![]() ![]() |
Publié dans :
Auteur(s) :
Dans le même numéro :
• Didactique et intelligence artificielle
• Modélisation en EIAO, les modèles d’APLUSIX
• Reconnaissance de plan pour la modélisation de l’élève. Le projet Mentoniezh
• DEFI : outil didactique et d’aide à la recherche en EIAO
• Cabri-géomètre constituant d’un milieu pour l’apprentissage de la notion de figure géométrique
• Un projet pluridisciplinaire : ELISE un logiciel pour donner des leçons de méthode
• Le temps, analyseur de comportements d’élèves dans l’environnement DEFI
• Concevoir des EIAO pour des situations scolaires. Approche méthodologique
Les volumes
de la revue :
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37
Résumé
A partir de l’étude de ce qu’un tuteur intelligent enseignant des méthodes en analyse (pour l’étude des suites numériques) devrait faire pour être efficace, nous posons quelques problèmes à la frontière de l’intelligence artificielle et de la didactique, et discutons des difficultés d’élaborer des résolveurs dans le domaine de l’enseignement de méthodes en analyse. Nous avançons quelques thèses concernant certains concepts de l’EIAO (interaction intelligente, modèle de l’apprenant, explications), quant à leur dépendance profonde des contenus enseignés (algèbre, géométrie, analyse, raisonnement, ...) et de la nature de l’apprentissage visé (savoir-faire, concepts, méthodes, ...).
Abstract
With the aid of a study of an imaginary intelligent tutor for methods in analysis (about convergence of real sequences), we ask some questions which are in the boundary between artiÞcial intelligence and didactics of mathematics. In particular we discuss difÞculties in constructing solvers for intelligent tutors teaching methods in analysis. We propose some thesis about concepts of EIAO (intelligent interaction, models of student, explanation) : we show to what extend these concepts depend upon the domains of knowledge (algebra, geometry, analysis, reasoning, ...) and to what extend upon the nature of the learning (know-how, concepts, methods, ...).
Resumen
A partir del estudio de un tutor inteligente para la enseñanza de métodos en análisis (para el estudio de sucesiones numéricas) planteamos algunas cuestiones en la frontera entre la inteligencia artiÞcial y la didáctica, y discutimos las dificultades de elaborar resoluedores en el dominio de la enseñanza de métodos en análisis. Proponemos algunas tesis concernientes a ciertos conceptos de EIAO (interaccioñ inteligente, modelo del aprendedor, explicaciones) en lo que concierne a la dependencia del contenido de enseñanza (álgebra, geometria, analisis, razonamiento, ...) y de la naturaleza del aprendizaje (salier hacer, concepts, métodos, ...).
RDM - Recherches en Didactique des Mathématiques : http://rdm.penseesauvage.com/
- 01. Revue RDM
- Volume 14
- Résumés - RDM Vol. 14/1.2