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H2PTM (2007) Harbouche

De H2PTM
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Assistant virtuel à base d’agents

Enseignement à distance sur le web
 
 
 
Titre
Assistant virtuel à base d’agents : Enseignement à distance sur le web
Auteurs
Khadidja Harbouche(i), Mahieddine Djoudi(ii,iii)
Affiliations
(i) Departement d’informatique, Université Ferhat Abbas de Sétif - Algérie
  • harbouchek@yahoo.fr
(ii)Equipe IRMA & Laboratoire SIC
(iii) Université de Poitiers - France
  • mahieddine.djoudi@univ-poitiers.fr
Dans
actes du colloque H2PTM 2007 Hammamet
publié dans H²PTM07 : Collaborer, échanger, inventer
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.

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.