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\chapter{Conclusions et Perspectives}
\section{Conclusion générale}
Nous avons vu dans l'état de l'art et aussi avec l'expérimentation que nous avons mené dans une école maternelle pour l'apprentissage de l'anglais en utilisant AI-VT que les environnements informatiques pour l'apprentissage humain (EIAH) doivent trouver des stratégies adaptées afin d'exploiter et d'analyser toute l'information récoltée sur l'évolution de l'apprenant et ses éventuelles lacunes. L'intégration d'un système de recommandation en temps réel proposant des alternatives de parcours dynamiques et variées aux apprenants présente donc de nombreux avantages.
Nous avons montré dans ces travaux de quelle manière les outils d'IA et d'apprentissage automatique peuvent répondre à cette problématique. Ils permettent en effet de travailler avec des données structurées selon un contexte déterminé, d'explorer et d'exploiter les espaces où ces données sont définies, d'analyser et d'extraire l'information utile pour connaître les comportements, les tendances et les faiblesses des apprenants. Parmi tous les outils d'IA, nous nous sommes plus particulièrement tournés vers ceux dont le fonctionnement nécessite peu de données car ils permettent à des apprenants inconnus de l'EIAH de se voir proposer des adaptations en temps réel dès les premiers exercices.
L'EIAH AI-VT qui a servi d'environnement d'application et d'expérimentation à ces travaux est donc aujourd'hui capable de proposer des recommandations dynamiques et personnalisées en utilisant l'apprentissage par renforcement, la génération de solutions stochastique, le raisonnement Bayésien, les approches d'ensemble avec plusieurs algorithmes via deux empilements, l'optimisation stochastique itérative, l'intégration d'approches locales et collaboratives, le raisonnement à partir de cas avec les systèmes multi-agents et le processus de Hawkes.
Les jeux de données testés (réelles et générées) ont permis de tester la solidité du système, son amélioration progressive et l'unification de tous les algorithmes, outils et modules proposés. Deux métriques ont également été proposés afin de mieux mesurer le degré d'adaptabilité du système au regard de chaque apprenant, une métrique permet de mesurer la qualité de l'adaptation du système dans un parcours standard, où l'objectif de l'apprenant est de avancer dans l'acquisition de la connaissance et dans les niveaux de complexité, l'autre métrique prétend de mesurer aussi la qualité, mais dans le cas de un parcours de révision, où l'objectif de l'apprenant est de renforcer la connaissance dans chaque niveau de complexité avant de passer au niveau suivant.
La version finale du système AI-VT qui intègre tous les modules développés est capable de prendre en compte des aspects importants du processus d'apprentissage tels que le renforcement des connaissances, la dynamique de l'information, la variation de la progression, le temps d'apprentissage non-linéaire en étant capable de suivre un algorithme intégrant une courbe d'oubli.
Chaque module proposé s'est montré compétitif et a présenté des performances de qualités comparables à d'autres algorithmes et modules de référence dans le domaine de la régression et de la recommandation. L'architecture proposée permet de tirer partie des avantages de chacun de ces modules et ainsi d'améliorer globalement l'adaptation en cours de séance d'entraînement dans le système AI-VT en fonction des résultats partiels des apprenants.
Au regard des problématiques soulevées en introduction de ce manuscrit, voici les contributions apportées par ces travaux de recherche.
\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 5}\\
\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 6}\\
\colorbox{yellow}{Résumé de la conclusion du chapitre 7}
\section{Perspectives}
Différentes perspectives peuvent être envisagées. En particulier, l'intégration de résultats d'analyse vidéo et audio pourrait aider à mieux interpréter les comportements des apprenants et ainsi leur proposer des recommandations encore plus pertinentes.
Il pourrait également être intéressant de proposer différentes configurations pour le système de recommandation.
Le point de départ pourrait consister à étudier la possibilité d'améliorer encore la fonction déterminant quelles sont les meilleures solutions proposées au second niveau d'empilement de l'outil d'ensemble (ESCBR-SMA). Peut-être intéressant de pouvoir paramétrer cette fonction, qu'AI-VT en propose plusieurs et qu'elles soient dépendantes du profil de l'apprenant et des matières enseignées.
Les scénarios d'apprentissage testés dans ces travaux ont mis en lumière le fait qu'il existait des points de rupture. Il serait intéressant de les analyser afin de mieux les prédire. Ces travaux ont notamment proposé d'utiliser un échantillonnage de Thompson pour que les modifications des niveaux de complexité des exercices proposés par le système soient progressifs. Cet outil est fondé sur une distribution de probabilité. Il pourrait donc être envisagé de tester d'autres familles de distributions de probabilité et de calculer de manière dynamique les taux corrélés d'actualisation des distributions de probabilité pour chaque niveau de complexité.
Une autre piste de travail est la correction automatique. Cet aspect n'est pas encore proposé dans AI-VT. Il pourrait l'être en considérant des algorithmes ou modèles intégrant des gabarits ou même des cartographies d'erreurs ou de réponses incorrectes à la base de données de l'EIAH.
Pour finir, il pourrait être intéressant de définir des intervalles pour chaque paramètre et exécuter un analyse de sensibilité pour évaluer les résultats avec l'objectif d'estimer la stabilité du système et les limites numériques.