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Ces dernières années, l'enseignement adopte des formes variées et s'oriente vers l'enseignement massif (Massive Open Online Courses, premières années de médecine, ...) et l'évaluation diagnos- tique. De la masse de productions résultante naît un besoin de système d'évaluation assistée par ordinateur. Le besoin d'évaluation diagnostique détaillée popularise l'utilisation des grilles critériées. Nous envisageons dans cet article les apports de l'apprentissage automatique aﰂn de réaliser un système d'évaluation assistée par ordinateur par grille critériée. Le système ainsi conçu serait indépendant du domaine d'application et per- mettrait l'explicitation des connaissances tacites. Nous commencerons par proposer une représentation générique des productions et des évalu- ations de l'apprenant, puis la modélisation de la fonction d'évaluation qui lie une évaluation à chaque production. Nous proposerons et évaluerons alors un algorithme d'apprentissage original permettant d'apprendre cette fonction à partir d'un ensemble d'apprentissage réduit.
Les jeux sérieux sont de plus en plus utilisés pour la formation, et en particulier dans le domaine de la gestion de crise. Afin d'améliorer la formation, l'évaluation des apprenants peut fournir des indications sur ce qui a été bien ou mal appris au cours d'une session de formation. Cette appréciation se complexifie lorsqu'elle doit prendre en compte non seulement les actions individuelles des acteurs mais également le résultat de leurs interactions (actions collectives). De plus, selon la nature des phénomènes à émuler (incendie, pollution...) et le nombre d'acteurs impliqués, des besoins de simulations s'ajoutent (propagation incendie, simulation de comportement d'acteurs absents...). L'évaluation des apprenants implique ainsi l'acquisition d'un ensemble hétérogène d'informations à la fois par leur nature (données brutes, connaissances, procédures) et par leur source (niveau logiciel). Cet article propose une approche multi-agents répondant à deux objectifs: i) permettre la production et l'exploitation de ces informations hétérogènes en vue de produire des indicateurs qui alimenteront une évaluation multi-critères; et ii) mettre en œuvre le processus d'évaluation par un système multi-agents accompagnant la production d'évaluations individuelles et collectives. Cette approche est développée et illustrée sur le jeu sérieux SIMFOR dédié à la gestion de crise pour le faire évoluer vers un Système tutoriel.
Le générateur semi-automatique d'exercices interactifs d'auto- évaluation du projet CLAIRE permet à un auteur de créer un modèle d'exercices dont il maîtrise totalement le contenu. Ce modèle est ensuite instancié de manière automatique pour donner lieu à diﰁérentes versions de l'exercice correspondant toutes aux attentes de l'auteur. Chaque exer- cice dispose de connaissances permettant le diagnostic automatique de la réponse de l'apprenant. Les types d'exercices proposés (textes à trous, appariement, etc.) sont indépendants du domaine. Si l'auteur souhaite que ses exercices comportent des connaissances du domaine, il lui revient donc de les décrire dans le modèle d'exercices. Cet article discute de l'en- semble des connaissances manipulées dans le générateur d'exercices : les connaissances du domaine mais également les connaissances sur les types d'exercices et les connaissances liées au diagnostic de la réponse de l'ap- prenant. Pour chacune de ces familles de connaissances, nous étudions leur rôle, leur utilisation, s'il est intéressant de les expliciter, comment les représenter et comment faciliter leur création et leur usage par un auteur non-informaticien. Chacun de ces points amène à un ensemble de questions ouvertes.
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