Les systèmes tutoriels intelligents (STI), ou ITS en anglais pour Intelligent Tutoring System, sont des environnements d’apprentissage informatisés qui visent à imiter le comportement d’un tuteur humain dans ses capacités d’expert pédagogue d’un domaine. Ainsi, tout comme un tuteur, les applications de ce type ont le potentiel d’amener l’apprenant à réaliser une tâche et de fournir des rétroactions pertinentes sur leurs actions.
Il existe beaucoup d’ITS aujourd’hui, dont un très grand nombre aux Etats-Unis. Côté français, on peut citer :
- Le Lip6, et son ITS pour soutenir l’apprentissage dans le domaine mathématique des dénombrements (combinatoire) au niveau de la classe de terminale scientifique en France (Combien?)
- L’université du Mans, et son ITS pour assister les enseignants dans leurs tâches d’évaluation des connaissances et des compétences en algèbre de leurs élèves afin qu’ils améliorent leur approche pédagogique (Pépite).
L’histoire des ITS a toujours été liée aux sciences humaines, en plus de mettre en œuvre des mécanismes de calcul intelligents. Il y avait une vision claire que l’éducation pourrait considérablement s’améliorer en développant des environnements d’apprentissage adaptatifs profitant des dernières avancées en termes de systèmes intelligents. Certains de ces ITS ont tenté de modéliser les caractéristiques de tutorat humain alors que d’autres ont adopté des modèles idéaux et rationnels.
Algebra Tutor enseigne la résolution de problèmes en algèbre dans les écoles secondaires, et est utilisé dans plus de 1 000 écoles aux États-Unis, LISP Tutor enseigne le langage informatique… LIPS, Why2-Atlas et AutoTutor des ITS plutôt bien connus sur le marché.
En Floride, le nombre d’élève par classe devenant important, les autorités ont alors décidé de donner des cours via des plateforme numériques. Ces espaces de travail ne sont plus appelés salles de classe mais “Labo virtuels”
Citations
“Les responsables d’établissement expliquent qu’il leur fallait trouver un moyen de satisfaire aux limites en termes d’effectifs. Jodi Robins, principale adjointe au lycée de Miami Beach, affirme que même si les élèves peinent dans certaines matières, les labos virtuels sont nécessaires parce qu’il “n’y a aucun autre moyen de répondre aux exigences en matière d’effectifs”.
Cependant pour beaucoup de parents et d’élèves, ce choix de classe “sans prof” leur a été imposé. Ils se sont donc retrouvés sans voix. Malgré cette expérience maladroite, Michael G. Moore, spécialiste de l’enseignement à l’université de l’Etat de Pennsylvanie, pense toutefois que les programmes associant cours virtuels et réels pourraient avoir un impact bénéfique. « C’est ce que l’on appelle le “concept d’apprentissage combiné ».
Un ITS repose habituellement sur 4 modules :
- Un module cognitif
- Un module étudiant
- Un module de tutorat
- Un module d’interface utilisateur
Le module cognitif
Le module cognitif, comprend les faits, les règles et les stratégies de résolution de problèmes d’un domaine spécifique, comme l’algèbre, la géométrie ou les langages de programmation. Il sert de source de connaissances d’experts, et de norme pour l’évaluation de la performance de l’étudiant et de diagnostic des erreurs. Ce module est au coeur d’un système de tutorat intelligent et fournit la base pour interpréter les actions des étudiants.
Le module étudiant
Le module étudiant est une surcouche du module cognitif. Il met l’accent sur les états cognitifs et affectifs de l’élève à mesure que le processus d’apprentissage avance. Comme l’étudiant travaille étape par étape à travers des processus de résolution de problèmes, le système s’engage dans l’élaboration d’un modèle personnalisé. A chaque écart avec le modèle prédéfini, le système le signale comme une erreur.
Les étudiants peuvent améliorer l’efficacité d’un ITS en ajoutant des commentaires durant les différentes étapes du processus, ou en évaluant la qualité-pertinence du cours. Les relations entre l’apprentissage complexe et les émotions ont reçu une attention croissante dans les domaines de la psychologie et de l’éducation, et certaines émotions ont fait l’objet d’une attention particulière en raison de leur impact sur la formation, comme la confusion, la frustration, l’ennui, l’anxiété et la motivation, le plaisir et la surprise ayant finalement moins d’impact. Ce module encourage le tuteur à accompagner l’élève en étant empathique et attentif aux besoins de ce dernier, et assigne des tâches qui ne sont pas trop faciles ou trop difficiles, ce que l’on appelle la Zone de Proximal Développement.
Le module de tutorat
Le module de tutorat analyse les informations issues des modules cognitifs et étudiants, et intègre des dispositifs de tutorat et des stratégies d’actions. Ce module régule les interactions pédagogiques avec l’élève en faisant usage des connaissances de ce dernier. Il suit le progrès de l’apprenant, établit un profil des forces et des faiblesses relatives à des règles de production (appelées « knowledge-tracing »).
Le module d’interface utilisateur
Il s’agit de l’interface front-end d’interaction de l’ITS. Il intègre tous les types d’informations nécessaires pour interagir avec l’apprenant, notamment graphiques, textes, multimédia, menus divers, avec le plus d’ergonomie possible (user-friendly). L’ambition des environnements de résolution de problèmes des ITS est de s’approcher le plus possible de la réalité.
Incontestablement, l’enseignant est l’élément clé pour parvenir à moderniser les pratiques pédagogiques et faire en sorte que les potentialités des technologies numériques soient au service de l’éducation et non l’inverse. Ainsi, garant de la réussite, l’enseignant resterait au cœur du système pédagogique. La plateforme ne remplace pas l’interaction humaine avec l’enseignant. La plus-value est la relation apprenant-enseignant qui est essentielle pour un bon apprentissage. L’apprenant ne doit pas être livré à lui-même.
Les chatbots
Ashok Goel de l’Université de Georgia Tech aux USA a développé un assistant pédagogique robotisé pour répondre instantanément aux questions des élèves (car les messages devenaient trop nombreux, plus de 10000 messages pour 300 apprenants). Cet assistant est en fait une assistante qui se prénomme Jill Watson en référence à la plateforme Watson d’IBM qu’il utilise pour ce chatbot.
Ashok Goel utilise également des modules internes à l’université de Georgia. Pour alimenter ce chatbot, l’équipe d’Ashok Goel a commencé à analyser la plateforme Piazza, le forum de discussion en rapport avec le cours concerné, puis a commencé à alimenter Jill avec les questions et réponses présentes sur ce forum.
« L’un des secrets des cours en ligne est que le nombre de questions augmente si vous avez plus d’élèves, mais le nombre de questions différentes n’augmente pas vraiment « , a dit M. Goel. « Les étudiants ont tendance à poser les mêmes questions encore et encore. »
Le début a été laborieux, car Jill donnait des réponses non pertinentes. Les réponses non pertinentes ont été listées puis corrigées.
“Par exemple, un élève a demandé à organiser une rencontre pour passer en revue les leçons vidéo avec d’autres élèves, et Jill a répondu en faisant référence à un manuel qui pourrait compléter les leçons vidéo – les mêmes mots-clés – mais dans un contexte différent. On a appris des erreurs comme celle-ci, et peu à peu, Jill est devenue plus intelligente. »
Après quelques retouches, Jil atteint finalement une pertinence de 97% pour une réponse.
Les Systèmes de Tutoriels Intelligents ont un bel avenir devant eux, dès lors qu’ils resteront des outils d’accompagnement des enseignants, clés de voûte du succès pédagogique de chacun.
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