Apport des systèmes Multi-Agents et de la logique floue pour l'assistance au tuteur dans une communauté d'apprentissage en ligne

Abstract

La place importante de tutorat dans la réussite d’un dispositif de formation en ligne ouvert un nouvel axe de recherche dans le domaine desEIAH (Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain). Nos travaux se situent plus particulièrement dans le champ de recherches des ACAO plus connu sous la dénomination anglaise Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL). Dans un contexte collaboratif, le tutorat et les outils d’awareness constituent des solutions admises pour faire face à l’isolement qui très souvent, mène à l’abandon de l’apprenant. Ainsi, du fait des difficultés rencontré par le tuteur pour assurerun encadrement et un suivi appropriés à partir des traces de communication (en quantités conséquentes) laissées par les apprenants lors de leurs interactions avec le système et entre pairs d’une part et face aux difficultés de perception de la situation des interlocuteurs distants d’autre part, notre travail doncs’intéresse à la mise en place de dispositifs informatique pour faire face à ces difficultés. La méthodologie que nous avons adoptée se basesur l’étude des traces laissées dans les forums de discussion dans le cadre d’une activité collaborative. Dans notre cas, nous avons choisi la pédagogie du projet comme fondement pour favoriser l’apprentissage collectif. Nous proposons une approche multi-agents pour analyser les conversations textuelles asynchrones entre apprenants, ces interactions étant révélatrices de comportements sociaux-animateur, indépendant, etc. –qu’il nous paraîtimportant de pouvoir repérer lors d’une pédagogie de projet, pour permettre aux apprenants de situer leurs travaux par rapport aux autres apprenants et de situer leur groupe par rapport aux autres groupes d’une part, et d’autre part permettre au tuteur d’accompagner les apprenants dans leur processus d’apprentissage, repérer et soutenir les individus en difficulté pour leur éviter l’abandon. Ces indicateurs seront déduits à partir des grands volumes d’échanges textuels entre apprenants. Une des problématiques soulevées par l’analyse des traces d’interaction est liée à la grande quantité d’informations enregistrées dans les messages déposés dans les forums, les messages postés par les différents utilisateurs via courrier électronique. De plus, les données récupérées tendent à être moins exploitables que celles issues d’interactions directes. Pour répondre aux contraintes posées par le tutorat à distance via les technologies réseaux. Nous proposons une procédure complète d’analyse « full text » des échanges textuels pour la détermination des profils sociologiques d’apprenants. A partir des profils définis et adaptés des travaux de Pléty, nous calculons des indicateurs, qui couplés aux classifications de messages permettent d’affecter un profil sociologique à chaque apprenant. L’approche a été ensuite testée sur une situation réelle, qui a montré une parfaite concordance entre les résultats observés par des tuteurs humains et ceux déterminés automatiquement par notre système.