Abstract FR:

Un tutoriel est un logiciel concu pour enseigner les connaissances d'un domaine (arithmetique, geometrie, langage naturel, etc. ) a son utilisateur. Afin de s'adapter a chaque apprenant, le tutoriel - alors qualifie d'intelligent - doit notamment posseder un ensemble d'informations sur son utilisateur. Cette these porte sur la conception d'un systeme qui elabore un tel modele de l'apprenant au cours des interactions entre l'apprenant et le tutoriel. Les informations decrites dans ce modele doivent etre suffisamment fiables et precises pour permettre l'individualisation. Nous proposons une decomposition de la problematique liee a la modelisation de l'apprenant en trois points complementaires : la definition des informations que le modele de l'apprenant doit contenir, la specification de la representation utilisee pour ces informations et la caracterisation des processus de construction dynamique du modele. Cette dissociation permet d'etudier finement les systemes de modelisation actuels, quels que soient les domaines d'enseignement qu'ils considerent, et facilite la conception du notre. Par ailleurs, nous enoncons en termes formels, contrairement a la plupart des etudes menees, les proprietes que tout systeme doit necessairement posseder pour construire des modeles de l'apprenant qui soient pertinents : il doit pouvoir suivre un raisonnement a la fois paraconsistant, revisable et hypothetique. Nous decrivons, relativement aux trois problemes souleves par la modelisation de l'apprenant, une implementation a la fois independante du domaine et qui, etant basee sur la logique probabiliste, possede les deux premieres proprietes. Le raisonnement hypothetique n'est pas implemente actuellement car les moments ou il doit etre suivi restent a definir. Neanmoins, nous montrons ou et comment les mecanismes destines a implanter ce raisonnement doivent intervenir. Nous appliquons cette implementation a un tuteur de langue, compounds, pour lequel nous evaluons la qualite des modeles construits.