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Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Systèmes de tutoring intelligent'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024

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Journal articles on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

1

Amastini, Fitria. "Intelligent Tutoring System." Jurnal ULTIMA InfoSys 5, no. 1 (June 1, 2014): 1–7. http://dx.doi.org/10.31937/si.v5i1.212.

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Abstract:
Intelligent Tutoring System is a tutor behaviour system which can be used as an alternative goal for interactive e-learning and distant learning. This system can provide an adaptive system to support student’s learning and retention process based on their characteristic and needed. There are development method such as bayesian network, and neural network that can build fundamental component of Intelligent Tutoring System. This paper will give some concepts and examples for implementing those method from other papers. Index Terms—intelligent tutoring system, artificial intelligent, neural network, bayesian network, ontology
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2

Bradáč, Vladimír, and Kateřina Kostolányová. "Intelligent Tutoring Systems." Journal of Intelligent Systems 26, no. 4 (September 26, 2017): 717–27. http://dx.doi.org/10.1515/jisys-2015-0144.

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Abstract:
AbstractThe importance of intelligent tutoring systems has rapidly increased in past decades. There has been an exponential growth in the number of ends users that can be addressed as well as in technological development of the environments, which makes it more sophisticated and easily implementable. In the introduction, the paper offers a brief overview of intelligent tutoring systems. It then focuses on two types that have been designed for education of students in the tertiary sector. The systems use elements of adaptivity in order to accommodate as many users as possible. They serve both as a support of presence lessons and, primarily, as the main educational environment for students in the distance form of studies – e-learning. The systems are described from the point of view of their functionalities and typical features that show their differences. The authors conclude with an attempt to choose the best features of each system, which would lead to creation of an even more sophisticated intelligent tutoring system for e-learning.
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3

Anderson, J. R., C. F. Boyle, and B. J. Reiser. "Intelligent Tutoring Systems." Science 228, no. 4698 (April 26, 1985): 456–62. http://dx.doi.org/10.1126/science.228.4698.456.

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4

ROSS, P. "Intelligent tutoring systems." Journal of Computer Assisted Learning 3, no. 4 (December 1987): 194–203. http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-2729.1987.tb00331.x.

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5

Maher, Mary Lou. "Intelligent tutoring systems." Artificial Intelligence in Engineering 2, no. 1 (January 1987): 50. http://dx.doi.org/10.1016/0954-1810(87)90075-6.

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6

Auguste, Donna. "Intelligent tutoring systems." Artificial Intelligence 26, no. 2 (May 1985): 233–38. http://dx.doi.org/10.1016/0004-3702(85)90033-5.

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7

Stefik, Mark. "Intelligent tutoring systems." Artificial Intelligence 26, no. 2 (May 1985): 238–45. http://dx.doi.org/10.1016/0004-3702(85)90034-7.

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8

Petrovica, Sintija. "Tutoring Process in Emotionally Intelligent Tutoring Systems." International Journal of Technology and Educational Marketing 4, no. 1 (January 2014): 72–85. http://dx.doi.org/10.4018/ijtem.2014010106.

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Abstract:
Research has shown that emotions can influence learning in situations when students have to analyze, reason, make conclusions, apply acquired knowledge, answer questions, solve tasks, and provide explanations. A number of research groups inspired by the close relationship between emotions and learning have been working to develop emotionally intelligent tutoring systems. Despite the research carried out so far, a problem how to adapt tutoring not only to a student's knowledge state but also to his/her emotional state has been disregarded. The paper aims to examine to what extent the tutoring process and tutoring strategies are adapted to students' emotional and knowledge states in these systems. It also presents a study on how to influence student's emotions looking from the pedagogical point of view and provides general guidelines for selection of tutoring strategies to influence and regulate student's emotions.
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9

Servan-Schreiber, David, and Yitzchak M. Binik. "Extending the intelligent tutoring system paradigm: Sex therapy as intelligent tutoring." Computers in Human Behavior 5, no. 4 (January 1989): 241–59. http://dx.doi.org/10.1016/0747-5632(89)90003-4.

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10

Suppes, Patrick. "Intelligent Tutoring, but Not Intelligent Enough." Contemporary Psychology: A Journal of Reviews 35, no. 7 (July 1990): 648–50. http://dx.doi.org/10.1037/028791.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

1

Chachoua, Soraya. "Contribution à l'évaluation de l'apprenant et l'adaptation pédagogique dans les plateformes d'apprentissage : une approche fondée sur les traces." Thesis, La Rochelle, 2019. http://www.theses.fr/2019LAROS003/document.

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Abstract:
L’adoption des Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication (NTIC) a permis la modernisation des méthodes d’enseignement dans les systèmes d’apprentissage en ligne comme l’e-Learning, les systèmes tutoriels intelligents, etc. Ces derniers assurent une formation à distance qui répond aux besoins des apprenants. Un aspect très important à prendre en considération dans ces systèmes est l’évaluation précoce de l’apprenant en termes d’acquisition des connaissances. En général, trois types d’évaluation et leurs relations sont nécessaires durant le processus d’apprentissage, à savoir : (i) diagnostic qui est exécuté avant l’apprentissage pour estimer le niveau des élèves, (ii) évaluation formative qui est appliquée lors de l’apprentissage pour tester l’évolution des connaissances et (iii) évaluation sommative qui est considérée après l’apprentissage pour évaluer l’acquisition des connaissances. Ces méthodes peuvent être intégrées d’une manière semi-automatique, automatique ou adaptée aux différents contextes de formation, par exemple dans le domaine d’apprentissage des langues (français, anglais, etc.), des sciences fondamentales (mathématiques, physique, chimie, etc.) et langages de programmation (java, python, sql, etc.) Cependant, les méthodes d’évaluation usuelles sont statiques et se basent sur des fonctions linéaires qui ne prennent en considération que la réponse de l’apprenant. Elles ignorent, en effet, d’autres paramètres de son modèle de connaissances qui peuvent divulguer d’autres indicateurs de performance. Par exemple, le temps de résolution d’un problème, le nombre de tentatives, la qualité de la réponse, etc. Ces éléments servent à détecter les traits du profil, le comportement ainsi que les troubles d’apprentissage de l’apprenant. Ces paramètres additionnels sont vus dans nos travaux de recherche comme des traces d’apprentissage produites par l’apprenant durant une situation ou un contexte pédagogique donné. Dans ce cadre, nous proposons dans cette thèse une approche d’évaluation de l’apprenant à base des traces d’apprentissage qui peut être exploitée dans un système d’adaptation de la ressource et/ou de la situation pédagogique. Pour l’évaluation de l’apprenant, nous avons proposé trois modèles génériques d’évaluation qui prennent en considération la trace temporelle, le nombre de tentatives et leurs combinaisons. Ces modèles ont servi, par la suite, comme métrique de base à notre modèle d’adaptation de la ressource et/ou de la situation d’apprentissage. Le modèle d’adaptation est également fondé sur les trois traces susmentionnées et sur nos modèles d’évaluation. Notre modèle d’adaptation génère automatiquement des trajectoires d’apprentissage adaptées en utilisant un modèle d’état-transition. Les états présentent des situations d’apprentissage qui consomment des ressources et les transitions entre situations expriment les conditions nécessaires à remplir pour passer d’une situation à une autre. Ces concepts sont aussi implémentés dans une ontologie du domaine et un algorithme d’adaptation a été également proposé. L’algorithme assure deux types d’adaptation : (i) Adaptation de la situation et (ii) Adaptation des ressources dans une situation. Afin de collecter les traces d’apprentissage pour la mise en œuvre de notre approche d’évaluation de l’apprenant et d’adaptation de ressources et de situations d’apprentissage, nous avons effectué des expérimentations sur deux groupes d’étudiants en Licence Informatique (L2). Un groupe en apprentissage classique et un groupe en apprentissage adapté. Sur la base des traces obtenues des sessions de travail des étudiants, nous avons utilisé nos modèles d’évaluation dont les résultats ont été utilisés pour mettre en œuvre l’adaptation. Après comparaison des résultats de l’apprentissage adapté à ceux obtenus de l’apprentissage classique, nous avons constaté une amélioration des résultats en termes de moyenne générale et d’écart-type des moyennes des apprenants
The adoption of new Information and Communication Technologies (ICT) has enabled the modernization of teaching methods in online learning systems such as e-Learning, intelligent tutorial systems (ITS), etc. These systems provide a remote training that which meets the learner needs. A very important aspect to consider in these systems is the early assessment of the learner in terms of knowledge acquisition. In general, three types of assessment and their relationships are needed during the learning process, namely : (i) diagnostic which is performed before learning to estimate the level of students, (ii) formative evaluation which is applied during learning to test the knowledge evolution and (iii) summative evaluation which is considered after learning to evaluate learner’s knowledge acquisition. These methods can be integrated into a semi-automatic, automatic or adapted way in different contexts of formation, for example in the field of languages literary learning such as French, English, etc., hard sciences (mathematics, physics, chemistry, etc.) and programming languages (java, python, sql, etc.). However, the usual evaluation methods are static and are based on linear functions that only take into account the learner’s response. They ignore other parameters of their knowledge model that may disclose other performance indicators. For example, the time to solve a problem, the number of attempts, the quality of the response, etc. These elements are used to detect the profile characteristics, behavior and learning disabilitiesof the learner. These additional parameters are seen in our research as learning traces produced by the learner during a given situation or pedagogical context. In this context, we propose in this thesis a learner evaluation approach based on learning traces that can be exploited in an adaptation system of the resource and/or the pedagogic situation. For the learner assessment, we have proposed three generic evaluation models that take into consideration the temporal trace, number of attempts and their combinations. These models are later used as a base metric for our resource adaptation model and/or learning situation. The adaptation model is also based on the three traces mentioned above and on our evaluation models. Our adaptation model automatically generates adapted paths using a state-transition model. The states represent learning situations that consume resources and the transitions between situations express the necessary conditions to pass from one situation to another. These concepts are implemented in a domain ontology and an algorithm that we have developed. The algorithm ensures two types of adaptation : (i) Adaptation of the situation and (ii) Adaptation of resources within a situation. In order to collect traces of training for the implementation of our approaches of learner evaluation and adaptation of resources and learning situations, we conducted experiments on two groups of students in Computer Science (L2). One group in classical training and the other group in adapted training. Based on the obtained traces from the students’ training sessions, we assessed merners based on our evaluation models. The results are then used to implement the adaptation in a domain ontology. The latter is implemented within oracle 11g which allows a rule-based semantic reasoning. After comparing the results of the adapted training with those obtained from the classical one, we found an improvement in the results in terms of general average and standard deviation of the learner averages
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2

Yacef, Kalina. "Vers un assistant tutoriel intelligent pour la formation d'opérateurs de systèmes complexes et dynamiques." Paris 5, 1999. http://www.theses.fr/1999PA05S017.

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Abstract:
Les travaux décrits dans cette thèse visent à offrir un assistant tutoriel intelligent pour aider la formation opérationnelle d'opérateurs de systèmes complexes et dynamiques. Ce type de formation, qui a fait l'objet de peu de travaux d'enseignement intelligemment assisté par ordinateur, vise à développer les compétences opérationnelles de l'élève, c'est-à-dire ses aptitudes à gérer de manière sure et efficace toute situation ou problème, quelle que soit la charge de travail. Le domaine d'application de ces travaux est le contrôle aérien. Le système proposé ici diffère des tuteurs intelligents classiques, généralement autonomes, dans le sens qu'il conserve l'instructeur : il a pour but d'assister celui-ci dans ses tâches les plus laborieuses tout en lui conservant ses relations provilégiées avec l'élève ainsi que son rôle principal et primordial de pédaggoue. La problématique est d'évaluer l'acquisition des compétences opérationnelles de l'apprenant sans recourir à un modèle expert complet du domaine. En effet, les solutions expertes sont rarement uniques : deux experts peuvent avoir deux comportements différents face à une situation identique, sans que l'une soit meilleure que l'autre. La solution apportée consiste à proposer un modèle de développement de compétences opérationnelles (MOST), qui prend en compte les mécanismes d'apprentissage de ces compétences et qui compense l'indisponibilité d'un modèle complet de l'expert. Les mécanismes d'apprentissage identifiés sont la construction de patterns situationnels et l'atteinte d'un certain degré d'automaticité. Le modèle MOST met en oeuvre les tâches ciblées, leur pratique dans des situations et charges de travail diverses et les performances des résultats obtenus. A partir de ces principes, nous décrivons en détail l'évaluation de l'apprenant et la génération d'ojbectifs pédagogiques en vue de concevoir des exercices individualisés à l'élève.
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3

Oulhaci, M'hammed Ali. "Évaluation individuelle et collective dans les jeux sérieux collaboratifs : application à la gestion de crise." Thesis, Aix-Marseille, 2014. http://www.theses.fr/2014AIXM4314/document.

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Abstract:
Les jeux sérieux (serious-games en anglais) sont de plus en plus utilisés dans le domaine de la formation, le but étant alors d'apprendre une ou plusieurs compétences liée(s) à un métier ou à des qualités plus générales, à un ou plusieurs apprenants (joueurs), ceci avec une dimension ludique. Mesurer qualitativement ou quantitativement le succès ou non de cet apprentissage, ce qui relève au final d'un processus d'évaluation du ou des l'apprenant(s), constitue ces dernières années un enjeu majeur dans les jeux sérieux s'ajoutant aux problématiques plus classiques de conception et de scénarisation.Dans un contexte de jeux sérieux multi-acteurs, avec apprentissage de tâches collaboratives réalisées par différents acteurs humains ou virtuels partageant un but commun, cette recherche s'intéresse au processus d'évaluation des apprenants, conduisant à une évaluation tant individuelle que collective. Nous proposons tout d'abord un cadre méthodologique pour l'évaluation des apprenants pour de tels jeux. Ce cadre méthodologique est basé sur le concept « d'espace d'évaluation » associé à un point de vue correspondant à un objectif d'évaluation particulier, Nous proposons ensuite une architecture logicielle spécifique à base d'agents, d'une part permettant à des apprenants humains et des joueurs virtuels d'interagir (simulation de comportements), et d'autre part supportant une évaluation tant individuelle que collective des apprenants. Cette architecture logicielle est implémentée et intégrée au jeu sérieux SIMFOR, et sa mise en oeuvre est illustrée sur un scénario réaliste relatif à la formation à la gestion de crise
Serious Games (SG) are increasingly used in the field of training, SG aims to teach one or more skills(s) related to a business or to more general qualities, to one or more learners (players), this with a playful dimension. Usually, SG aims a specific training objective related to a specific context training which can be linked to a trade (eg fire ), a body of knowledge (school or university), or the acquisition of social skills (conflict management, cooperation ...). To Measure the success or failure of this learning is ultimately an assessment process of the learner(s) and in recent years became a major issue in SG in addition to issues classic design and screenwriting.In the context of multi-player SG, with a collaborative tasks learning performed by different learners (or virtual actor) sharing a common goal, our research focuses on the assessment of learning processes, leading to both individual and collective assessment. We propose first a methodological framework for learners assessment. This methodological framework is based on the "Evaluation space" concept associated with a specific view corresponding to a particular assessment objective, leading to the calculation of indicators, based on specific knowledge models representation and assessment. In order to operationalize this methodological assessment framework, we propose a agents based architecture, on the one hand allowing human learners and virtual players (simulation of behavior) interaction, and other hand supporting individual and collective learners' assessment. This architecture is implemented and integrated to the SIMFOR SG, and illustrated in a crisis management scenario exercise
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Camargo, Michelle. "Modèle de communication affective pour agent conversationnel animé, basé sur des facettes de personnalité et des buts de communication "cachés"." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00721769.

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Abstract:
Les Agents Conversationnels Animés (ACA) sont des personnages virtuels interactifs et expressifs, dont l'aspect est très souvent " humain ", exploitant différentes modalités telles que la face, le langage, les gestes, le regard ou encore la prosodie de la voix. Le but est qu'ils s'expriment en langage naturel et puissent dialoguer avec des interlocuteurs humains. Pour développer un ACA, il faut d'abord comprendre que des aspects tels que personnalité, les émotions et leur apparence sont extrêmement importants. Le travail qui est présenté dans cette thèse a pour objectif d'augmenter l'acceptabilité et la crédibilité des agents au moyen de la personnalité, considérée comme une notion centrale à l'interaction ACA-humain. On propose un modèle qui dote l'ACA de facettes de personnalité et de buts de communication " cachés " et qui module ainsi ses actions conversationnelles. Ce travail présente également une application de jeu de type "puzzle", intégrant un ACA doté de facettes de personnalité et de buts " cachés ", qui a servi de support à plusieurs expérimentations et à l'évaluation du modèle proposé.
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Lebeau, Jean-François. "Astus, une plateforme pour créer et étudier les systèmes tutoriels intelligents « par traçage de modèle »." Thèse, Université de Sherbrooke, 2015. http://hdl.handle.net/11143/8195.

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Abstract:
Cette thèse s’intéresse aux systèmes tutoriels intelligents (STI), un type d’environnement informatique pour l’apprentissage humain (EIAH) qui se distingue des autres (p. ex. les exerciseurs et les hypermédias éducatifs) en offrant un mécanisme d’évaluation plus sophistiqué. Parmi les différentes familles de STI, ce sont les STI « par traçage de modèle » (MTT) qui ont le plus fait leurs preuves. Les MTT sont critiqués, premièrement parce qu’ils évaluent l’apprenant de façon serrée (c.-à-d. qui positionne l’action de l’apprenant par rapport à une ou plusieurs méthodes pour effectuer la tâche), ce qui n’est possible que pour des tâches bien définies. Par conséquent, on leur reproche d’encourager un apprentissage superficiel. Deuxièmement, parce que les efforts de création qu’ils requièrent sont jugés prohibitifs, ce qui a mené à l’apparition d’autres familles de STI, comme les STI « par contraintes » et les STI « par traçage d’exemples » et ceux basés sur l’apprentissage automatique. Par cette thèse, nous voulons contribuer à renouveler l’intérêt pour les MTT en améliorant le rapport entre les efforts de création et l’efficacité potentielle des interventions, et en établissant plus clairement leur rôle pédagogique. Pour ce faire, nous proposons la plateforme Astus qui permet d’explorer l’espace qui existe entre les MTT créés avec les plateformes existantes, et des MTT dédiés ayant recours à des connaissances didactiques sophistiquées (p. ex. des dialogues) qui exigent des efforts de création encore plus importants. La plateforme Astus se distingue des plateformes existantes parce qu’elle génère des interventions plutôt que de recourir à des interventions prémâchées et qu’elle supporte les tâches s’effectuant dans des environnements qui ont une dimension physique. La génération des interventions dépend : d’un modèle de la tâche qui s’inscrit dans le paradigme du tuteur, c’est-à-dire qui représente une abstraction et une généralisation des instructions d’un tuteur humain; d’un modèle de l’UI qui permet des interventions riches comme une démonstration (c.-à-d. déplacements du pointeur et simulation des clics et des saisies); de langages dédiés et d’outils qui réduisent les efforts de création des auteurs; de mécanismes d’extension qui permettent d’adapter la génération en fonction d’une stratégie pédagogique particulière. Le paradigme du tuteur, parce qu’il favorise une communication transparente entre le système et l’apprenant, met en évidence les avantages et les désavantages de l’approche pédagogique des MTT, essentiellement une évaluation précise (c.-à-d. qui permet de produire des indices sur la prochaine étape et des rétroactions sur les erreurs), mais serrée. En s’inscrivant explicitement le paradigme du tuteur, entre autres en évitant de tirer profit de la nature de domaines particuliers ou de propriétés de tâches particulières pour assouplir l’évaluation, la plateforme Astus se démarque plus nettement des autres familles de STI que les autres MTT. Par conséquent, elle établit plus clairement le rôle pédagogique des MTT. Cinq expérimentations (menées par Luc Paquette) à petite échelle ont été réalisées auprès d’étudiants au baccalauréat au département d’informatique (un laboratoire pour la manipulation d’arbres binaires de recherche et un pour la conversion de nombres en virgule flottante). Ces expérimentations indiquent que les interventions générées sont efficaces. Au-delà de ces résultats, c’est le processus entourant ces expérimentations, parce qu’il est comparable au processus des chercheurs potentiellement intéressés par la plateforme Astus, qui montre que la version présentée dans cette thèse est plus qu’un prototype et qu’elle peut être utilisée à l’interne dans un contexte réel.
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Delmas, Alexandra-Alice. "Conception et validation d’un jeu d’auto-apprentissage de connaissances sur l’asthme pour le jeune enfant : rôle de la motivation intrinsèque." Thesis, Bordeaux, 2018. http://www.theses.fr/2018BORD0137/document.

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Abstract:
Depuis quelques années, le domaine de la santé numérique est en pleine expansion tant sur les volets de la prévention, des soins ou de l’éducation à la santé. L’asthme, première maladie chronique chez l’enfant, a des conséquences médicales graves (hospitalisations, décès). Actuellement, un des enjeux est de fournir de l’éducation thérapeutique personnalisée dans le but d’améliorer les compétences des enfants en terme d’autogestion de la maladie, et par effet rebond d’améliorer l’évolution de la maladie. Dans ce contexte, l’objectif général de la thèse était de développer et de valider un outil numérique d’éducation à la santé ciblant de jeunes enfants avec asthme chronique, et ce en collaboration étroite avec le pôle de recherche et développement de la société ItWell. De là, trois volets d’études expérimentales ont été menés. - Volet « Conception » : dans une première étude (étude 1), les méthodes centrées utilisateur de Conception Participative ont été formalisées pour l’élaboration de serious games ciblant l’éducation thérapeutique d’enfants atteints de maladies chroniques. De là, KidBreath a été conçu pour proposer un programme d’éducation thérapeutique ludique centré sur l’asthme avec pour public cible des jeunes enfants. Celui-ci a fait l’objet d’évaluations auprès d’une population « contrôle » étayant son efficacité pédagogique (connaissance sur l’asthme) et son efficience pédagogique (type de motivation suscitée, expérience utilisateur, parcours d’apprentissage dans les modules de KidBreath). - Volet « Validation » : dans une seconde étude (étude 2a), KidBreath a été déployé pendant deux mois auprès d’enfants asthmatiques en condition réelle d’usage et dans un environnement non contrôlé, et ce avec des évaluations à court (1 mois) et à moyen (2 mois) termes. Les principaux résultats ont confirmé l’efficacité et l’efficience pédagogique auprès du public cible, avec un maintien à 2 mois. Néanmoins, l’amélioration des connaissances liées à l’asthme par KidBreath n’a pas permis de modifier les perceptions des enfants sur l’autogestion de la maladie. - Volet « Optimisation » : dans une troisième étude (étude 2b), l’automatisation d’un parcours d’apprentissage personnalisé a été implémentée et évaluée dans les mêmes conditions que l’étude précédente. L’efficience pédagogique de KidBreath a été à nouveau confirmée mais l’amélioration des connaissances liées à l’asthme par KidBreath n’a pas atteint la significativité. De manière intéressante, le niveau atteint de connaissance avec ou sans l’algorithme de personnalisation était similaire alors que le nombre de contenu et le temps consacré dans la condition « avec algorithme de personnalisation » étaient bien inférieurs à ceux observés dans la condition « sans algorithme ». La méthodologie de l’impact des algorithmes a également été utilisée pour les mathématiques (projet Kidlearn), où les résultats ont montré son efficacité pour personnaliser et adapter les contenus pédagogiques selon la progression de l’élève. Ces travaux ont permis d’extraire un modèle général de conception centrée utilisateur dédié aux serious games à visée thérapeutique détaillant la conception des contenus et formats pédagogiques, et les critères de jugement pour l’évaluation. Les études empiriques (études 1, 2) révèlent l’importance des relations entre efficacité pédagogique (connaissance de la maladie) et efficience pédagogique (motivation intrinsèque générée, expérience utilisateur, respect des parcours individualisés d’apprentissage) sans pour autant impacter à court terme les perceptions de la maladie chez l'enfant. L’ensemble des résultats est discuté à la lumière des différents facteurs (durée d’intervention, âge des participants, sévérité de l’asthme, etc) pouvant influencer la transformation connaissance-métaconnaissance. A cela, des perspectives de recherche sont proposées en regard des opportunités offertes par les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) pour la personnalisation des apprentissages
In recent years, digital health is an expanding domain in both prevention, care as well as health education. Asthma is the first chronic disease in children and has severe medical outcomes (hospitalization, death). One of the key issues is the personalization of therapeutic education to improve disease self-management skills and as far outcome to improve the disease evolution. In this context, the general purpose of the thesis aimed to develop and to assess a serious game for health education of children with asthma in collaboration with the ItWell Company. To this end, experimental studies have been divided into three parts. - “Conception” part: in a first study (study 1), the user-centered methods of Participatory Design have been formalized to develop a design framework for therapeutic education-related serious games targeting children with chronic disease. From this, KidBreath has been designed to propose an edutainment therapeutic educational program for children suffering from asthma. The device has been successfully assessed amongst control children (without asthma) in terms of its pedagogical efficacy (asthma knowledge) and pedagogical efficiency (type of motivation elicited, user experience, and learning path in different contents). - “Validation” part: in a second study (study 2a), KidBreath has been used by children with asthma over a two-month period in a real-life setting. The main results supported pedagogical efficacy and efficiency of KidBreath for target audience at short-term (1 month) and their maintaining at middle-term (2 month). However, the increase of asthma knowledge after using KidBreath failed to modify children perceptions about disease self-management. - “Optimization” part: in a third study (study 2b), the implementation of a system that automates the personalization of learning path was assessed in similar condition than the previous one. The KidBreath pedagogical efficiency was also demonstrated without a significant increase of asthma knowledge. Despite this, the learning level achieved with the personalization algorithm was similar than that obtained without the algorithm. Moreover, the number of contents and the time spent in the personalized condition were diminished compared to the non-personalized condition. The whole of works allowed to extract a general framework of user-centered design for therapeutic serious games which details both instructional content and media formats, as well as judgment criteria for the assessment. Empirical studies (study 1 & 2) revealed the strength of relationships between pedagogical efficacy (disease knowledge) and pedagogical efficiency (intrinsic motivation elicited, user experience, child’s learning path) without short-term impact on the children illness perception. Overall results were discussed in light of different factors, which can bias the transfer from disease knowledge to meta-knowledge (intervention period, age of children, asthma severity etc.). Finally, research perspectives are proposed according to opportunities provided by the Intelligent Tutorial System (ITS) for personalization of learning paths. In particular, a new project named Kidlearn is presented. It is methodologically inspired from the KidBreath project and aimed the algorithm assessment for learning mathematics at primary school level
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7

Landa, Kévin. "Conception d'un système tutoriel intelligent avec la plateforme Astus pour la formation des infirmières et infirmiers en traumatologie." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2013. http://hdl.handle.net/11143/6589.

Full text
Abstract:
Ce mémoire s'inscrit dans le cadre du projet Astus qui vise au développement de systèmes tutoriels intelligents (STI). Il propose de concevoir un STI pour les infirmiers et infirmières en traumatologie à l'aide de la plateforme Astus. La tâche que doit enseigner le tuteur est la prise en charge d'un patient polytraumatisé. Cette tâche nécessite de définir le comportement d'un infirmier de façon procédurale qui puisse être modélisée grâce au modèle des connaissances de la plateforme Astus. De plus, le STI doit fournir aux étudiants une interface intuitive afin de leur éviter un effort supplémentaire pour l'apprentissage de l'utilisation du STI. Enfin la plateforme Astus doit subir des modifications afin d'être en mesure de modéliser un tel domaine. La problématique de ce mémoire réside donc dans la possibilité de concevoir un STI dans les domaines de formation des infirmières et infirmiers en traumatologie à l'aide des outils de la plateforme Astus. Le résultat de cette recherche est l'ébauche d'un premier système qui servira de base sur laquelle travailler pour produire le STI final désiré.
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Buche, Cédric. "Un système tutoriel intelligent et adaptatif pour l'apprentissage de compétences en environnement virtuel de formation." Phd thesis, Université de Bretagne occidentale - Brest, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011223.

Full text
Abstract:
Ce travail se situe dans le cadre de la réalisation d'environnements de formation utilisant la réalité virtuelle. Plus précisément, il s'intègre dans le projet MASCARET (Multi Agent System for Collaborative and Realistic Environment for Training) dont l'objectif est de développer un environnement virtuel pour la formation au travail procédural et collaboratif.

Dans ce contexte, nous soutenons la thèse qu'il est possible d'intégrer un système tutoriel intelligent (ITS) générique et adaptatif dans un environnement virtuel afin de fournir une aide pédagogique à l'apprenant et une assistance pédagogique au formateur.

Cette thèse débute par une étude montrant l'intérêt mutuel de la réalité virtuelle et des ITS pour l'apprentissage de compétences, et identifie les difficultés de leur intégration. Plus précisément, elle souligne la nécessité d'une représentation abstraite, indépendante de l'exercice à réaliser, manipulable pour la prise de décision pédagogique et liée à la représentation d'un univers 3D.

Notre proposition est un système multi-agents permettant d'analyser l'action réalisée par l'apprenant par le biais d'un environnement virtuel informé. Le système dégage un ensemble d'informations, appelé situation pédagogique, considéré pertinent pour la prise de décision pédagogique. Notre étude se focalise alors sur un agent pédagogique qui propose des assistances au formateur en utilisant la situation pédagogique. L'abstraction utilisée permet des assistances concrètes liées au domaine, à l'exercice et à l'environnement virtuel. Le modèle comportemental de l'agent pédagogique se base sur un système de classeurs hiérarchique. Grâce à ce modèle, l'agent s'adapte au couple apprenant-formateur en modifiant son comportement pédagogique par le biais d'un mécanisme d'apprentissage artificiel, basé sur un renforcement fourni par le formateur.

Ces travaux sont appliqués dans le cadre du projet GASPAR (Gestion de l'Activité aviation et des Sinistres sur Porte-avions par la Réalité virtuelle). L'application simule l'activité aviation sur un porte-avions.
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He, Xiong-wei. "Apport de l'analyse de raisonnement dans la conception d'un tutoriel intelligent indépendant du domaine d'expertise." Lyon, INSA, 1992. http://www.theses.fr/1992ISAL0037.

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Abstract:
Cette thèse aborde le problème de l'utilisation à des fins pédagogiques des connaissances contenues dans un système expert. Nous avons étudié les différents aspects de la conception d'un tutoriel intelligent capable d'organiser l'apprentissage à partir d'une base de connaissances (BC) sans être lié à un domaine particulier. Grâce à une analyse préalable de la BC, on peut dégager un ensemble de sous-arbres pouvant être considérés comme des cas déduits du savoir de l'expert. Nous avons introduit le concept de chemin de raisonnement pour représenter le raisonnement que ferait l'expert par rapport à un cas donné. L'ensemble des chemins de raisonnement d'une BC constitue la base d'apprentissage. Dans le tutoriel que nous avons baptisé PEDASYS, trois modes d' apprentissage sont conçus : 1) le mode Exploration permet à l'élève de découvrir à sa guise, l'ensemble des connaissances mises en œuvre dans une BC. 2) le mode question offre à l'apprenant la possibilité de poser des question sur des sujets Qui l'intéressent. 3) le mode Exercice utilise la technique de l'étude de cas permettant à l'élève d'effectuer un apprentissage plus systématique. Dans PEDASYS, un modèle de l'élève est construit au fur et à mesure que l'apprentissage progresse. Ce modèle est utilisé pour sélectionner un nouveau cas à étudier par l'élève. C'est ici qu'interviennent les stratégies pédagogiques telles que : trouver Un contre-exemple, faire travailler plus sur une règle particulière correspondant à un point faible de l'élève, sélectionner un cas Qui attire le plus son attention, etc. .
This thesis take into account the problem of using the knowledge base on an expert system for tutoring purposes. We have studied different aspects in the design of a domain-independent tutoring system capable to organize learning courses from a knowledge base (KB). Through a preliminary analysis of the knowledge base, we can obtain a set of reason trees which can be considered as a set of cases deducted from expert's knowledge. We have introduced the concept of reasoning path to represent expert's reasoning in a particular case. The set of reasoning paths of a KB can be used as the material for learning. In our tutoring system, named PEDASYS, three learning modes have been designed: 1) the Exploration mode give to learner the possibility to discover, in proper way, all the expert's knowledge of the KB. 2) the Query mode offer to learner with the possibility to ask Questions about subjects which are interesting for him. 3) the Training mode use the case-study method to organize a more systematic learning In PEDASYS, a student model is constructed and updated in different courses. This model is used to choose new cases to study. Pedagogical strategies come into work in this situation, for instance: find a counter-exemple, give to learner the chance to work on a particular rule to deal with one of his weak points, or choose the most interesting case for him, etc. .
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Allègre, Olivier. "Adapting the Prerequisite Structure to the Learner in Student Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS116.

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Abstract:
Les modèles d'apprenant basés sur les données visent à représenter et comprendre les connaissances des élèves ainsi que leurs autres caractéristiques métacognitives pour soutenir leur apprentissage en faisant des prédictions sur leurs performances futures. La modélisation de l'apprenant peut être abordée en utilisant différentes modèles de système complexes, chacun offrant une perspective différente sur l'étudiant et le processus d'apprentissage. Les techniques d'apprentissage automatique améliorées par la représentation de la connaissance, telles que les réseaux bayésiens, sont particulièrement adaptées pour intégrer la connaissance de domaine dans le modèle de l'apprenant, ce qui en fait un outil précieux dans la modélisation des élèves. Ce travail explore la modélisation et les applications potentielles d'un nouveau cadre appelé E-PRISM (pour Embedding Prerequisite Relationships in Student Modeling), qui inclut un modèle d'apprenant basé sur les réseaux Bayésiens dynamiques. Il utilise une nouvelle architecture pour les réseaux bayésiens qui repose sur la clause d’indépendance des influences causales (ICI), qui réduit le nombre de paramètres dans le réseau et permet une interprétabilité améliorée. L'étude examine les points forts d'EPRISM, notamment sa capacité à considérer la structure préalable requise entre les composants de connaissances, son nombre limité de paramètres et son interprétabilité améliorée. L'étude introduit également une nouvelle approche pour l'inférence approximative dans les grands réseaux bayésiens basés sur la clause ICI, ainsi qu'un algorithme d'apprentissage de paramètres performant dans les réseaux bayésiens basés sur cette clause. Dans l'ensemble, l'étude démontre le potentiel d'E-PRISM comme outil prometteur pour découvrir la structure préalable requise des connaissances de domaine qui peuvent être adaptées à l'apprenant avec pour objectif d'améliorer l'adaptabilité de la boucle extérieure d’un tuteur intelligent
Data-driven learner models aim to represent and understand students' knowledge and other meta-cognitive characteristics to support their learning by making predictions about their future performance. Learner modeling can be approached using various complex system models, each providing a different perspective on the student and the learning process. Knowledge-enhanced machine learning techniques, such as Bayesian networks, are particularly well suited for incorporating domain knowledge into the learner model, making them a valuable tool in student modeling.This work explores the modeling and the potential applications of a new framework, called E-PRISM, for Embedding Prerequisite Relationships In Student Modeling, which includes a learner model based on dynamic Bayesian networks. It uses a new architecture for Bayesian networks that rely on the clause of Independence of Causal Influences (ICI), which reduces the number of parameters in the network and allows enhanced interpretability. The study examines the strengths of E-PRISM, including its ability to consider the prerequisite structure between knowledge components, its limited number of parameters, and its enhanced interpretability. The study also introduces a novel approach for approximate inference in large ICI-based Bayesian networks, as well as a performant parameter learning algorithm in ICI-based Bayesian networks. Overall, the study demonstrates the potential of E-PRISM as a promising tool for discovering the prerequisite structure of domain knowledge that may be adapted to the learner with the perspective of improving the outer-loop adaptivity
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Books on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

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Clancey, William J. Knowledge-based tutoring: The GUIDON program. Cambridge, Mass: MIT Press, 1987.

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Cristea, Alexandra I., and Christos Troussas, eds. Intelligent Tutoring Systems. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-80421-3.

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Crossley, Scott, and Elvira Popescu, eds. Intelligent Tutoring Systems. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09680-8.

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Cerri, Stefano A., Guy Gouardères, and Fàbio Paraguaçu, eds. Intelligent Tutoring Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-47987-2.

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Coy, Andre, Yugo Hayashi, and Maiga Chang, eds. Intelligent Tutoring Systems. Cham: Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-22244-4.

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Nkambou, Roger, Roger Azevedo, and Julita Vassileva, eds. Intelligent Tutoring Systems. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-91464-0.

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Woolf, Beverley P., Esma Aïmeur, Roger Nkambou, and Susanne Lajoie, eds. Intelligent Tutoring Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-69132-7.

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Cerri, Stefano A., William J. Clancey, Giorgos Papadourakis, and Kitty Panourgia, eds. Intelligent Tutoring Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-30950-2.

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Frasson, Claude, Gilles Gauthier, and Gordon I. McCalla, eds. Intelligent Tutoring Systems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-55606-0.

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Micarelli, Alessandro, John Stamper, and Kitty Panourgia, eds. Intelligent Tutoring Systems. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-39583-8.

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Book chapters on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

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Gavignet, E., and M. Grandbastien. "Représentation des connaissances dans un générateur de systèmes d'E.I.A.O." In Intelligent Tutoring Systems, 209–16. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-55606-0_27.

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Leroux, Pascal, and Martial Vivet. "De la modélisation d'un processus de coopération á la conception de systèmes coopératifs d'apprentissage." In Intelligent Tutoring Systems, 197–205. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61327-7_116.

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Mayers, André, and Bernard Lefebvre. "Une modélisation de l'architecture cognitive d'un étudiant pour un système tutoriel intelligent." In Intelligent Tutoring Systems, 277–85. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-55606-0_35.

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Marcenac, Pierre. "Mise en oeuvre d'un modèle de l'apprenant générique dans le système EDDI." In Intelligent Tutoring Systems, 459–66. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-55606-0_54.

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Millet, Sophie, and Guy Gouarderes. "Approche qualitative de la ré-ingéniérie d'un système tuteur intelligent à partir d'une méthodologie d'evaluation." In Intelligent Tutoring Systems, 243–51. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-61327-7_121.

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Chevallier, Robert. "STUDIA: un système tutoriel intelligent coopératif fondé sur la négociation et sur un modèle dynamique de dialogue." In Intelligent Tutoring Systems, 58–65. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-55606-0_9.

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Bradáč, Vladimír, and Kateřina Kostolányová. "Intelligent Tutoring Systems." In Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, 71–78. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-49625-2_9.

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Graesser, Arthur C., Mark W. Conley, and Andrew Olney. "Intelligent tutoring systems." In APA educational psychology handbook, Vol 3: Application to learning and teaching., 451–73. Washington: American Psychological Association, 2012. http://dx.doi.org/10.1037/13275-018.

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Graesser, Arthur C., Xiangen Hu, and Robert Sottilare. "Intelligent Tutoring Systems." In International Handbook of the Learning Sciences, 246–55. New York, NY : Routledge, 2018.: Routledge, 2018. http://dx.doi.org/10.4324/9781315617572-24.

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D'Mello, Sidney K., and Art Graesser. "Intelligent Tutoring Systems." In Handbook of Educational Psychology, 603–29. 4th ed. New York: Routledge, 2023. http://dx.doi.org/10.4324/9780429433726-31.

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Conference papers on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

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Meshref, Hossam, and Isbudeen Noor Mohamed. "Intelligent tutoring systems." In the International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2012. http://dx.doi.org/10.1145/2345396.2345585.

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2

Ramesh, Vyshnavi Malathi, and N. J. Rao. "Tutoring and Expert Modules of Intelligent Tutoring Systems." In 2012 IEEE Fourth International Conference on Technology for Education (T4E). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/t4e.2012.52.

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3

Ebale Nnemete, Alphonse, and Laurence Capus. "ARCHITECTURAL SCALABILITY OF TUTORING WITHIN INTELLIGENT TUTORING SYSTEMS." In 15th International Conference on Education and New Learning Technologies. IATED, 2023. http://dx.doi.org/10.21125/edulearn.2023.2040.

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4

Srivastava, R. P., and S. L. Sin. "An intelligent tutoring system." In Ninth Annual International Phoenix Conference on Computers and Communications. 1990 Conference Proceedings. IEEE, 1990. http://dx.doi.org/10.1109/pccc.1990.101690.

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5

Kay, J. "Session details: Intelligent tutoring." In IUI-CADUI04: Intelligent User Interface. New York, NY, USA: ACM, 2004. http://dx.doi.org/10.1145/3259364.

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6

"INTELLIGENT TUTORING SYSTEM: AN ASSESSMENT STRATEGY FOR TUTORING ON-LINE." In 8th International Conference on Enterprise Information Systems. SciTePress - Science and and Technology Publications, 2006. http://dx.doi.org/10.5220/0002457001570160.

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Mohanan, Ramya, Catherine Stringfellow, and Dittika Gupta. "An emotionally intelligent tutoring system." In 2017 Computing Conference. IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/sai.2017.8252228.

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González, Carina, Alberto Mora, and Pedro Toledo. "Gamification in intelligent tutoring systems." In the Second International Conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1145/2669711.2669903.

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Dermeval, Diego, and Ig Ibert Bittencourt. "Authoring Gamified Intelligent Tutoring Systems." In VI Congresso Brasileiro de Informática na Educação. Brazilian Computer Society (Sociedade Brasileira de Computação - SBC), 2017. http://dx.doi.org/10.5753/cbie.wcbie.2017.14.

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Lei, Yani, Tao Li, Jungang Han, and Kun Wang. "Intelligent tutoring on mobile platform." In 2012 IEEE Fifth International Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icaci.2012.6463190.

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Reports on the topic "Systèmes de tutoring intelligent"

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Anderson, John R., C. F. Boyle, Albert T. Corbett, and Matthew W. Lewis. Cognitive Modelling and Intelligent Tutoring. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 1986. http://dx.doi.org/10.21236/ada165981.

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2

Bonar, Jeffrey G., and Robert Cunningham. Bridge: Intelligent Tutoring with Intermediate Representations. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, May 1988. http://dx.doi.org/10.21236/ada218938.

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Shute, Valerie J., and Joseph Psotka. Intelligent Tutoring Systems: Past, Present, and Future. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, May 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada280011.

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Anderson, John R., Albert Corbett, Jon Fincham, Donn Hoffman, and Ray Pelletler. General Principles for an Intelligent Tutoring Architecture. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, November 1995. http://dx.doi.org/10.21236/ada305174.

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Di Eugenio, Barbara. Natural Language Dialogue for Intelligent Tutoring Systems. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, August 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada470806.

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Porter, Bruce. An Interactive, Intelligent Tutoring Systems for Prediction Tasks. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 1995. http://dx.doi.org/10.21236/ada300063.

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Steuck, Kurt, and J. L. Fleming. Intelligent Tutoring Systems: A Taxonomy of Evaluation Issues. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, May 1990. http://dx.doi.org/10.21236/ada222090.

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Ong, James, and Sowmya Ramachandran. An Intelligent Tutoring System Approach to Adaptive Instructional Systems. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, September 2005. http://dx.doi.org/10.21236/ada437533.

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Domeshek, Eric A. Intelligent Tutoring System for Teaching Battlefield Command Reasoning Skills. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, March 2002. http://dx.doi.org/10.21236/ada400494.

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Richardson, J. J., and Martha C. Polson. Proceedings of the Air Force Forum for Intelligent Tutoring Systems. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, April 1989. http://dx.doi.org/10.21236/ada207096.

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