Emergence de Diagnostic par Formation de Coalitions - Application au diagnostic des conceptions d'un apprenant

Carine Webber (1) , Sylvie Pesty (1)

1 Leibniz - IMAG - Laboratoire Leibniz

Cet article présente une approche d'une tâche de diagnostic basée sur la formation de coalitions. Nous considérons le diagnostic comme étant le résultat émergent de l'activité interactive d'agents d'un niveau micro, résultat qui est interprété par des agents spécialisés d'un niveau supérieur (niveau macro). Au niveau micro, les agents interagissent et, suite à un processus de vote, forment des coalitions; au niveau macro, les agents spécialisés sont capables d'interpréter les coalitions formées en terme de diagnostic. Le domaine d'application de notre approche est la modélisation d'un apprenant dans le cadre d'un environnement informatique d'apprentissage à distance de la démonstration en géométrie. Le diagnostic réalisé par le système permet d'attribuer à l'apprenant un ensemble de "conceptions" à partir de l'observation de l'activité de l'élève à l'interface du système.

Mots clés: formation de coalitions; modèle spatial de vote; émergence; diagnostic; modèle de l'apprenant

Domaines: Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain; Education

Carine Webber, Sylvie Pesty. Emergence de Diagnostic par Formation de Coalitions - Application au diagnostic des conceptions d'un apprenant. JOURNÉES FRANCOPHONES POUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DISTRIBUÉE ET LES SYSTÈMES MULTI-AGENTS (JFIADSMA'2002), 2002, pp.45-57. ⟨hal-00003045⟩