Logiciel de tutorat, AutoTutor, répond aux émotions des étudiants

Un logiciel informatique de détection des émotions qui répond aux états cognitifs et émotionnels des étudiants, y compris la frustration et l'ennui, a été développé par des chercheurs de l'Université de Notre Dame, de l'Université de Memphis et du Massachusetts Institute of Technology.

La nouvelle technologie correspond à l'interaction des tuteurs humains. Selon Sidney D’Mello, professeur adjoint de psychologie à l’Université de Notre-Dame, il offre non seulement d’énormes possibilités d’apprentissage pour les étudiants, mais redéfinit également l’interaction homme-machine. D’Mello est également professeur adjoint d’informatique et d’ingénierie.

Surnommé «AutoTutor» et «Affective AutoTutor», le logiciel peut évaluer le niveau de connaissances d’un étudiant en posant des questions approfondies, en analysant les réponses, puis en identifiant et en corrigeant de manière proactive les idées fausses. Il répond également aux questions, reproches et commentaires de l’élève et détecte même la frustration ou l’ennui d’un élève à travers les expressions faciales et la posture du corps. Il change ensuite ses stratégies pour aider l'étudiant à vaincre ces émotions négatives, ont déclaré les chercheurs.

«La plupart des systèmes du XXe siècle exigeaient que les humains communiquent avec les ordinateurs via des fenêtres, des icônes, des menus et des dispositifs de pointage», déclare D’Mello, spécialiste de l’interaction homme-machine et de l’intelligence artificielle dans l’éducation. «Mais les humains ont toujours communiqué entre eux par la parole et une foule d'indices non verbaux, tels que les expressions faciales, le contact visuel, la posture et les gestes. En plus d'améliorer le contenu du message, la nouvelle technologie fournit des informations sur les états cognitifs, les niveaux de motivation et la dynamique sociale des élèves.

AutoTutor est un système de tutorat intelligent (ITS) qui aide les étudiants à apprendre un contenu technique complexe en physique newtonienne, en informatique et en pensée critique en tenant une conversation en langage naturel. Il simule les stratégies d’enseignement et de motivation des tuteurs humains, modélise les états cognitifs des élèves, puis adapte l’interaction à chaque élève. Il maintient également les étudiants engagés avec des images, des animations et des simulations.

Affective AutoTutor ajoute des capacités sensibles aux émotions en surveillant les traits du visage, le langage corporel et les signaux de conversation, expliquent les chercheurs, expliquant qu'il «régule» ensuite les états négatifs tels que la frustration et l'ennui et «synthétise les émotions via le contenu de ses réponses verbales, l'intonation de la parole. et les expressions faciales d’un enseignant animé. »

«Tout comme un tuteur humain doué, AutoTutor et Affective AutoTutor tentent de maintenir l’équilibre entre les extrêmes de l’ennui et de la perplexité en modulant subtilement le rythme, la direction et la complexité de la tâche d’apprentissage», a déclaré D’Mello.

Testé sur plus de 1000 étudiants, AutoTutor produit des gains d'apprentissage d'environ une lettre - des gains qui se sont avérés surpasser les tuteurs humains novices et atteignent presque la barre des tuteurs humains experts, a-t-il ajouté.

Source: Université de Notre Dame