A MULTI-AGENT ARCHITECTURE FOR MOBILE SELF-TRAINING

M. Ennaji, H. Boukachour, P. Gravé

2006

Abstract

This article is the result of an interdisciplinary meeting between sociologists and didacticiens on the one hand and data processing specialists on the other hand. To develop the theoretical and methodological principles of the design of a training environment, by putting the needs and the difficulties of the student at the center of the design process and data-processing modeling, constitutes the common action of these two research laboratories within the framework of this collaboration. To design a virtual tutor called “teaching agent” in a system of remote formation implies the implementation of a flexible and adaptive system. We propose an multi-agent multi-layer architecture able to initiate the training and to manage a teaching and an individualized follow-up.

References

  1. Annoot Emmanuelle, Bertin Jean-Claude, Gravé Patrick,2004 « Quelles médiations dans les formations à distance avec les nouvelles technologies dans l'Enseignement Supérieur ? », Rapport de recherche dans le cadre du CPER Pôle SHS, Universités du Havre et de Rouen..
  2. Bertin Jean-Claude, 2004 « L'ergonomie didactique face au défi de la formation ouverte et à distance », ASP, numéro spécial RANACLES.
  3. Bertin Jean-Claude, Gravé Patrick, 2004a « Didactic ergonomics and Web-based materials design », communication à CALICO 2004, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, USA.
  4. Bertin Jean-Claude, Gravé Patrick, 2004b « Didactic ergonomics and Web-based materials design: in favour of a conceptual model », communication à Xith International CALL Conference, CALL & Research Methodologies, University of Antwerp (Belgique).
  5. Boukachour H 2002. Système de veille préventive pour la gestion de situations d'urgence: une modélisation par organisations d'agents. Application aux risques industriels. PhD Thesis, University of Le Havre.
  6. Boukachour H., Simon G., Coletta M., Galinho T., Person P., Serin F.,2002 Preventive Monitoring Information System: a Model Using Agent Organizations SCI2002, Orlando, USA.
  7. Boukachour H., Simon G., Serin F., Galhino T., Coletta M., Person P. and Fournier D.,2003 Vers une architecture multi-agent pour la représentation et l'évaluation de situations dynamiques, CCGEI'03 Montréal.
  8. Cardon A.,1997. Les systèmes d'information et de communication de gestion de crise: une modélisation par agents. Ingénierie des Systèmes d'Information, 5(2), p. 167-193.
  9. Coma R., Simon G, Coletta M., 2003 « A multi-agent architecture for agents clustering » Agent Based Simulation ABS'2003, Montpellier.
  10. Denhière, G. and Baudet, S. (1992). Compréhension de texte et science cognitive . Editions Puf.
  11. Durand S., 1999. Représentation des points de vues multiples dans une situation d'urgence : une modélisation par organisations d'agents. PhD Thesis, University of Le Havre.
  12. Higgins John, 1986 « Smart learners and dumb machines », Systems, vol. 14, n° 2,1986 pp. 147-50.
  13. Hubbard Phillip, 1999 « Teaching agents in CALL tutorials », CALICO'99, Oxford, Ohio, USA.
  14. Hubbard Phillip, 2000 « Taming teaching agents, meaning technologies and participatory dramas”, CALICO 2000, University of Arizona, Tucson, USA
  15. Jackendoff, R., 1993. Semantics and Cognition Cambridge, M.I.T.Press.
  16. Jennings N., Wooldridge M., Sycara K., 1998 A roadmap of agent research and development. Autonomous Agent and Multi-Agent Systems, 1(5), p 7-38.
  17. Kolodner J., 1993 Case-based reasoning, San Mateo CA : Morgan Kaufman.
  18. Mbala A., Reffay C. and Chanier T. 2003 SIGFAD : un système multi-agents pour soutenir les utilisateurs en formation à distance. In Actes de la conférence Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH'2003), Strasbourg, France, pages 319- 330.
  19. Marcenac P., 1997 Modélisation de systèmes complexes par agents. Techniques et sciences informatiques, p 1013-1037.
  20. Person P., Boukachour H., Coletta M., Galinho T. and Serin F, 2005. From Three Multi-agent Systemsto One Decision Support System. IICAI'05. Inde
  21. Simon G and Boukachour H, 2004 Towards a Multi-Agent Architecture for Dynamic Case-based Reasoning". ICKEDS'04. International Conference on Knowledge Engineering and Decision Support.Porto (Portugal).
  22. Simon G, Boukachour H., and M. Coletta, 2002. Vers une architecture multi-agent pour la modélisation et l'évaluation de situations dynamiques. Technical report, LIH, Université du Havre.
  23. Vygotski Lev Sémionovitch, 1978 Mind in society : the development of higher psychological processes, Harvard University Press, Cambridge, MA.
  24. Webber, C., Pesty, S. 2002 Emergence de diagnostic par formation de coalitions - Application au diagnostic des conceptions d'un apprenant. In: Journées Francophones pour l'Intelligence Artificielle Distribuée et les Systèmes Multi-Agents J.P.Muller(ed), Hermes, Lille, pp.45-57.
  25. Wooldridge M., Jennings N.R., 1998 Pitfalls of agentoriented development, 2nd International Conference on Autonomous Agents, pp. 385-391, Minneapolis.
Download


Paper Citation


in Harvard Style

Ennaji M., Boukachour H. and Gravé P. (2006). A MULTI-AGENT ARCHITECTURE FOR MOBILE SELF-TRAINING . In Proceedings of the Eighth International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 2: ICEIS, ISBN 978-972-8865-42-9, pages 343-350. DOI: 10.5220/0002461003430350


in Bibtex Style

@conference{iceis06,
author={M. Ennaji and H. Boukachour and P. Gravé},
title={A MULTI-AGENT ARCHITECTURE FOR MOBILE SELF-TRAINING},
booktitle={Proceedings of the Eighth International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 2: ICEIS,},
year={2006},
pages={343-350},
publisher={SciTePress},
organization={INSTICC},
doi={10.5220/0002461003430350},
isbn={978-972-8865-42-9},
}


in EndNote Style

TY - CONF
JO - Proceedings of the Eighth International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 2: ICEIS,
TI - A MULTI-AGENT ARCHITECTURE FOR MOBILE SELF-TRAINING
SN - 978-972-8865-42-9
AU - Ennaji M.
AU - Boukachour H.
AU - Gravé P.
PY - 2006
SP - 343
EP - 350
DO - 10.5220/0002461003430350