Contribution des traces de nature différente à la sensibilité de la modélisation des connaissances en situation d'apprentissage

Vanda Luengo (1) , Francis Jambon (2)

1 MeTAH - Modèles et Technologies pour l’Apprentissage Humain
2 MULTICOM - Conception participative, ergonomie, usages pour les systèmes interactifs. Outils et méthodes

Dans le cadre du projet TELEOS, qui vise à développer une plateforme d'apprentissage en chirurgie orthopédique via l'usage d'un simulateur, nous cherchons à respecter ces deux niveaux de diagnostic par une démarche centrée sur les traces. L'architecture logicielle de notre plateforme distingue les traces comportementales des traces dont le résultat est une inférence vis-à-vis d'un modèle épistémique. Les traces comportementales, issues directement du simulateur, sont de plusieurs natures. Ce sont les évènements produits lors d'actions sur l'interface du simulateur ou les traces gestuelles produites lors de la manipulation du bras à retour d'effort (simulant un trocart). Ces traces, de bas niveau, sont utilisées pour le calcul du diagnostic comportemental afin d'informer sur l'état du monde, que nous appelons des variables de situation. Ainsi, par exemple, la position du trocart par rapport à des parties anatomiques d'intérêt (pédicule, etc.) sont des variables de situation. Ces variables de situation sont utilisées dans le diagnostic épistémique, qui est représenté par un réseau bayesien, lequel permet d'inférer sur l'état de connaissance.

Mots clés: Analyse du Comportement de l'Utilisateur; Apprentissage en Ligne; Apprentissage Bayésien

Domaines: Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain; Education

Vanda Luengo, Francis Jambon. Contribution des traces de nature différente à la sensibilité de la modélisation des connaissances en situation d'apprentissage. Atelier Traces, traces numériques, connaissances et cognition - 22e conférence francophone d'Ingénierie des Connaissances (IC 2010), May 2011, Chambéry, France. ⟨hal-00877811⟩