle EAO (Vivet 1989) nEnseignement FAssisté par Ordinateur, Assuré par Ordinateur, FAdministré par Ordinateur (au sens administrer un médicament, au sens gérer) nÉvaluation Assistée par Ordinateur nEnseignant FAssisté par Ordinateur, FAssujetti à l' Ordinateur nEnseigné Assisté par Ordinateur nEnvironnement Accessible par Ordinateur nÉchanges Améliorés par Ordinateur nExploration Assistée par Ordinateur

12 12 Variations sur le sigle EAO (Vivet 1989) Mais pas Enseignant Aboli par l'Ordinateur

13 13 Apports nthéorie de l'apprentissage reposant sur des machines dont le rôle consiste Fà contrôler les variables d'apprentissage Fpour améliorer l'efficacité de l'enseignement nmise au point de connaissances et de méthodes scientifiques sur les processus d'enseignement et d'apprentissage Fdéfinir de buts éducatifs précis et F les exprimer en terme de comportement observables nactivités permettant à l'élève de travailler à son rythme, de participer à des simulations ou expériences

14 14 Difficultés Faucune loi d'apprentissage ne garantit l'efficacité d'une action susceptible de modifier un comportement Fanalyse fine de l'activité de l'élève Houtils pour la comprendre H l'observer Hpour mieux la guider Fprise en compte de la nature de la connaissance en jeu, des activités et du contexte dans les apprentissages

15 15 Limites et perspectives nlimites Frigidité des programmes (questions et réponses pré-enregistrées) Freprésentation sommaire de l'élève et représentation atomisée de la matière à enseigner Fpauvreté des interactions et incapacité à répondre aux questions de l'élève nperspectives (influence de Piaget et du constructivisme) Fparticipation active de l'élève, marge d'initiative plus grande accordée à l'élève Ftâches de recherche, création, résolution de problèmes complexes

16 16 Naissances de deux courants de recherche : npoursuivre sur la programmation de l'enseignement Fapplications de l'IA : H tuteurs intelligents pour améliorer les capacités d'adaptation à l'élève et au contexte npromouvoir l'ordinateur comme un moyen d'expression, d'expérimentation et de création pour les élèves FLogo, micromondes

17 17 Plan 4enseignement programmé et EAO * Application de l'IA à l'éducation : Tuteurs intelligents et Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur nLogo et micromondes nHypertextes nEnvironnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur, Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain

18 18 Enseignement Intelligemment assisté par ordinateur npoint de départ : Flimites de l'EAO Fattente très forte dans les techniques issues de l'intelligence artificielle nidée de base (milieu des années 80): Fles systèmes experts (SE) résolvent les problèmes en manipulant des connaissances du domaine et des connaissances sur la façon de résoudre des problèmes (des métaconnaissances) Fun SE présente 3 caractéristiques intéressantes pour l'éducation Hil résout les problèmes posés à et par l'apprenant représentation des connaissances du domaine Hil explique les solutions qu'il a trouvées représentation des métaconnaissances du domaine Hil peut gérer une session pédagogique en tenant compte de l'apprenant et du contexte (adaptabilité)

19 19 Tuteurs Intelligents nqu'est-ce que c'est ? Fun logiciel expert dans le domaine à enseigner et expert en pédagogie nsituation d'apprentissage envisagée : Fle TI dialogue avec un apprenant notamment à propos de la résolution d'un problème nthèmes de recherche dominant : Fmodélisation de l'expertise d'un domaine Hle TI est compétent dans le domaine Fmodélisation de l'apprenant Hle TI doit comprendre ce que fait et sait l'élève Fmodélisation de la connaissance pédagogique Hle TI doit savoir quelles activités proposer à l'élève et comment le guider Fmodélisation du dialogue pédagogique

20 20 Architecture des tuteurs intelligents quatre modules sont classiquement développés nmodule expert nmodèle de l'apprenant nmodule pédagogique ninterface

21 21 Fondements théoriques nconstructivisme (Piaget et successeurs) Frôle déterminant du sujet qui construit ses connaissances Hpar interaction avec le milieu qui l'entoure; Hen adaptant ses connaissances à travers des phases de ruptures et de ré-équilibrations. Frôle déterminant de l'action (résolution de problèmes, ou tâche intellectuelle) ncognitivisme (théorie du traitement de l'information) Fmétaphore du processeur humain Fle monde extérieur est représenté en mémoire par des structures Fà partir du comportement d'un sujet on infère des traitements et des processus sur ces structures cognitives internes Fenseignement : faire correspondre les structures cognitives des experts avec celles de l'élève Hen gérant la charge cognitive Hen favorisant des changements dans les schémas conceptuels

22 22 Des réalisations par exemple nMycin, Neomycin (Clancey (1983, 1987) nCamelia (Vviet 1984), Amélia (Vivet 1988), Elise (Delozanne 1992) nA+X(Nicaud) nChypre(Bernat) nPat et Algebra Brain (Koedinger, Singley, Anderson)

23 23 Apports nrecueil de connaissances Fauprès des experts sur la résolution de problème Fauprès des élèves sur les erreurs, les conceptions partielles ou erronées, les représentations Fauprès des enseignants sur leur stratégies, sur la façon dont ils pratiquent leur métier nreprésentation des connaissances et l'ingénierie des connaissances Fenrichissement des formalismes de représentation des connaissances Hbase de faits, base de règles et de méta-règles, graphes conceptuels Hraisonnement sur des connaissances incertaines Hmodèles conceptuels utilisant différents niveaux de connaissance nprise de décision dynamiquement en cours de session nexpériences (cruelles pour les concepteurs) ont permis une évolution des problématiques : de l'intelligence vers l'interaction

24 24 Limites ndéveloppement d'un seul des 4 modules ou de plusieurs modules mais de façon très limitée Fdomaines très restreints Fpeu sortent des labos ninsuffisance des modélisations de l'apprenant pour prendre des décisions pédagogiques nle TI suppose une certaine conceptualisation du domaine forçant la performance de l'apprenant dans ce cadre Fles résolutions, le diagnostic se fait sur la base de ce cadre Fpas sur les conceptualisations de l'élève nles stratégies d'enseignement sont assez intuitives et peu formalisables nl'interaction avec l'apprenant est très sommaire

25 25 Les leçons apprises nremise en cause de l'idée fondatrice d'un transfert possible de compétence entre un expert et un débutant par l'intermédiaire d'une représentation en machine nimportance du rôle du maître : Fabandon de l'idée de machine tuteur Fidée de machine lieu de l'activité et assistante à l'activité nimportance de l'interaction entre l'élève et le système nimportance de l'interaction entre les élèves entre eux

26 26 Plan 4enseignement programmé et EAO 4Application de l'IA à l'éducation : Tuteurs intelligents et Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur * Logo et micromondes nHypertextes nEnvironnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur nEnvironnements Informatique pour l'Apprentissage Humain

27 27 Logo et les micromondes nrupture avec l'enseignement programmé nfonder l'éducation Fsur l'activité des apprenants et l'analyse de leurs besoins et de leur intérêts Fplutôt que de partir d'une organisation détaillée des connaissances à apprendre nrôle de la machine : Fmoyen d'expression et de création Fsous contrôle de l'apprenant Fdonner à l'apprenant la possibilité de programmer la machine

28 28 Logo nPapert, Le jaillissement de l'esprit (1981) Ffaciliter l'apprentissage par la programmation et non apprentissage de la programmation Freconnaître l'importance des aspects moteurs et non langagiers dans les apprentissages nIntroduit en France en 1977 Fexpérimentations dans IREM et les écoles normales Futilisé en France dans les écoles primaires mais aussi en formation professionnelle (Renault) Futilisé à l'étranger pour faciliter des apprentissages mathématiques

29 29 Les micromondes nPapert : FCe sont des objets qui d'une certaine façon sont semblables à ceux avec lesquels on travaille dans le monde réel et, d'une autre façon, sont semblables à des objets abstraits nDéfinition : Fobjets transitionnels :aident à manipuler des objets abstraits, des passerelles entre les apprentissages intuitifs et formels Fmondes artificiels : l'utilisateur agit sur des objets dont le comportement respecte certaines contraintes de fidélité et de cohérence nLes expériences montrent l'importance de la structuration des activités et de leur gestion par un enseignant compétent et motivé nTension entre Fexploration libre pour favoriser la motivation, la prise de risque et le développement de l'autonomie Fstructuration d'activités pas entièrement planifiées mais soigneusement régulées

30 30 Extensions de la notion de micromonde nLes multimondes : permettent de travailler sur plusieurs représentations d'un même concept Fexemple : Repères (Dubourg 1995) nRobotique pédagogique Fexemple : Roboteach (Leroux 1995) nLes simulations actives Fexemple : Arcade nOutils de construction géométrique Fexemple : Cabri-Géomètre, Géoplan Fproblème de la géométrie dynamique

31 31 Environnements ouverts noutils informatiques pour produire, modéliser et explorer nexemples : FOutils logiciels : HProgiciels (tableurs, traitement de texte, organisateur d'idées etc.) HLangage de programmation HSystèmes de calcul formel HRésolveurs FMicromondes HMicromondes transitionnels HMultimondes Houtils de constructions géométrique

32 32 Apports et limites ntrès controversés ncomplexité de l'apprentissage due à l'interaction entre trois modèles Fle modèle représenté à l'écran Fle modèle sous-jacent à cette représentation Fle modèle mental de l'usager où de l'aprenant npotentialités éducatives très importantes Fen particulier il permet de partager une expérience de façon non verbale (aspect socio-constructiviste) nnécessité d'une assistance durant l'activité Fpar l'enseignant : quelle compétence ? Fpar le système : difficulté de choisir le niveau d'intervention

33 33 Plan 4enseignement programmé et EAO 4Application de l'IA à l'éducation : Tuteurs intelligents et Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur 4Logo et micromondes * Hypertextes : cours prochain nEnvironnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur nEnvironnements Informatique pour l'Apprentissage Humain

34 34 Plan 4enseignement programmé et EAO 4Application de l'IA à l'éducation : Tuteurs intelligents et Enseignement Intelligemment Assisté par Ordinateur 4Logo et micromondes 4 Hypertextes * Environnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur nEnvironnements Informatique pour l'Apprentissage Humain

35 35 Environnements Interactifs d'Apprentissage avec Ordinateur nvers une synthèse tuteurs et micromondes ? noppositions Fenvironnements prescriptifs/ environnement de travail ou productif ou d'exploration Fthéories de l'apprentissage Hacquisition de structures et procédures cognitives Hactivité située dans des contextes physiques et sociaux nune convergence Fle déficit d'usage des TI amène à se centrer sur les activités de l'apprenant davantage que sur la structuration du domaine à enseigner Fla nécessité d'une assistance à l'activité dans les micromondes conduit à la nécessité d'une modélisation explicite des connaissances pour prendre des décisions appropriées

36 36 Par rapport aux Tuteurs Intelligents nEnseignement vers Apprentissage Fmoins d'attention à la structuration a priori de la matière Fplus d'attention portée aux activités d'apprentissage nIntelligent vers Interactif Fgrande attention accordée à l'interaction et aux activités non verbales Fgrande attention accordée à la représentation des connaissances à l'interface Hinterface multimédia Hle système doit posséder une représentation explicite des connaissances ? Hla connaissance est embarquée dans l'interaction, l'interface les activités proposées ? nAssisté par vers Avec Fl'ordinateur est un des éléments du dispositif (maître, co-apprenants, réseaux)

37 37 Par rapport aux micromondes nGuidage nActivités structurées nAide à l'enseignant et au formateur nNécessité d'un enseignement explicite

38 38 Thèmes de recherche nméthode de conception et d'évaluation centrée utilisateur nmodélisation des situations d'interaction ndiagnostic de compétences nenvironnement d'apprentissage à distance napprentissage collaboratif nsystèmes d'assistance aux formateurs ou aux enseignants Finstrumenter le métier d'enseignant

39 39 Concepts principaux ninteraction (EIAO) Factivité réelle avec une machine pas simplement une stimulation Fsens construit par l'apprenant au cours de ces activités Fconception de l'interaction au sens de situations d'apprentissage plus globales nvisions de la connaissance Fintérêts des processus métacognitifs Fconnaissances implicites Freprésentations intermédiaires Fpoints de vue multiples ndiversité des formes d'apprentissages : styles d'interaction différents nrôle de la machine : enseignant, instrument,simulant un co-apprenant nprise en compte des aspects coopératifs Fentre apprenants, avec l'enseignant, avec d'autres agents artificiels ou humains

40 40 EIAH Environnements Informatiques pour l'apprentissage humain nmet l'accent sur l'accès distribué, en réseau des interactions et des apprentissages ncoopérations d'agents humains et artificiels


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