Didactique et intelligence artificielle

Résumé

Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) ont ouvert la voie à un courant de recherche vigoureux pour le développement d’environnements informatiques pour l’apprentissage humain, ce que la communauté française désigne par EIAO (Environnements Interactifs d’Apprentissage avec Ordinateur). Les mathématiques ont constitué dès l’origine un terrain privilégié pour la réalisation de nombreuses applications. Dans ce contexte, l’IA a d’abord attendu de la didactique des mathématiques des modèles qui pourraient être mis en oeuvre dans des dispositifs informatiques. Cette approche pragmatique a révélé des problèmes théoriques importants dont le présent texte présente quelques aspects pour ce qui concerne la didactique. En effet, le travail de modélisation informatique pose des problèmes originaux, en particulier le problème des conséquences épistémologiques du travail de modélisation et de représentation computable de la connaissance (la transposition informatique), les problèmes de la prise en compte de l’apprenant dans la gestion d’un processus didactique, enfin ceux de la modélisation de l’interaction didactique. Les contraintes de la modélisation computationnelle sont une source d’interrogations nouvelles sur des aspects aussi classiques que celui de la place du sujet dans la modélisation d’un processus didactique, question reprise ici en terme de rapport entre modélisation comportementale et modélisation épistémique. A la suite d’une rapide introduction sur l’intelligence artificielle et d’un tour d’horizon historique, on présente une première formulation et des éléments d’analyse de ces problèmes posés à la didactique par l’approche IA.

Abstract

Advances in artificial intelligence (AI) led the way to a strong research trend in the development of computer environments designed for human learning. This is what the French community calls «Interactive Environments for Learning with Computers» (Environnements interactifs d’apprentissage avec ordinateur – EIAO). From the outset, mathematics provided a favored area of application and AI specialists first expected didacticians of mathematics to provide models that could be implemented in computers. Such a pragmatic approach, however, confronted researchers in didactics with theoretical problems. Indeed, computer modeling poses original problems, namely: problems related to the epistemological consequences of the process of modeling itself or to the computable representation of knowledge (that we will call a «computer transposition»), problems that arise from including the learner as a constituency in managing a didactic process, and problems that are intrinsic to modeling the didactic interaction. Constraints in computational modeling give rise to new questions concerning such classical themes in didactics as the role of the subject in modeling a didactic process, an issue that we re-examine here in terms of the relations between behavioral modeling and epistemic modeling. This paper draws up a first formulation and a first analysis of the main problems that the AI approach poses to didactics.

Resumen

El progreso de la inteligencia artiÞcial (IA) ha abierto la via a una corriente de investigación vigorosa dedicada al desarrollo de ambientes informáticos para el aprendizaje humano, esta corriente es designada por la comunidad francesa como EIAO (Environnements Interactifs d’Apprentissage avec Ordinateur) que podemos traducir como «Ambientes Interactivos de aprendizaje con el ordenador». Las matemáticas han constituido desde el origen un terreno privilegiado para la realización de numerosas aplicaciones. En este contexto, la IA ha esperado de la didáctica de matemáticas los modelos que puedan ser aplicados en dispositivos informáticos. Este punto de vista pragmático ha revelado problemas teóricos, el presente texto trata algunos aspectos de aquellos problemas que conciernen a la didáctica. En efecto, el trabajo de modelisación informática plantea problemas originales, en particular el problema de las consecuencias epistemológicas del trabajo de modelisación y de representación computable del conocimiento (la transposición informática), los problemas de la consideración del aprendiz en la gestión de un proceso didáctico, y Þnalmente aquellos de la modelisación de la interacción didáctica. Las imposiciones de la modelisación computacional son una fuente de nuevas interrogaciones sobre aspectos asi clásicos como el del lugar del sujeto en la modelisación comportamental y en la modelisación epistémica. Después de una rápida introducción sobre la inteligencia artiÞcial y de un panorama histórico, se presenta una primera formulación y los elementos de análisis de aquellos problemas planteados a la didáctica por el punto de vista de la IA.