D2i2 : Décision Didactique Intelligente Et

il y a 3 semaines

Lyon, France Université Grenoble Alpes Temps plein

**D2I2 : Décision Didactique Intelligente et Interprétable // D2I2: Intelligent and Interpretable Didactic Decision**:

- Réf **ABG-123833**
**ADUM-57362**
- Sujet de Thèse- 14/05/2024- Université Grenoble Alpes- Lieu de travail- Saint-Martin-d'Hères - France- Intitulé du sujet- D2I2 : Décision Didactique Intelligente et Interprétable // D2I2: Intelligent and Interpretable Didactic Decision- Mots clés- Traces d'interaction de l'apprenan, Interprétabilité des décisions sur l'étayage
- Traces of learner interaction, Interpretability of decisions on scaffolding**Description du sujet**:

- L'objectif du projet D2I2 est de caractériser les variables discriminantes et les décisions permettant de choisir le feedback formatif optimal pour un apprenant résolvant une tâche complexe dans un OELE (Open-Ended Learning Environment).
- Un OELE est en environnement numérique conçu pour favoriser l'exploration, la créativité et la pensée critique chez les apprenants [6]. Contrairement aux environnements d'apprentissage dans lesquels les méthodes de résolution du problème sont contraintes, les OELE permettent aux apprenants de faire leurs propres choix et de s'engager dans un apprentissage autodirigé. Dans le projet D2I2, l'OELE utilisé est LabNBook, plateforme pédagogique pour les sciences, conçue à l'UGA et largement utilisée (plus de 4000 étudiants utilisateurs chaque année). Dans le cadre du projet « Sciences en Transition » de la Faculté des Sciences de l'UGA, plusieurs simulations d'expériences sont actuellement implémentées dans LabNBook, afin de servir de support à la préparation des séances de Travaux Pratiques. La manipulation des simulations est réalisée à travers la tâche complexe de conception d'expérience [1] pour laquelle l'apprenant a besoin d'étayage. Celui-ci peut notamment être fourni à travers un feedback adaptatif (i.e. adapté à l'activité de l'apprenant) [3] et formatif (i.e. qui favorise les apprentissages de l'apprenant en plus de l'aider à compléter la tâche) [9]. La décision didactique consiste à déterminer, à un moment donné de l'activité, quel feedback fournir à l'apprenant pour qu'il puisse comprendre la nature des difficultés qu'il rencontre et la façon dont il peut les surmonter.
- Nous avons implémenté un processus de décision didactique sur la base d'un ensemble de règles déterministes dans des environnements similaires à LabNBook. A partir d'une modélisation praxéologique des connaissances expertes [2], des messages de feedback sont générés a priori à différents niveaux de formulation pour un thème donné. Le choix du feedback revient alors à choisir un ou plusieurs message(s) parmi l'ensemble des messages prédéterminés, en fonction des données collectées sur l'apprenant au sein de l'OELE. Ces données sont:
- les traces d'interaction de l'apprenant à l'interface de l'OELE,
- les difficultés de l'apprenant, détectées et qualifiées par un diagnostic par contraintes [7] réalisé sur

les productions de l'apprenant dans l'OELE,- l'état des connaissances de l'apprenant, modélisé à partir des difficultés rencontrées dans la

résolution de la tâche [8].
- Le travail de la thèse consiste à produire plusieurs versions du processus de décision didactique, appliqué dans différentes activités de LabNBook, en s'appuyant sur- les données précédemment décrites à partir desquelles seront produites les variables d'entrées du processus de décision,
- un ensemble de messages de feedback préétablis,
- des algorithmes de décision basés sur des règles et/ou des techniques d'apprentissage automatique.

Les différentes versions du processus de décision didactique seront comparées entre elles pour déterminer leurs intérêts [5] selon les critères suivants:

- 1. L'efficience de l'apprentissage des utilisateurs (une fois l'agent IA entraîné).
- 2. La vitesse d'apprentissage de l'agent IA : le nombre d'apprenants pour un problème donné étant de l'ordre de quelques centaines, il est important, pour des raisons éthiques, que l'agent apprenne
- rapidement (problème du « cold start ») [4].
- 3. L'équité de l'étayage produit pour différentes catégories d'apprenants (par exemple selon le niveau
- de connaissance initial).
- 4. L'interprétabilité des décisions prises par l'agent IA : en identifiant les variables discriminantes et en interprétant les décisions prises par l'agent, nous avons comme objectif d'établir des principes généraux permettant d'améliorer les modèles de décision didactique en sciences de l'éducation.
The objective of the D2I2 project is to characterize the discriminating variables and decisions making it possible to choose the optimal formative feedback for a learner solving a complex task in an OELE (Open-Ended Learning Environment).
- An OELE is a digital environment designed to promote exploration, creativity and critical thinking among learners [6]. Un

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