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H2PTM (2007) Harbouche
Assistant virtuel à base d’agents
Enseignement à distance sur le web
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Sommaire
- Résumé
- L’intégration de l’informatique et des télécommunications a complètement changé la problématique de mise en œuvre des systèmes d’apprentissage. Notre objectif est de concevoir un environnement d’enseignement à distance capable de substituer les interactions de l’apprenant avec son tuteur. Dans ce contexte l’outil doit permettre d’une part l’encapsulation des informations et d’autre part une évaluation des connaissances. L’utilisation de la technologie agent nous est bénéfique puisque l’agent est une métaphore naturelle de l’humain et convient mieux aux systèmes distribués. Nous visons la création d’agents assistants personnels capables de dialoguer avec l’apprenant et l’aider dans ses tâches. La méthodologie MASE est utilisée pour concevoir ce système destiné à une utilisation sur le web.
- Mots-clés
- Agent artificiel, Agent assistant personnel, MASE, environnement d’enseignement à distance.
- Abstract
- More known under the designation of New Educational Technologies, the contribution of the technology in the educational field is very important in particular concerning the training methods, the search of information and the access to the documentary sources. Our objective is to conceive a distance learning environment able to substitute the interactions between the learner and his tutor. We advocate the employment of an agent-based approach, which is suitable for two main reasons: agents are a natural metaphor of human actors, and the learning systems are generally complex. Our aim is to create intelligent personal agents able to dialogue with the learners and to perform tasks in their service. The MASE methodology is used for the design and emphasis is placed on the agent-based features.
- Keywords
- Artificial agent, Intelligent Personal Assistant, MASE, Distance learning environment.
Introduction
La complexité du pilotage de l‘apprentissage humain est tel qu’il est nécessaire de dépasser les modèles artificiels autonomes des agents au profit de modèles de coopérations d’agents humains et artificiels.
L’environnement d’enseignement à distance à base d’agents
Notre environnement comprend les éléments suivants (Harbouche, 2006) :
- Les entités statiques : On distingue ici : le cartable « pour l'apprentissage, de collaboration et d'évaluation » et les éléments didactiques « les cours annotés par l’apprenant et les outils d’évaluation – QCM, exercices assistés et problèmes- ».
- Les entités dynamiques « agents » : Le déploiement de la méthodologie MaSE Multiagent Systems Engineering- (Deloach, 2001) nous a permis de dégager les agents suivants :
- Interface apprenant et Interface enseignant : Ces deux agents doivent obtenir et annoncer les informations disponibles suite à la demande de l’utilisateur.
- Assistant : C’est un agent assistant personnel. Son rôle est d'assister l'apprenant, l'orienter dans la résolution des exercices, répondre directement à ses questions.
- Evaluateur : Evalue les QCMs et rend compte instantanément à l’apprenant.
- Communication : Gère les communications synchrones/asynchrones.
- Fournisseur : Gère les accès aux informations persistantes.
Conclusion
Le déploiement d’une technique agent nous est bénéfique car elle permet de diviser le problème en entités communicantes et distribuées dans l’espace. Ces entités peuvent substituer l’enseignants et donc alléger son travail. L'application de la méthodologie MASE nous a aidé dans l'identification des agents artificiels.
Bibliographie
[Deloach, 2001] ↑ Deloach S.A., Wood M.F. et Sparkman C.H., « Multi Agent Systems Engineering (MASE) », International Journal on Software engineering and knowledge engineering, vol. 11, n° 03, 2001, p. 231-258.
[Harbouche, 2006] ↑ Harbouche K. et Djoudi M., « Environnement numérique de travail à base d’agents », Actes de la Conférence Internationale sur l’Informatique et ses Applications CIIA’06, Saida, 14-16 mai 2006, p. 66-72.
