Intégration de données haptiques brutes dans des systèmes experts de diagnostic des connaissances
Résumé
This paper is based on an Intelligent Tutoring System (ITS) in orthopedic surgery. This project includes a simulator with haptic device that allows to diagnosing the knowledge of the learner tanks to a bayesian network. This network is the result of an expert-approach ; yet, in the domain of surgery, knowledge usually are implied and gestures may give a lot of information on it. Consequently, this paper aims to take a more data-centric approach by taking into account the continuous haptic data registered by the simulator directly into the bayesian network. This idea raises issues: first, we need to keep the genericity of the model, and then find some relevant ways for assessing the methods chosen.
Cet article a pour cadre un environnement informatique pour l'apprentissage humain (EIAH) dédié à la chirurgie orthopédique, et plus précisément sur le diagnostic des connaissances des apprenants. Pour ce faire, un réseau bayésien infère à partir d'exercices que les étudiants réalisent sur un simulateur avec bras articulé. Ce réseau résulte d'une approche centrée expert du domaine, comme très souvent dans les EIAH. Pourtant, dans un domaine comme la chirurgie où les connaissances sont tacites, le geste de l'apprenant semble intéressant à considérer. Le but de nos travaux est donc d'adopter une démarche plus centrée sur les données en incorporant au réseau bayésien les données haptiques continues issues du simulateur. Divers problèmes se posent néanmoins, d'une part sur le besoin d'étudier la nature des données pour conserver la généricité du système, et d'autre part pour trouver des méthodes de validation pertinentes concernant leur traitement.