Modélisation et représentation de la connaissance pour la conception d'un système décisionnel dans un environnement informatique d'apprentissage en chirurgie

par Dima Mufti-Alchawafa

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Pierre Peyrin.

Soutenue en 2008

à l'Université Joseph Fourier (Grenoble) .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    La problématique abordée dans cette thèse est la conception d'un modèle informatique qui permet de générer automatiquement les rétroactions épistémiques en se basant sur l'état de connaissance de l'apprenant et en prenant ainsi en compte la dimension didactique de la connaissance. Ce travail se situe dans le cadre d'un environnement informatique pour l'apprentissage de la formation professionnelle. Dans le cadre de notre travail, les résultats du diagnostic de l'état de connaissance de l'apprenant ne peuvent être déduits qu'avec un certain degré d'incertaine. De ce fait, nous avons choisi les réseaux bayésiens pour représenter la connaissance et le diagnostic, et l'approche de la théorie de la décision pour automatiser la prise de décisions didactiques. L'état de connaissance de l'apprenant est déduit en appliquant l'inférence dans le réseau bayésien en fonction des traces de ses activités. Les résultats du diagnostic sont ensuite utilisés dans le modèle de la prise de décisions didactiques pour produire les rétroactions épistémiques en quatre étapes : 1) le choix de la cible qui permet de sélectionner les connaissances visées par la rétroaction ; 2) la détermination de l'objectif qui permet de définir le but de la rétroaction du point de vue de l'apprentissage ; 3) le choix de la forme de la rétroaction ; 4) la détermination du contenu de la rétroaction. Nous avons implémenté et intégré le modèle de prise de décisions didactiques dans la plateforme de TELEOS. Ainsi, nous avons testé et évalué la cohérence du comportement informatique du modèle, sa sensibilité aux modifications des probabilités et des paramètres, et la pertinence des rétroactions produites.


  • Résumé

    The aim of our research is the design of a computer process that allows the production of adaptive feedback according to the diagnosis of learner's knowledge. The adaptive dimension is related to the knowledge point of view. We applied our model in a learning environment for professional domains. In our framework, the diagnosis results of the learner's knowledge can be deduced only with a degree of uncertainty. For that, we chose to model the knowledge and the diagnosis with Bayesian Networks and to use decision theoretic approach to produce didactic decisions. In our environment, the diagnosis of the learner's knowledge during the problem-solving process is realised by inference in Bayesian Network according to the tracks of learner's actions. The diagnosis results are used then in the decision process to produce adaptive feedback in four related steps: 1) the decision of the target of feedback that represents which knowledge will be designed to point; 2) the determination of the objective of feedback that represents from learning point of view what the aim of providing this feedback to learner; 3) the choice of feedback form; 4) the determination of the content of feedback. We implemented the process of didactic decision-making in TELEOS (a computer learning environment dedicated to orthopedic surgery). Then, we tested and evaluate the behaviour of our model, the sensitivity of the best decision to small changes in the assigned probabilities and utilities, and the relevance of the produced feedback.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (206 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 65 réf.

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  • Bibliothèque : Service interétablissements de Documentation (Saint-Martin d'Hères, Isère). Bibliothèque universitaire de Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS08/GRE1/0127/D
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  • Cote : TS08/GRE1/0127
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