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L'apport de l'intelligence artificielle dans l'apprentissage

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Intervention de Monique GRANDBASTIEN, professeur émérite à l’université de Lorraine et chercheur au LORIA lors des 15èmes Rencontres du FFFOD.

Les premières applications de l’intelligence artificielle à la formation ont été regroupées sous le terme systèmes tutoriels intelligents. Nous verrons quels étaient les objectifs, ce que ces systèmes ont apporté et tenterons d analyser pourquoi ils ne sont pas très répandus. Mais il y a bien d’autres applications de l’intelligence artificielle à la formation, nous donnerons quelques exemples.

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L'apport de l'intelligence artificielle dans l'apprentissage

  1. 1. 15èmes Rencontres du FFFOD Homme – Machine : quel accompagnement en FOAD ? Les 12 et 13 décembre 2017 - Châlons-en-Champagne L’apport de l’Intelligence Artificielle dans l’apprentissage de compétences Monique Grandbastien – Professeur émérite Université de Lorraine - monique.grandbastien@loria.fr
  2. 2. [BigData - Economie Matin] Comment l'intelligence artificielle aidera-t-elle les enfants dans leurs révisions ? FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 2
  3. 3. Sommaire • Intelligence artificielle et formation • Vocabulaire – champ scientifique • Les tuteurs intelligents première génération? • Qu’en retenir? • En 2017 • Besoins et caractéristiques des formations • Avancées technologiques • Des exemples de techniques d’IA mobilisables • Construire le futur • Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Questions éthiques et organisationnelles • Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 3
  4. 4. Intelligence Artificielle et Formation • Le vocabulaire! • « j’ai mis une IA dans mon système » ???? • vs « j’ai utilisé des techniques d’IA dans mon système » • Un premier champ scientifique • Constitué dès la fin des années 70 • Peu de publications en formation professionnelle • Mais financements importants forces armées US FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 4
  5. 5. Sommaire • Intelligence artificielle et formation • Vocabulaire – champ scientifique • Les tuteurs intelligents première génération? • Qu’en retenir? • En 2017 • Besoins et caractéristiques des formations • Avancées technologiques • Des exemples de techniques d’IA mobilisables • Construire le futur • Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Questions éthiques et organisationnelles • Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 5
  6. 6. IA et Formation : 40 ans déjà! • SCHOLAR (Carbonnel, 1973) • Dialogues initiative mixte, représentation du domaine par réseaux sémantique • SOPHIE (Brown & Burton, 1974) • Dépannage en électronique des circuits, règles de dépannage • BUGGY (Brown, 1978) • Apprentissage de la soustraction, analyse des erreurs et suggestions par représentation explicites des erreurs possibles de l’apprenant • PROUST (Johson & Soloway, 1984) • Tuteur commercialisé en programmation PASCAL, comparaison solution élève avec dérivations possibles du schéma type FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 6
  7. 7. Les acquis des tuteurs intelligents • Rappel de définition : Les systèmes tutoriels intelligents (STI) sont des environnements d'apprentissage informatisés qui visent à imiter le comportement d'un tuteur humain dans ses capacités d'expert pédagogue et d'expert du domaine • De très nombreux prototypes • Peu de passage à l’échelle • A retenir : Trois composants incontournables • Domaine • Pédagogique • Apprenant FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 7
  8. 8. Modéliser le domaine • Objectif 1 : Le système est capable de résoudre tout exercice dans son champ de validité (pas de corrigé à fournir) • Objectif 2 : Suivre en pas à pas la résolution proposée par l’apprenant • Modéliser à des fins pédagogiques nécessite souvent des connaissances complémentaires, comme les erreurs « classiques » chez les débutants • Tâche complexe (experts du domaine et de la modélisation de connaissances), aides possibles par environnements auteurs FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 8
  9. 9. Acquérir et représenter les informations relatives à l’apprenant • Informations statiques • générales (âge, compétences acquises, diplôme préparé ou cursus suivi) • relatives aux modes d’apprentissage (préfère exposé traditionnel ou manipulations avec cours ou …) • Objectifs d’apprentissage, etc.. • Informations dynamiques • Progression dans l’unité de formation, concepts ou savoir-faire acquis complètement/partiellement • Activités effectuées, collaborations (avec qui), etc... • Etat émotionnel, etc.. FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 9
  10. 10. Représenter les décisions pédagogiques • Choix des activités à proposer (selon différentes pédagogies – cognitivistes, constructivistes, etc…) • Suivi du déroulement d’une activité • Utilisation des connaissances du domaine et des données connues sur l’apprenant pour personnaliser ces décisions pédagogiques • Diagnostic cognitif • Décision d’intervenir • Choix d’une rétro-action pertinente (correction, aide, explication) • Adaptation aux capacités physiques et cognitives de l’apprenant FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 10
  11. 11. Une société spécialisée… ALELO Compagnie californienne fondée en 2005 par W.L.Johnson Spin-out univ South. California Technos linguistiques et multi-agents Missionné par DARPA, Air Forces, Marines, etc. Produits de formation pour entreprises, institutions éducatives et organismes publics FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 11
  12. 12. Sommaire • Intelligence artificielle et formation • Vocabulaire – champ scientifique • Les tuteurs intelligents première génération? • Qu’en retenir? • En 2017 • Besoins et caractéristiques des formations • Avancées technologiques • Des exemples de techniques d’IA mobilisables • Construire le futur • Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Questions éthiques et organisationnelles • Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 12
  13. 13. Le contexte de la FP en 2017 • Connections omni-présentes • Massif : Traces d’interactions, big data, comment les utiliser? • Séquences courtes (besoin d’immédiateté) • Capitalisation des séquences si modèle compétences interopérable • Voir aussi portfolio • Besoin de travail en équipe, collaboration, compétences transversales • De plus en plus personnalisé : • Modèle apprenant, compétences acquises/à acquérir • Acquisition de compétences vs capitalisation expérience sur le lieu de travail FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 13
  14. 14. Avancées technologiques • Modèles de connaissances et de raisonnements • Elaboration de règles par apprentissage automatique • Modélisation des apprenants avec les donnés d’interaction • Reconnaissance d’image et de parole, d’émotions • Réalité virtuelle et/ou augmentée, agents autonomes • Objets connectés • Fouille et visualisation de données massives FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 14
  15. 15. Sommaire • Intelligence artificielle et formation • Vocabulaire – champ scientifique • Les tuteurs intelligents première génération? • Qu’en retenir? • En 2017 • Besoins et caractéristiques des formations • Avancées technologiques • Des exemples de techniques d’IA mobilisables • Construire le futur • Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Questions éthiques et organisationnelles • Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 15
  16. 16. Massif et Progrès en TAL : ALELO en langues • Alelo propose Alelo’s Enskill platform • pour développer et améliorer des contenus de formation avec des techniques de machine learning • collecte constamment les données de tous les utilisateurs • Beaucoup de données • Toutes les formations OTAN en langues étrangères • Les erreurs les plus courantes des natifs de plusieurs pays lors de leur apprentissage de l’anglais ont permis d’élaborer les modèles d’erreurs • Des modèles de dialogues sont aussi élaborés ainsi • Service disponible sur tout support via le cloud FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 16
  17. 17. Massif et apprentissage statistique: le cours d’IA à Georgia Tech • Cours créé en 2014, 2 sessions par an • 300 étudiants par session, environ 40000 posts conservés dans le forum, un professeur et 8 assistants • Objectif : Ajouter un robot assistant qui réponde à 40% des questions pour décharger l’équipe enseignante et lui permettre de mieux encadrer les étudiants sur les autres questions • Technologie utilisée : IBM Watson API + Home-built modules FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 17
  18. 18. Base de cas, similarités: Peer help FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 18 Rechercher des pairs (apprenants, collègues, autres) A partir de données modélisées et mémorisées - Sur la tâche en cours d’exécution - Sur les « aidants » potentiels - Sur des cas d’aide répertoriés Avec les mêmes principes (OP4L) - Compléter avec présence physique ou sur réseaux sociaux Créer des groupes de travail selon des critères variés
  19. 19. Acquisition de compétences vs capitalisation d’expériences FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 19 DOLMEN : Système à base de cas pour capitalisation et formation en défectologie métallurgique Domaine pointu dans lequel un jeune ingénieur peut ne pas avoir d’expérience Greffer une fonction de formation sur un système de capitalisation de connaissances
  20. 20. Modèles de connaissances Décisions en situation critique • Projet ANR MacCoy • Plateforme HUMANS (D. Lourdeaux, UTC) • pour la Génération de scénarios pédagogiques dans des environnements virtuels de formation à la gestion de situations critiques FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 20
  21. 21. Sommaire • Intelligence artificielle et formation • Vocabulaire – champ scientifique • Les tuteurs intelligents première génération? • Qu’en retenir? • En 2017 • Besoins et caractéristiques des formations • Avancées technologiques • Des exemples de techniques d’IA mobilisables • Construire le futur • Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Questions éthiques et organisationnelles • Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 21
  22. 22. Mettre en œuvre l’IA en FP/FTLV • Article synthèse ECTEL 2017 à propos des learning analytics en FP/FTLV : Tout reste à faire • Des développements à grande échelle en langues, en « codage informatique », etc. • Fourniture de ressources complémentaires de formation adaptées aux besoins • Des chantiers • Automatiser l’évaluation • Capacité de résolution de problèmes • Ex.: Socrative et eClicker permettant de créer des questions à choix multiples qui se corrigent automatiquement • Tableaux de bord et suggestions à l’enseignant • Gestion du travail collaboratif FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 22
  23. 23. Questions éthiques et organisationnelles • Trace d’activités, modèle apprenant : Qui les garde? Rendus anonymes ou pas? Fiabilité? • Droit à l’oubli • Modèles interopérables de compétences • Niveaux de granularité • Indexation des formations • Mise à jour automatique des compétences (ou pas) et par qui? FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 23
  24. 24. Tous chercheurs - Collaborations recherche/praticiens FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 24 Contacts : ATIEF http://atief.fr/atief/association/presentation Contacts : AFIA http://afia.asso.fr/contact/
  25. 25. Des questions? FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 25 Quelques références suivent….
  26. 26. Références (1) • Articles • J. Greer, G. McCalla, J. Collins, V. Kumar, P. Meagher, J. Vassileva, Supporting Peer Help and Collaboration in Distributed Workplace Environments, International Journal of Artificial Intelligence in Education (1998), 9, 159-177. • Mukesh Barange / Julien Saunier / Alexandre Pauchet : “Pedagogical Agents as Team Members: Impact of Proactive and Pedagogical Behavior on the user”, AAMAS 2017 proceedings • D. Lourdeaux, A. Benabbou, L. Huguet, R. Lacaze-Labadie, HUMANS : suite logicielle pour la scénarisation d’environnements virtuels pour la formation à des situations socio-techniques complexes, PFIA 2017, https://pfia2017.greyc.fr/share/actes/APIA/Lourdeaux_APIA_2017.pdf • Adolfo Ruiz-Calleja, Luis P. Prieto, Tobias Ley, Marıa Jesus Rodrıguez-Triana, and Sebastian Dennerlein • Learning Analytics for Professionaand Workplace Learning: A Literature Review, WPLA workshop, ECTEL 2017 • Rapports • Rapport_recherche_et_developpement_education_V2_756403.pdf (vers une société apprenante - tous chercheurs)http://cache.media.education.gouv.fr/file/2017/40/3/ • Rapport IGAS n° 2016-055R : La transformation digitale de la formation professionnelle continue • Livre blanc CIGREF : Gouvernance de l’Intelligence artificielle dans les entrepriseshttp://www.cigref.fr/wp/wp- content/uploads/2016/09/Gouvernance-IA-CIGREF-LEXING-2016.pdf • 2017LivreBlanc-CreisTerminal_CECIL_FinalPDF : http://www.lecreis.org/?p=2538 FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 26
  27. 27. Références (2) • FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 27 Sites web et blogs http://ruedelaformation.org/formation-professionnelle-intelligence-artificielle/ https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-ibm-exacerbe-les-emotions-de-watson-a-travers-ses-api-64021.html https://www.alelo.com/about-us/ http://industry-track.eu/ Learning and training in the age of smart indusry http://carrefour-education.qc.ca/actualite/nouvelles/lintelligence_artificielle_ia_pour_favoriser_lentraide_a_lecol http://www.orphee-edu.fr/orphee/partenariats
  28. 28. FFFOD - M. Grandbastien - licence BY NC SA 28

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