Les modèles connexionnistes de l’intelligence artificielle sont fondés sur l’apprentissage et l’adaptation de systèmes logiciels ou électroniques à partir d’exemples. Ils ont donné lieu à des développements importants en théorie de l’apprentissage automatique, et à l’invention de nouvelles méthodes adaptatives du traitement de l’information.
Parallèlement, le nouveau champ multidisciplinaire de l’apprentissage humain à l’aide de l’outil informatique a vu le jour. Ce champ vise à comprendre et à modéliser les connaissances relatives à l’apprentissage de manière à promouvoir un enseignement adaptatif selon le profil de l’apprenant et le modèle cognitif de la tâche. Ce champ fait appel aux théories, aux modèles et aux techniques provenant de plusieurs disciplines incluant l’intelligence artificielle, l’éducation, la psychologie cognitive et l’interaction personne-machine.
En bref, les recherches du pôle Apprentissage portent d’une part sur l’étude théorique de l’apprentissage automatique et la modélisation des systèmes apprenants complexes (apprentissage machine), et d’autre part l’apprentissage humain à l’aide de l’informatique.
M. Bari, H. Benyahia, M. Boukadoum, T. Cobb, G. Gauthier, S. Harnad, E. Hausen-Tropper, B. Lefebvre, F. Legault, G. Lévesque, H. Lounis, L. Ménard, L. Morris, R. Nkambou, M. Peters, P. Poirier, R. Proulx, J. Reinwein, S. Viola.
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