Cadre d'apprentissage et d'aide à la décision en mécanique des roches, optimisé par l'IA: L'IA roches

Cette étude présente AI-RockTutor, un cadre d'enseignement renforcé par l'intelligence artificielle (IA), développé pour intégrer le raisonnement d'experts, l'aide à la décision en ingénierie et l'apprentissage par problèmes (APP) durable dans l'enseignement de la mécanique des roches. Ce cadre introduit le modèle de raisonnement d'expert basé sur l'IA (AI-BERM), qui reproduit les processus cognitifs d'ingénieurs expérimentés en mécanique des roches grâce à des flux de travail structurés impliquant l'identification des problèmes, la formulation d'hypothèses, l'évaluation des preuves, l'analyse des incertitudes et la prise de décision. AI-RockTutor combine la génération automatisée de scénarios, l'accompagnement adaptatif à l'apprentissage, l'élaboration de guides pour les formateurs et l'analyse des données d'apprentissage au sein d'une architecture unifiée. Des applications représentatives dans les domaines de la stabilité des pentes, de la construction de tunnels et de l'ingénierie des travaux de minage démontrent sa polyvalence. Ce cadre offre une voie prometteuse vers un enseignement de l'ingénierie des roches évolutif, durable et axé sur les compétences, tout en jetant les bases de futures études de validation.