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| 1 | -\chapter{Environnements Informatiques d'Apprentissage Humain} | |
| 2 | -\chaptermark{CHAPITRE 3. \'ETAT DE L'ART (EIAH)} | |
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| 4 | -Dans ce chapitre sont mentionnés des travaux qui sont en rapport avec le travail de la thèse spécifiquement sur les EIAH, mais ils utilisent des approches différents, alors ici est faite une classification de ces travaux mais selon le thème principal qu'ils abordent. | |
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| 6 | -\section{L'Intelligence Artificielle} | |
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| 8 | -L'intelligence artificielle a été appliquée avec succès au domaine de l'éducation dans plusieurs écoles de différents pays et pour l'apprentissage de l'informatique, les langues étrangères et les sciences comme le montre le travail de \cite{ZHANG2021100025} qui analyse des articles dans la période de 1993-2020, où il est importante de voir aussi que il n'y a pas une distinction en age, ni en niveau culturel, ni en niveau éducatif. En plus, avec les différentes techniques d'intelligence artificielle qui sont appliquées il est possible d'adapter la stratégie d'apprentissage pour n'importe qui et maximiser le rendement et acquisition des connaissances. Une caractéristique assez notable est que les représentations et algorithmes peuvent changer et évoluer. Aujourd'hui il y a encore beaucoup de potentiel pour développer encore les capacités de calcul et d'adaptation. | |
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| 10 | -Un travail plus analytique de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'éducation est \cite{CHIU2023100118} qui présente une révision des travaux d'intelligence artificielle appliquée à l'éducation extraits des bases de données bibliographiques ERIC, WOS et Scopus dont la date de publication est dans la période 2012-2021, ce travail est focalisé sur les tendances et les outils employées pour aider dans le processus d'apprentissage. Après l'analyse de 92 travaux, une classification des contributions de l'IA est crée : apprentissage, enseignement, évaluation et administration. Dans l'apprentissage, est utilisée généralement l'IA pour attribuer des tâches en fonction des compétences individuelles, fournir des conversations homme-machine, analyser le travail des étudiants pour obtenir des commentaires et accroître l'adaptabilité et l'interactivité dans les environnements numériques. Dans l'enseignement, peuvent être appliquées des stratégies d'enseignement adaptatives, améliorer la capacité des enseignants à enseigner et soutenir le développement professionnel des enseignants. Dans le domaine de l'évaluation, l'IA peut fournir une notation automatique et prédire les performances des élèves. L'IA aide dans le domaine de l'administration à améliorer la performance des plateformes de gestion, à soutenir la prise de décision pédagogique et à fournir des services personnalisés. Quelques-unes des lacunes identifiées de l'IA dans le domaine de l'éducation sont : les ressources recommandées par les plateformes d'apprentissage personnalisées sont trop homogènes, les données nécessaires pour les modèles d'IA sont très spécifiques, le lien entre les technologies et l'enseignement n'est pas bien clair, la plupart des travaux sont conçus pour un domaine ou un objectif très spécifique (peu de généralité), l'inégalité éducative car les technologies ne motivent pas tous les types d'élèves et parfois il y a des attitudes négatives envers l'IA, parce qu'elle est difficile à maîtriser et a intégrer dans les cours. | |
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| 12 | -Les techniques d'IA peuvent aussi aider à prendre des décisions stratégiques qui visent des objectifs à long échéance comme le montre le travail de \cite{Robertson2014ARO} qui analyse plusieurs publications réalisées dans le domaine de l'utilisation de l'IA en jeux stratégiques. Les jeux stratégiques sont un très bon terrain d'entrainement parce que ils contient plusieurs règles, environnements pleins de contraintes, actions et réactions en temps réel, caractère aléatoire et informations cachées. Les techniques principales identifiées sont: l'apprentissage par renforcement, les modèles Bayésiens, la recherche en arbre, le raisonnement à partir de cas, les réseaux de neurones et les algorithmes évolutifs. Ici est notable aussi comme la combinaison de ces techniques permet dans certains cas d'améliorer le comportement global des algorithmes et d'obtenir meilleures réponses. | |
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| 14 | -\section{Systèmes de Recommandation dans les EIAH} | |
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| 16 | -Les systèmes de recommandation dans les environnements d'apprentissage considèrent les exigences, les nécessites, le profil, les talents, les intérêts et l'évolution de l'apprenant pour s'adapter et recommander des ressources ou des exercices avec le but d'améliorer l'acquisition et maîtrise de concepts et des connaissances en général. L'adaptation de ces systèmes peut être de deux types, l'adaptation de la présentation qui montre aux apprenants les ressources en concordance avec leurs faiblesses et l'adaptation de la navigation qui change la structure du cours en fonction du niveau et style d'apprentissage de chaque apprenant \cite{MUANGPRATHUB2020e05227}. Ces systèmes montrent des effets positifs pour les apprenants comme le révèle le travail de \cite{HUANG2023104684}, qui applique l'intelligence artificielle pour personnaliser des recommandations de ressources en vidéo et ainsi aider et motiver les apprenants, les effets ont été validés avec la différence entre des test préliminaires et des test après la finalisation du cours ainsi que un groupe de contrôle qui a suivi le même cours sans le système de recommandation. La figure \ref{figArch} montre l'architecture du système où l'intelligence artificielle est utilisée dans différents étapes du processus avec les données de l'apprenant et la supervision et contrôle du professeur. | |
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| 18 | -\begin{figure} | |
| 19 | -\centering | |
| 20 | - \includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/architecture.png} | |
| 21 | -\caption{Architecture du système de recommandation proposé dans \cite{HUANG2023104684} (Figure traduite)} | |
| 22 | -\label{figArch} | |
| 23 | -\end{figure} | |
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| 25 | -Le travail de \cite{pmlr-v108-seznec20a} propose un modèle générique de recommandation qui peut être utilisé dans les systèmes de recommandation de produits ou les systèmes d'apprentissage. Ce modèle est basé sur l'algorithme par renforcement UCB (Upper Confidence Bound) qui permet de trouver une solution approchée à une variante du problème bandit manchot non stationnaire (MAB), où les récompenses de chaque action diminuent chaque fois que elle est utilisée. Pour valider le modèle une comparaison avec trois autres algorithmes sur une base de données réelle a été réalisée, les métriques employées sont la moyenne accumulée du regret et la moyenne de la récompense accumulée. Avec les deux métriques, le modèle proposé est très performant. | |
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| 27 | -Aussi \cite{INGKAVARA2022100086}, met en évidence que les technologies et les systèmes de recommandation peuvent s'adapter à différents besoins et aspirations ainsi que favoriser l'apprentissage auto-régulé. Ce type d'apprentissage aide aux apprenants à acquérir les habilités pour améliorer leur vitesse et performance; parce que y trouvent des objectifs variables, un environnement structuré, des temps d'apprentissage variable et des ressources de support et de renforcement. | |
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| 29 | -Comme vu précédemment, les techniques de l'intelligence artificielle sont largement utilisées dans l'apprentissage et l'enseignement; l'apprentissage adaptatif pour suggérer des ressources d'étude est l'objectif du travail de \cite{LALITHA2020583} où est proposé un système avec un module de personnalisation qui collecte l'information de l'apprenant et ses exigences, un module de classification qui compare l'information avec d'autres profiles en utilisant l'algorithme KNN et un module de recommandation chargé de identifier les ressources communs entre les profiles et d'extraire information complémentaire d'Internet avec Random Forest pour améliorer le processus d'apprentissage du nouveau apprenant. Les techniques et les stratégies sont très variées mais l'objectif est de s'adapter aux apprenants et leurs besoins; Dans \cite{ZHAO2023118535} les données des apprenants sont collectés et classifiés dans groupes avec des caractéristiques similaires, puis pour déterminer la performance de chaque apprenant est utilisée la méthode d'analyse par enveloppement des données (DEA) qui permet d'identifier les besoins spécifiques de chaque groupe et ainsi proposer un parcours d'apprentissage personnalisé. | |
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| 31 | -Un aspect pertinent des systèmes de recommandation qu'il faut bien considérer est la représentation des données des enseignants, des apprenants et l'environnement; parce que les multiples types de structures qu'on peut utiliser et son contenu peuvent conduire vers des résultats différents et changements dans la performance des algorithmes ou techniques employées. La proposition de \cite{SU2022109547} est de stocker les données des apprenants dans deux graphes évolutifs qui contient les relations entre les questions et les réponses correctes ainsi que les réponses données par les apprenants, pour construire un graphe global de chaque apprenant avec son état cognitif et avec lequel est analysé et prédit la performance dans un contexte spécifique et ainsi pouvoir proposer un parcours personnalisé. Dans \cite{MUANGPRATHUB2020e05227} sont représentés les concepts comme trois ensembles: les objets (G), les attributs (M) et les relations entre G et M ; avec l'idée de les analyser avec l'approche FCA (Formal Context Analysis), Ce type de représentation permet de mettre en rapport les ressources, les questions et les sujets, ainsi si un apprenant étudie un sujet $S_1$ et il y a une règle qui relie $S_1$ avec le sujet $S_4$ ou la question $Q_34$, alors le système peut suggérer l'étude de ces ressources, l'algorithme complet explore la structure prédéfinie du cours pour recommander un parcours exhaustif d'apprentissage. | |
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| 33 | -La recommandation personnalisé d'exercices est aussi une autre approche des systèmes de recommandation comme le fait \cite{Zhou2021} de forme spécifique pour l'apprentissage de l'anglais, le système contient un module principal qui représente les apprenants comme des vecteurs selon le modèle DINA où sont stockes les points de connaissance acquise, le vecteur est n-dimensionnel $K=\{k_1, k_2, ..., k_n\}$ et chaque dimension correspond à un point de connaissance, ainsi si $k_1=1$ alors l'apprenant maîtrise le point de connaissance $k_1$, et si $k_2=0$ alors l'apprenant doit étudier le point de connaissance $k_2$ car il n'a pas acquise la maîtrise dans ce point-là. Sur ce type de représentation est basé la recommandation des questions proposées par le système, il y a aussi une librairie de ressources associes à chacune des possibles questions, avec lesquelles l'apprenant peut renforcer son apprentissage et avancer dans le programme du cours. | |
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| 35 | -Certains travaux de recommandation et personnalisation considèrent des variables complémentaires aux notes comme dans \cite{EZALDEEN2022100700}, qui lie l'analyse du comportement de l'apprenant et l'analyse sémantique. La première étape consiste en collecter les données nécessaires pour créer un profile de l'apprenant, avec le profile complet, sont associés l'apprenant et un groupe de catégories prédéfinies d'apprentissage selon ses préférences et les données historiques, puis en ayant une valeur pour chaque catégorie sont cherchés les concepts associés pour les catégories et ainsi est générée une guide pour obtenir des ressources qu'on peut recommander sur le web. Le système est divisé en quatre niveaux comme montre la figure \figref{figLevels} où chacun des niveaux est chargé de une tache spécifique dont les résultats sont envoyés au niveau suivant jusqu'à arriver aux recommandations personnalisés pour l'apprenant. | |
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| 37 | -\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ELearningLevels.png}{Image traduite des niveaux du système de recommandation dans \cite{EZALDEEN2022100700}}{figLevels} | |
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| 39 | -%\begin{figure}[!ht] | |
| 40 | -%\centering | |
| 41 | -%\includegraphics[scale=0.5]{./Figures/ELearningLevels.png} | |
| 42 | -%\caption{Niveaux du système de recommandation dans le travail \cite{EZALDEEN2022100700}} | |
| 43 | -%\label{figLevels} | |
| 44 | -%\end{figure} | |
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| 46 | -Une limitation générale qui présentent les algorithmes d'IA dans les EIAH est que ce type d'algorithmes ne permettent pas d'oublier l'information avec laquelle ils ont été entrainés, une propriété nécessaire pour les EIAH dans certaines situations où peut se produire un dysfonctionnement du système, la réévaluation d'un apprenant ou la restructuration d'un cours. | |
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| 48 | -Le tableau \ref{tabArts} montre un récapitulatif des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH. | |
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| 50 | -\begin{table} | |
| 51 | -\footnotesize | |
| 52 | -\begin{tabular}{p{4.2cm}p{10cm}} | |
| 53 | -Référence&Limites et faiblesses\\ | |
| 54 | -\hline | |
| 55 | -\cite{ZHANG2021100025}&Niveau global d'application de EIAH. Analyse des effets de l'IA\\ | |
| 56 | -\cite{CHIU2023100118}&Aspects non cognitifs en IA. Motivation des apprenants\\ | |
| 57 | -\cite{Robertson2014ARO}&Peu de test. Pas de standard d'évaluation\\ | |
| 58 | -\cite{HUANG2023104684}&Recommandation en fonction de la motivation seulement. N'est pas général pour tous les apprenants\\ | |
| 59 | -\cite{pmlr-v108-seznec20a}&Le modèle n'a pas été testé avec données d'étudiants. UCB prends beaucoup de temps pour explorer les alternatives\\ | |
| 60 | -\cite{INGKAVARA2022100086}&Modèle très complexe. Définition de constantes subjectif et beaucoup de variables.\\ | |
| 61 | -\cite{LALITHA2020583}&A besoin de beaucoup de données pour entrainement. Ne marche pas dans le cas 'cold-start', nést pas totalement automatisé\\ | |
| 62 | -\cite{SU2022109547}&Estimation de la connaissance de façon subjective. Il est nécessaire une étape d'entrenaiment\\ | |
| 63 | -\cite{MUANGPRATHUB2020e05227}&Structure des règles complexe. Définition de la connaissance de base complexe\\ | |
| 64 | -\cite{Zhou2021}&Utilisation d'un filtre collaboratif sans stratification. Utilisation d'une seule metrique de distance\\ | |
| 65 | -\cite{EZALDEEN2022100700}&Il n y a pas de comparaison avec d'autres modèles différents de CNN. Beaucoup de variables à valeurs subjectives\\ | |
| 66 | - | |
| 67 | -\end{tabular} | |
| 68 | -\caption{Tableau de synthèse des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH} | |
| 69 | -\label{tabArts} | |
| 70 | -\end{table} |