Abhatoo - Centre Nationale de Documentation

de l'intelligence artificielle (IA) aux logiciels de formation. D'une part, les développeurs de didacticiels ont cherché des techniques plus puissantes pour construire des systèmes. D'autre part, les chercheurs en informatique et en psychologie cognitive ont trouvé l'opportunité de développer et tester de nouvelles techniques ou de nouveaux modèles théoriques.

Cet article ne cherche pas à passer en revue le grand nombre d'idées, de techniques ou de systèmes développés pendant les 15 dernières années de recherche en intelligence artificielle et en éducation (IA&Ed). Le lecteur intéressé par ce sujet peut lire la synthèse de Wenger (1987), qui n'est pas récente mais donne un excellent aperçu des idées et des principes développés en IA&Ed. Nous nous focalisons ici sur un corpus de travaux qui est plutôt stable et constitue le noyau de l'IA&Ed. D'autres applications des techniques de l'IA existent, comme le traitement des langues naturelles, la planification, l'apprentissage automatique... mais elles dépassent le cadre de cet article.

L'apport de ce noyau peut être résumé en trois points :

1. La principale contribution de l'IA au logiciel d'éducation et d'entraînement est la possibilité de modéliser l'expertise. Cette expertise est la caractéristique principale des didacticiels basés sur l'IA : le système est capable de résoudre des problèmes que l'apprenant doit résoudre. Le système est compétent dans le domaine à enseigner. Bien sûr, d'autres techniques de programmation peuvent produire une solution correcte. L'apport des techniques de l'IA est moins leur capacité à produire une solution correcte que la manière dont la solution est construite. Par exemple, des systèmes complexes d'IA ont été conçus pour modéliser la résolution d'une simple soustraction telle '294-98', alors que n'importe quel langage informatique peut fournir la solution correcte (Burton & Brown, 1982).

2. Cette expertise modélisée permet au système de conduire des interactions

qui ne pourraient pas l'être si le système travaillait avec des solutions préenregistrées. En effet, les techniques de l'IA permettent les interactions apprenant-expert en cours de résolution de problème. Cependant, bien que l'IA ait été originellement conçue pour reproduire l'intelligence humaine, de la perspective des didacticiels, la qualité des techniques de l'IA n'est pas leur degré de fidélité psychologique mais la mesure dans laquelle elles permettent de mettre en oeuvre des interactions intéressantes.

3. Les formes d'interactions prises en compte par les techniques de l'IA sont importantes lorsque le but est d'acquérir des compétences nécessaires pour résoudre des problèmes complexes. D'autres objectifs d'apprentissage peuvent être atteints avec des techniques d'interaction plus simples, comme les questions à choix multiples. Puisque le développement d'un logiciel fondé sur l'IA est plus coûteux qu'un didacticiel classique, ces techniques ne devraient être utilisées que lorsqu'elles sont vraiment nécessaires.

Nous illustrons ces principes avec des exemples pris d'un système imaginaire qui formerait un employé d'agence de voyage à planifier un voyage.