Des chercheurs développent une nouvelle IA pour aider à créer des systèmes de tutorat

Des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon ont démontré comment ils peuvent construire des systèmes de tutorat intelligents. Ces systèmes sont efficaces pour enseigner diverses matières, notamment l'algèbre et la grammaire. 

Les chercheurs ont utilisé une nouvelle méthode qui s'appuie sur l'intelligence artificielle afin de permettre à un enseignant d'enseigner à un ordinateur. La formulation rend cette méthode déroutante, mais considérez-la comme un ordinateur qui apprend à enseigner par un enseignant humain. L'ordinateur peut être enseigné par l'enseignant humain en lui montrant comment résoudre certains problèmes, tels que l'addition multicolonne. Si l'ordinateur se trompe sur le problème, l'enseignant peut le corriger. 

Résoudre les problèmes tout seul

L'une des parties intéressantes de cette méthode est que le système informatique est capable non seulement d'enseigner et de résoudre les problèmes comme il a été enseigné, mais il peut également résoudre tous les autres problèmes du sujet en généralisant. Cela signifie que l'ordinateur peut finir par résoudre un problème en dehors de la manière dont l'enseignant l'a enseigné. 

Daniel Weitekamp III est doctorant à l'Institut d'interaction homme-machine (HCII) de la CMU. 

"Un étudiant pourrait apprendre une façon de résoudre un problème et ce serait suffisant", a déclaré Weitekamp. « Mais un système de tutorat doit apprendre toutes les manières de résoudre un problème. Il doit apprendre à enseigner la résolution de problèmes, pas seulement comment résoudre des problèmes. »

Le défi expliqué par Weitekamp est l'un des plus grands dans le développement de systèmes de tutorat basés sur l'IA. Les nouveaux systèmes de tutorat intelligents peuvent suivre les progrès des élèves, aider à déterminer ce qu'il faut faire ensuite et aider les élèves à développer de nouvelles compétences en sélectionnant des problèmes de pratique efficaces. 

Le développement de systèmes de tutorat basés sur l'IA

Ken Koedinger est professeur d'interaction homme-machine et de psychologie. Koedinger a été l'un des premiers développeurs de tuteurs intelligents et, en collaboration avec d'autres, les règles de production ont été programmées à la main. Selon Koedinger, chaque heure d'enseignement tutoré a pris 200 heures de développement. Finalement, le groupe a développé une méthode plus efficace, qui a démontré toutes les façons possibles de résoudre un problème. Cela a ramené les 200 heures à 40 ou 50, mais il est extrêmement difficile de démontrer toutes les solutions possibles à certains modèles. 

Koedinger a déclaré que la nouvelle méthode pourrait finir par permettre à un enseignant de développer une leçon de 30 minutes dans le même laps de temps. 

"Jusqu'à présent, la seule façon d'atteindre le tuteur intelligent complet a été d'écrire ces règles d'IA", a déclaré Koedinger. "Mais maintenant, le système écrit ces règles."

Dans la nouvelle méthode, un programme d’apprentissage automatique est utilisé pour simuler la manière dont les étudiants apprennent. Une interface pédagogique a été créée par Weitekamp et utilise un processus « afficher et corriger » pour la programmation.

Bien que la méthode ait été démontrée avec l'addition multicolonne, le moteur d'apprentissage automatique utilisé peut être appliqué à d'autres sujets, tels que la résolution d'équations, l'addition de fractions, la chimie, la grammaire anglaise et les environnements d'expérimentation scientifique. 

L'un des principaux objectifs est que cette méthode permette aux enseignants de construire leurs propres leçons informatisées, sans avoir besoin d'un programmeur d'IA. Cela permet aux enseignants d'appliquer leurs propres opinions personnelles sur la façon d'enseigner ou sur les méthodes à utiliser. 

Weitekamp, ​​Koedinger et le scientifique du système HCII Erik Harpstead ont rédigé l'article décrivant la méthode. Il a été accepté par la Conférence sur les facteurs humains dans les systèmes informatiques (CHI 2020). La conférence était initialement prévue pour ce mois-ci, mais la pandémie de COVID-19 a forcé son annulation. Le papier peuvent maintenant être trouvés dans les actes de la conférence, situés dans la bibliothèque numérique de l'Association for Computing Machinery.

L'Institut des sciences de l'éducation et Google ont aidé à soutenir la recherche.