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Nonobstant l'idée d'utiliser les ressources logicielles à des fins pédagogiques remonte à quelques décennies, le recours aux environnements informatiques d'apprentissage (EIA) dans l'enseignement et la formation constitue, actuellement, un axe d'intérêt qui ne cesse de croître. Néanmoins, si l'on souhaite concevoir des EIA pour enseigner des domaines complexes et qui soient dotés de mécanismes tutoriels susceptibles d'interagir avec des apprenants ayant différents niveaux d'intelligence et diverses capacités d'acquisition de connaissances, alors appréhender le processus de l'apprentissage humain et comprendre la manière de structurer et manipuler la connaissance durant ce processus est une tâche fondamentale. Incontestablement, modéliser et représenter le savoir est un objectif dont la réalisation constitue un véritable défi. Cette thèse présente une approche cognitive et computationelle de représentation de la connaissance des domaines d'apprentissage et celle des usagers apprenant au moyen des EIA. L'approche proposée s'inspire des recherches en intelligence artificielle sur la modélisation computationnelle pour la structuration et l'organisation de la connaissance et des théories de la psychologie cognitive qui offrent une modélisation fine de l'activité cognitive humaine et l'expliquent en termes de sous-systèmes de la mémoire et de leurs processus. L'hypothèse soutenue est que ces sous-systèmes et ces processus ---simulés au sein d'un EIA ---, parce qu'ils sont fortement similaires à ceux utilisés par un apprenant, facilitent, d'une part, l'identification de la connaissance acquise correcte et erronée, et suggèrent, d'autre part, la planification d'une séquence d'activités pédagogiques pour améliorer de manière significative le niveau cognitif de cet apprenant. |
