Une approche hybride à la modélisation de l’apprenant dans un STI pour l’apprentissage du raisonnement logique

Cet article presente une demarche hybride pour la modelisation de l’apprenant dans le STI MUSE-Logique concu pour l’apprentissage du raisonnement logique. Un reseau bayesien a validation experte est d’abord propose, suivi par un modele construit a partir des donnees qui permet d’ameliorer la structure du reseau bayesien et son initialisation pour un nouvel apprenant. Un autre modele construit par apprentissage profond sur des donnees, complete la solution hybride proposee. La combinaison de ces trois methodes confere au modele apprenant une validite induite des connaissances expertes et des donnees, et ameliore son pouvoir predictif.