thesis

Modélisation cognitive de l'argumentation dialoguée : étude de dialogues d'élèves en résolution de problèmes de sciences physiques

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Jan. 1, 2000

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Cette thèse s'intéresse au problème de la modélisation des processus cognitifs mis en œuvre dans l'argumentation. Nous nous sommes focalisés sur les deux questions de recherche suivantes : la caractérisation des situations stimulant l'argumentation entre apprenants et l'élaboration d'un modèle analytique des dialogues de résolution de problème et de leurs phases d'argumentation. En premier lieu, nous avons conçu un environnement informatique (damocles) de recueil d'argumentations médiatisées par ordinateur et de résolution critique de problèmes - les chaines énergétiques - grâce à la conjugaison de deux modes de représentation (graphique et textuelle). Appuyé sur un modèle des situations favorables à l'argumentation, damocles optimise le potentiel argumentatif des dialogues par l'appariement automatique des élèves selon les différences conceptuelles entre leurs solutions. Nous avons ensuite élaboré un modèle analytique de l'argumentation dans les dialogues de résolution de problèmes. Dans une vision problématologique du dialogue, l'argumentation est conçue comme une activité de résolution de conflit en superposition à la résolution de problème. La double fonction dialogique des interventions (fonction de résolution de problème et fonction dialectique) est analysée grâce à une taxonomie reposant sur trois critères indépendants : l'orientation interlocutoire, l'univers de référence et l'opération de pensée critique. Nous avons testé damocles avec un groupe de huit élèves de seconde et analysé le corpus selon notre modèle, qui a pu révéler le taux d'argumentation des dialogues produits et les capacités de couverture du modèle analytique. De plus, cette analyse met en évidence les apports de l'argumentation dans l'apprentissage conceptuel : l'acquisition d'une meilleure maitrise des données et des contraintes du problème. Nous envisageons de poursuivre ces travaux par le recueil de corpus plus importants pour approfondir la validation des modèles développés.