Suivi et assistance des apprenants dans les environnements virtuels de formation

par Naïma El-Kechaï

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pierre Tchounikine.

Soutenue en 2007

à Le Mans .


  • Résumé

    Nos travaux s'intéressent à la conception des environnements virtuels pour la formation. Les activités d'apprentissage visées concernent la formation des procédures professionnelles à risque et/ou d'urgence. Ces procédures se caractérisent par le respect des consignes/protocoles établis car les erreurs peuvent occasionner de lourdes conséquences. L’objectif de la formation est d'amener l'apprenant à réaliser la procédure sans erreurs et le rôle du formateur consiste à les repérer afin d’y remédier. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la manière dont pourrait être assisté un formateur dans sa tâche de suivi des apprenants. Nous cherchons à détecter et caractériser les erreurs produites par l'apprenant en faisant une analyse de son activité. Nous proposons une approche en quatre points. 1. Le langage de description de tâches METISSE qui permet de modéliser les procédures prescrites, le but étant de pouvoir exploiter cette modélisation pour faire le diagnostic de l'activité de l'apprenant et de détecter les erreurs observables. 2. La classification des actions erronées de Hollnagel qui nous permet de caractériser ces erreurs observables. 3. Un mécanisme de reconnaissance de plans qui s'appuie sur le modèle METISSE pour inférer les plans de l'apprenant et de détecter ses actions erronées selon la classification de Hollnagel. 4. Un mécanisme qui automatise l’inférence des causes sous-jacentes aux actions erronées de l'apprenant en fournissant les liens causaux. Ces résultats sont ensuite proposés au formateur. Ce mécanisme est fondé sur CREAM, une méthode d’analyse de la fiabilité humaine et est implémenté en utilisant la théorie de l’évidence de Dempster-Shafer.

  • Titre traduit

    Monitoring learners in virtual environments for training


  • Résumé

    This work relates to the design and development of Virtual Environments for Training. We are interested in Learning By Doing activities that aim at enabling trainees to develop skills related to procedural tasks in the vocational training area. We focus on procedural tasks dealing with issues of safety and risk. These procedures can imply emergency (surgery care procedures), complexity (diagnostic of breakdowns), risks (handling switches on high speed train tracks) etc. Because these activities are strongly and highly involving, they require a great attention from the trainer who monitors the trainees and manages the training sessions. We assume that the trainer rely on the trainees' errors to advise, help, and provide the trainees with appropriate and relevant guidance during the task achievement. To support the trainer and assist her/him in her/his monitoring activity, we make four propositions : 1. The task model METISSE which is used to describe the procedures the learner has to do according to pedagogical goals ; 2. The detection of the trainee's unforeseen behavior by using Hollnagel's classification of erroneous actions ; 3. A recognition process which allows the trainee's erroneous actions to be detected. This process is based on METISSE ; 4. A mechanism which infers the underlying causal that lead to the occurrence of the trainee's erroneous actions. This mechanism is based on CREAM, a second-generation method of Human reliability Analysis. This method remains, as far as we know, a manual method and we propose to automate it. The results produced by this mechanism are then proposed to the trainer. To implement this mechanism we use the Dempster-Shafer theory.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (238 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 227-238

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  • Bibliothèque : Université du Maine. Service commun de documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 2007LEMA1014
  • Bibliothèque : Université du Maine. Service commun de documentation. Section Sciences.
  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 2007LEMA1014
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