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La modélisation fine du processus résolution de problème dans Miace

  • Conference paper
  • First Online:
Intelligent Tutoring Systems (ITS 1996)

Part of the book series: Lecture Notes in Computer Science ((LNCS,volume 1086))

Included in the following conference series:

  • 145 Accesses

Résumé

Miace est une architecture cognitive dont un aspect original est l'intégration de l'environnement dans lequel le tuteur et Miace communiquent. Cette intégration permet de tenir compte des limites de la mémoire de travail et de créer, ainsi, une simulation plus réaliste. Dans le but d'avoir une meilleure estimation des difficultés cognitives que pose la résolution d'un exercice par un élève, cet article présente une recherche de moyens adéquats pour modéliser finement le processus de résolution de problème. Il expose, dans cet objectif, la mise en oeuvre des connaissances procédurales á l'intérieur de Miace. Il met en relief l'interaction entre les connaissances déclaratives, les connaissances épisodiques et les connaissances procédurales lors de l'exécution de ces dernières. Cet article montre en particulier que l'intégration de l'environnement permet de modéliser les déplacements de l'attention nécessaires pour résoudre un problème.

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Bibliographie

  1. Anderson J. R.: The architecture of Cognition. Cambridge, MA; Harvard University Press (1983)

    Google Scholar 

  2. Anderson J. R.: The adaptative character of thought. Hillsdale, NJ: LEA (1990)

    Google Scholar 

  3. Anderson J. R.: Rules of the Mind. Hillsdale, NJ: LEA (1993)

    Google Scholar 

  4. Cleeremans, A., & McClelland, J. L.: Learning the structure of event sequences. Journal of Experirnenral Psychology: General 120 (1991) 235–253

    Google Scholar 

  5. Dienes, Z.: Connectionist and memory array models of artificial grammar learning. Cognitive Science 16 (1992) 41–79

    Google Scholar 

  6. Edward W.: Behavioral decision theory. Annual Review of Psychology 12 (1961) 473–498

    PubMed  Google Scholar 

  7. Hogg R. V. & Craig A.T.: Introduction to mathematical statistics. NY: The Macmillan Compagny (1965)

    Google Scholar 

  8. Holland, J. H., Holyoak, K. J., Nisbett, R. E., & Thagard, R. R. Induction: Processes of inference, learning, and discovery. Cambridge, MA: MIT Press (1986)

    Google Scholar 

  9. Humphreys M. S., Pike R., Bain J. D. & Tehan G.: Global Matching: a Comparaison of the Sam, Minerva II, Matrix, and Todam Models. J. of Mathematical Psychology 33 (1989) 36–67

    Google Scholar 

  10. Humphreys, M. S., Bain, J. D. & Pike, R.: Different ways to cue a coherent memory system: A theory for episodic, semantic and procedural tasks. Psychological Review 96 (1989) 208–233

    Google Scholar 

  11. Lachman, R., & Naus M. J.: The episodic/semantic continuum in an evolved machine. Behavioral and and Brain Sciences 7 (1984) 244–246

    Google Scholar 

  12. Mathews, R. C.: The forgetting algorithm: How fragmentary knowledge of exemplars can abstract knowledge. Journal of Experimental Psychology: General 119 (1991) 117–119

    Google Scholar 

  13. Mathews R. C. & Roussel L. G.: Automatic Abstraction of Stimulus Structure From Episodes: Comment on Whittlesea and Dorken (1993). Journal of Experimental Psychology: General 122 (1993) 397–400

    Google Scholar 

  14. Mayers A. & Lefebvre B.: Une modélisation de l'architecture cognitive d'un étudiant pour un système tutoriel intelligent Dans Frasson C, McCalla G. I. & Gauthier G. (Eds.) Intelligent Tutoring Systems: Second International Conference, ITS'92. Montréal, Canada, Juin 1992. Springler-Verlag 277–285

    Google Scholar 

  15. Mayers A. & Lefebvre B.: The dynamic Construction of Cognition in a Computerized Architecture of Learning. Proceedings of Fourth International Conference on User Modeling. Bedford, MA: The MITRE Corporation. (1994) 169–174

    Google Scholar 

  16. Mayers A. & Lefebvre B.: La construction dynamique des cognitions dans une architecture informatisée de l'apprentissage. Les Actes du colloque ≪L'en-quête≫ de la créativité, 6 ° colloque de l'ARC: La recherche au collégiale. Joliette, 5/2-6/2-7 mai 1994: Cégep de Lanaudière 143–156

    Google Scholar 

  17. Peterson C.R., Schneider R.I. & Miller A.J.: Sample size and the revision of subjective probabilities. Journal of Experimental Psychology 69 (1965) 522–527

    PubMed  Google Scholar 

  18. Phillips L. D. & Edwards W.: Conservatism in a simple probability inference task. Journal of Experimental Psychology 72 (1966) 346–357

    PubMed  Google Scholar 

  19. Sperling G. & Weichselgartner E.: Episodic Theory of the Dynamics of Spatial Attention. Psychological Review 3 (1995) 503–532

    Google Scholar 

  20. Seamon, J. G.: The ontogeny of episodic and semantic memory. Behavioral and Brain Sciences 7 (1984) 254

    Google Scholar 

  21. Servan-Schreiber, E., & Anderson, J. R.: Learning artificial grammars with competitive chunking. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 16 (90) 592–608

    Google Scholar 

  22. Thietart R. A.: La dynamique de l'homme au travail. Paris: Les éditions d'organisation (1977)

    Google Scholar 

  23. Tulving E. Varieties of consciousness and levels of awareness in memory. In A. D. Baddeley & L. Weiskrantz (Eds.) Attention: Selection, Awareness, and Control (A tribute to Donald Broadbent). Oxford: Clarendon Press. (1993) 53–71

    Google Scholar 

  24. Tulving E.: Episodic and semantic memory. In Tulving E., Donaldson W.: (Eds.) Organisation and Memory NY: Academic Press (1972) 381–403

    Google Scholar 

  25. Wolters, G.: Memory: Two systems or one system with many subsysterns? Behavioral and Brain Sciences 7 (1984) 256–257

    Google Scholar 

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Claude Frasson Gilles Gauthier Alan Lesgold

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© 1996 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Mayers, A., Lefebvre, B. (1996). La modélisation fine du processus résolution de problème dans Miace. In: Frasson, C., Gauthier, G., Lesgold, A. (eds) Intelligent Tutoring Systems. ITS 1996. Lecture Notes in Computer Science, vol 1086. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/3-540-61327-7_111

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-61327-7_111

  • Published:

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-61327-5

  • Online ISBN: 978-3-540-68460-2

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