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Thèse soutenue

Proposition de l'architecture de l'agent gestionnaire du modèle de l'apprenant dans un système tuteur multi-agents en apprentissage de la lecture : contribution au projet AMICAL

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Auteur / Autrice : Didier Fragne
Direction : Michel Chambreuil
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Linguistique, Logique et Informatique
Date : Soutenance en 2009
Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2

Résumé

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Dans le cadre de l'environnement multi-agents AMICAL, cette thèse se propose d'étudier les problématiques liées à la conception de l'agent gestionnaire du modèle de l'apprenant (AGMA). Par gestion du modèle de l'apprenant, nous entendons à la fois la construction de ce modèle ainsi que la réponse aux interrogations des autres agents de l'environnement concernant le contenu de celui-ci. Nos problématiques sont à la fois de réfléchir à une formalisation du modèle de l'apprenant dans un domaine particulier qu'est l'apprentissage de la lecture ainsi que de proposer des mécanismes de construction de ce modèle intégrés à AGMA. Pour remplir son rôle de modélisation, AGMA va analyser le compte-rendu de la session de travail réalisée avec l'apprenant puis intégrer les nouvelles hypothèses issues de cette analyse au modèle existant. La contribution apportée par nos travaux est de deux ordres. Premièrement, nous proposons une représentation du modèle de l'apprenant sous forme de système multi-agents cognitifs où chaque agent sera en charge d'une partie du modèle. Deuxièmement, nous proposons de voir l'architecture d'AGMA comme un système multi-agents. A partir de l'analyse des différents rôles d'AGMA, nous avons dégagé une architecture modulaire : un module communication responsable de la communication entre les modules d'AGMA et le reste du système, un module analyse en charge de l'analyse des séquences de travail avec l'apprenant et un module modèle en charge de stocker et de maintenir à jour le modèle en intégrant les nouvelles hypothèses issues de l'analyse. Pour accroître la rapidité d'exécution nous avons représenté chaque module comme un système multi-agents