\chapter{Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain}
\chaptermark{CHAPITRE 3. \'ETAT DE L'ART (EIAH)}

Ce chapitre présente les travaux sur les EIAH en lien avec le travail de cette thèse. Cet état de l'art est le résultat d'une recherche bibliographique menée sur \textit{ScienceDirect}, \textit{Web of science} et \textit{Google Scholar} en privilégiant les articles publiés entre 2019 et 2024 et en sélectionnant les mots-clés "\textit{Machine learning ITS}", "\textit{Intelligent tutoring systems}", "\textit{Recommender systems}", "\textit{Learner profile}" et "\textit{Learning theories}". Chaque référence bibliographique de cet état de l'art est associée au thème principal abordé dans l'article considéré.

\section{L'intelligence artificielle}

L'intelligence artificielle a été appliquée avec succès au domaine de l'éducation dans plusieurs écoles de différents pays et notament pour l'apprentissage de l'informatique, des langues étrangères et des sciences. \cite{ZHANG2021100025} référencent un grand nombre de travaux sur la période 1993-2020. Cet article montre que les besoins et contraintes des EIAH ne sont pas différentes selon l'âge, le niveau culturel ou le niveau éducatif des apprenants. Cet article montre également qu'il est possible d'adapter une stratégie d'apprentissage quel que soit l'apprenant et de maximiser le rendement et l'acquisition des connaissances grâce à différentes techniques d'intelligence artificielle.

\cite{CHIU2023100118} présentent un ensemble de travaux de recherche utilisant l'intelligence artificielle pour l'éducation et extraits des bases de données bibliographiques ERIC, WOS et Scopus sur la période 2012-2021. Cette étude bibliographique est focalisée sur les tendances et les outils employés pour aider le processus d'apprentissage. Une classification des contributions de l'IA est faite, fondée sur 92 travaux scientifiques. Les contributions et l'utilité des outils d'IA implémentés dans les EIAH évalués dans cet article sont évaluées sur les quatre domaines suivants : l'apprentissage, l'enseignement, l'évaluation et l'administration. 
Pour l'apprentissage, l'IA est généralement utilisée 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. 
Pour l'enseignement, des stratégies d'enseignement adaptatives peuvent être appliquées pour 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. 
Enfin, dans le domaine de l'administration, l'IA contribue à améliorer la performance des plateformes de gestion, à soutenir la prise de décision pédagogique et à fournir des services personnalisés. 
Cet article met également en lumière les lacunes suivantes de l'IA : 
\begin{itemize}
	\item les ressources recommandées par les plateformes d'apprentissage personnalisées sont trop homogènes,
	\item les données nécessaires pour les modèles d'IA sont très spécifiques, 
	\item le lien entre les technologies et l'enseignement n'est pas bien clair. En effet, la plupart des travaux sont conçus pour un domaine ou un objectif très spécifique difficilement généralisable, 
	\item l'inégalité éducative, car les technologies ne suscitent pas la motivation chez tous les élèves. De plus, l'intelligence artificielle peut parfois engendrer des attitudes négatives et s'avérer difficile à maîtriser et à intégrer efficacement dans les cours.
	%\textcolor{red}{revoir cette phrase}.
\end{itemize} 

Les techniques d'IA peuvent aussi aider à prendre des décisions stratégiques visant des objectifs à longue échéance comme le montre le travail de \cite{Robertson2014ARO}. Les jeux de stratégie présentent en effet plusieurs particularités singulières. Ils contiennent plusieurs règles et des environnements contraints. Ils nécessitent de mettre en œuvre des actions et réactions en temps réel. Ils intègrent des aléas et des informations cachées. Les techniques principales identifiées et implémentées dans ces jeux de stratégie sont l'apprentissage par renforcement, les modèles bayésiens, la recherche d'information dans une structure de type arbre, le raisonnement à partir de cas, les réseaux de neurones et les algorithmes évolutifs. Il est également important de noter que la combinaison de ces techniques permet dans certains cas d'améliorer le comportement global des algorithmes et d'obtenir de meilleures réponses.

\section{Systèmes de recommandation dans les EIAH}

Des systèmes de recommandation sont régulièrement intégrés aux EIAH.
Ils permettent en effet de tenir compte des exigences, des besoins, du profil, des compétences, des intérêts et de l'évolution de l'apprenant pour s'adapter et recommander des ressources ou des exercices dans le but d'améliorer l'acquisition et la maîtrise de concepts et des connaissances en général. L'adaptation de ces systèmes peut être de deux types \citep{MUANGPRATHUB2020e05227} :
\begin{itemize}
	\item l'adaptation de la présentation qui montre aux apprenants les ressources en concordance avec leurs faiblesses et
	\item l'adaptation du parcours qui change la structure du cours en fonction du niveau et style d'apprentissage de chaque apprenant.
\end{itemize}
Ces systèmes montrent des effets positifs pour les apprenants comme le révèle le travail de \cite{HUANG2023104684} qui utilise l'IA pour personnaliser des recommandations de ressources vidéo et ainsi aider et motiver les apprenants. L'évolution des résultats entre les tests préliminaires et ceux réalisés après la finalisation du cours des groupes ayant suivi les cours avec et sans système de recommandation démontre cet effet positif. La figure \ref{figArch} montre l'architecture du système qui utilise l'intelligence artificielle dans différentes étapes du processus avec les données de l'apprenant sous la supervision et le contrôle de l'enseignant.

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=\textwidth]{./Figures/architecture.png}
\caption{Traduction de l'architecture du système de recommandation proposé dans \cite{HUANG2023104684}.}
\label{figArch}
\end{figure}

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 fondé sur l'algorithme par renforcement UCB (\textit{Upper Confidence Bound}) qui permet de trouver une solution approchée à une variante du problème du \textit{Bandit manchot} non stationnaire (MAB, présenté dans le chapitre \ref{chap:contexte} de ce manuscrit), où les récompenses de chaque action diminuent progressivement après chaque utilisation. Pour valider le modèle, une comparaison avec trois autres algorithmes a été menée en considérant une base de données réelle. La performance du système a été démontrée en se fondant sur la moyenne accumulée du regret et la moyenne de la récompense accumulée. 

De plus, \citep{INGKAVARA2022100086} met en évidence que les technologies et les systèmes de recommandation peuvent s'adapter à différents besoins et aspirations et qu'ils peuvent également favoriser l'apprentissage auto-régulé. Ce type d'apprentissage aide les apprenants à acquérir les compétences pour diminuer les délais de réponse et devenir plus performants. Ce type d'apprentissage permet de définir des objectifs variables dans un environnement structuré, et également d'adapter le temps nécessaire à l'acquisition et à la maîtrise de connaissances et de compétences. De plus, avec les systèmes de recommandation, il est possible d'avoir accès à des ressources et ainsi de construire un excellent outil pour le renforcement des connaissances acquises.

Dans le travail de \cite{LALITHA2020583}, l'IA est utilisée pour l'apprentissage adaptatif afin de suggérer des ressources d'étude. Le système proposé par ces auteurs intègre 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 profils en utilisant l'algorithme KNN et un module de recommandation chargé d'identifier les ressources communes entre les profils afin d'en extraire des informations complémentaires provenant d'Internet. Ce système inclut également un algorithme \textit{Random Forest} pour améliorer le processus d'apprentissage du nouvel apprenant. Les techniques et les stratégies sont très variées mais l'objectif est de s'adapter aux apprenants et à leurs besoins. Dans \cite{ZHAO2023118535} les données des apprenants sont collectées et classées dans des groupes présentant des caractéristiques similaires. Ensuite, la méthode d'analyse par enveloppement des données (DEA) permet d'identifier les besoins spécifiques de chaque groupe et ainsi proposer un parcours d'apprentissage personnalisé.

La représentation des données des enseignants, des apprenants et l'environnement sont des aspects particulièrement importants à considérer dans l'implémentation de ces systèmes de recommandation. Ces aspects influencent en effet les performances globales des EIAH dans lesquels ils sont intégrés. La proposition de \cite{SU2022109547} consiste à stocker les données des apprenants dans deux graphes évolutifs qui contiennent les relations entre les questions et les réponses correctes ainsi que les réponses données par les apprenants. Ces informations et relations permettent de construire un graphe global propre à chaque apprenant en donnant une information sur son état cognitif et ainsi de personnaliser son parcours. Dans \cite{MUANGPRATHUB2020e05227} les auteurs définissent dans leur EIAH trois ensembles de concepts :
\begin{itemize}
	\item  les objets (G), 
	\item les attributs (M) et 
	\item les relations entre G et M.
\end{itemize}

L'originalité de ce travail consiste à analyser ces concepts en suivant l'approche de la FCA (\textit{Formal Context Analysis}). Ce type de représentation permet de mettre en relation les ressources d'étude, les questions et les sujets. En conséquence, si un apprenant étudie un sujet $S_1$ et si une règle relie $S_1$ au sujet $S_4$ ou à la question $Q_{3,4}$, alors le système peut suggérer l'étude des ressources d'étude associées au sujet $S_4$ ou aux questions associées par les règles. Par ailleurs, cet algorithme se fonde sur une structure du cours prédéfinie pour recommander un parcours exhaustif d'apprentissage.

\cite{Zhou2021} proposent un système de recommandation pour personnaliser des exercices pour l'apprentissage de l'anglais. Le système décrit contient un module principal qui représente les apprenants comme des vecteurs selon le modèle DINA où sont stockés les points des connaissances acquises. Le vecteur de connaissances $K$ est de dimension $n$ ($K=\{k_1, k_2, ..., k_n\}$) où chaque dimension correspond à un point de connaissance. Ainsi, $k_i=1$ signifie que l'apprenant maîtrise le point de connaissance $k_i$. A contrario, $k_i=0$ signifie que l'apprenant doit étudier le point de connaissance $k_i$ car non acquise. La recommandation des questions proposées par le système se sert par ailleurs d'une librairie de ressources associées à chacune des questions possibles et permettant à l'apprenant de renforcer son apprentissage et d'avancer dans le programme du cours.

Certains travaux de recommandation et de personnalisation considèrent des variables complémentaires aux notes. C'est le cas de l'EIAH proposé par \cite{EZALDEEN2022100700}, qui lie l'analyse du comportement de l'apprenant à une analyse sémantique de son propre profil. La première étape consiste à collecter les données nécessaires pour créer un profil de l'apprenant. Fort de ce profil complet, des associations sont faites entre l'apprenant et un groupe de catégories d'apprentissages prédéfinies. Les apprentissages sont regroupés selon ses préférences et les données historiques. Puis les concepts associés pour les catégories sont recherchés et permettent ainsi de générer un guide pour obtenir des ressources internet qu'il est possible de recommander. Le système est divisé en quatre niveaux représentés sur la figure \figref{figLevels} où chacun des niveaux est chargé d'une tâche spécifique. Les résultats d'un niveau sont envoyés au niveau suivant jusqu'à proposer des recommandations personnalisées pour l'apprenant.

\mfigure[!ht]{width=\textwidth}{./Figures/ELearningLevels.png}{Traduction des niveaux du système de recommandation dans \cite{EZALDEEN2022100700}.}{figLevels}

%\begin{figure}[!ht]
%\centering
%\includegraphics[scale=0.5]{./Figures/ELearningLevels.png} 
%\caption{Niveaux du système de recommandation dans le travail \cite{EZALDEEN2022100700}}
%\label{figLevels}
%\end{figure}

\section{Conclusion}

Le tableau \ref{tabArts} présente un récapitulatif des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH. Les articles apparaissent dans l'ordre de citation dans le chapitre. Les limites décrites correspondent au temps de calcul, à la quantité de données d'entraînement, à la  complexité de définitions, aux règles et à la quantité de variables subjectives.

Une limitation générale que présentent les algorithmes d'IA dans les EIAH est que ce type d'algorithmes ne permet pas d'oublier l'information avec laquelle ils ont été entraînés. Cette propriété est parfois nécessaire pour les EIAH quand un dysfonctionnement du système se produit, pour la réévaluation d'un apprenant ou la restructuration d'un cours. Par ailleurs, les représentations et algorithmes peuvent changer et évoluer. Aujourd'hui il existe encore beaucoup de potentiel pour développer les capacités de calcul et d'adaptation.

\begin{table}
\footnotesize
\begin{tabular}{p{4.2cm}p{10cm}}
Référence&Limites\\
\hline
\cite{ZHANG2021100025}&Niveau global d'application de EIAH. Analyse des effets de l'IA\\
\cite{CHIU2023100118}&Aspects non cognitifs en IA. Motivation des apprenants\\
\cite{Robertson2014ARO}&Peu de test. Pas de standard d'évaluation\\
\cite{HUANG2023104684}&Recommandation en fonction de la motivation uniquement. N'est pas général pour tous les apprenants\\
\cite{pmlr-v108-seznec20a}&Le modèle n'a pas été testé avec des données d'étudiants. UCB prend beaucoup de temps pour explorer les alternatives\\
\cite{INGKAVARA2022100086}&Modèle très complexe. Définition de constantes subjectives et beaucoup de variables.\\
\cite{LALITHA2020583}&A besoin de beaucoup de données pour entraînement. Ne marche pas dans le cas '\textit{cold-start}', n'est pas totalement automatisé\\
\cite{SU2022109547}&Estimation de la connaissance de façon subjective. Une étape d'entraînement est nécessaire\\
\cite{MUANGPRATHUB2020e05227}&Structure des règles complexe. Définition de la connaissance de base complexe\\
\cite{Zhou2021}&Utilisation d'un filtre collaboratif sans stratification. Utilisation d'une seule métrique de distance\\
\cite{EZALDEEN2022100700}&Il n'y a pas de comparaison avec d'autres modèles différents de CNN. Beaucoup de variables à valeurs subjectives\\

\end{tabular}
\caption{Tableau de synthèse des articles analysés dans l'état de l'art des EIAH}
\label{tabArts}
\end{table}