Diagnostic des connaissances et rétroaction épistémique adaptative en chirurgie
Résumé
The research question presented in this paper is about the design and evaluation of the diagnosis and feedback systems, which would be adapted and epistemic. The system was developed in TELEOS project framework, which is a Technological Enhanced Learning (TEL) environment for orthopaedic surgery. In this paper we present the general context and theoretical frameworks, the method used to analyze the surgical expertise as well as models and tools that constitute the learning environment. We present in particular the artificial intelligence methods and techniques used in the project to calculate the diagnosis and produce a feedback, which is epistemic and adaptive.
La recherche présentée porte sur la conception et l'évaluation des systèmes de diagnostic et de rétroaction adaptatifs et épistémiques. Le système a été développé dans le cadre du projet TELEOS (Technology Enhanced Learning in Orthopaedic Surgery), qui est un environnement d'apprentissage pour la chirurgie orthopédique. Dans cet article nous exposons le contexte général et les cadres théoriques, la méthode employée pour analyser l'expertise chirurgicale ainsi que les modèles et outils informatiques qui constituent l'environnement d'apprentissage. Nous présentons en particulier les méthodes et techniques d'intelligence artificielle utilisées dans le projet afin de calculer le diagnostic des connaissances et produire une rétroaction épistémique et adaptative.