Apprentissage par renforcement contraint guidé par un graphe de connaissances pour personnaliser les parcours d'apprentissage
Rania Ait Chabane, Armelle Brun, Azim Roussanaly
Résumé : Ce travail présente une architecture d'apprentissage adaptatif combinant graphes de connaissances enrichis et contraintes pédagogiques dans un cadre d'apprentissage par renforcement. Le graphe est construit à partir de ressources expertes (ex. manuel scolaire) et enrichi automatiquement par un modèle de langage pour compléter les relations et inférer des contraintes. Un module de knowledge tracing estime la progression de l'apprenant vers un objectif pédagogique donné. Un agent de renforcement, entraîné en environnement simulé, recommande des activités en maximisant la progression attendue tout en respectant les contraintes. Cette approche vise à renforcer la pertinence, la diversité et l'explicabilité des parcours proposés. Une évaluation sur des jeux de données réels est prévue en travaux futurs.
Mots clés : Apprentissage adaptatif, Graphes de connaissances, Apprentissage par renforcement