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 Thesis : Explicabilité en IA pour l'analytique des apprentissages

SCAI PhD thesis
La thèse a pour objectif d’utiliser les techniques d’Intelligence Artificielle (IA) dans la construction et l’explication des Learning Analytics, non experts en analyse de données. En effet, ce problème d’acceptabilité et d’appropriation des Learning Analytics est notammen renforcé lorsque les processus d’analyse bénéficient des avancées de l’IA sur l’analyse de données, ou lorsque l’IA est utilisée pour automatiser la prise de décision (ex : Tuteurs intelligents). C’est pourquoi nous souhaitons (i) concevoir des algorithmes d’IA pour l’analyse des données numériques éducatives capables de fournir une explication de leurs résultats, pour ainsi faciliter l compréhension et l’appropriation des outils de LA, et (ii) permettre l’adaptation d’outils de LA auto-explicatifs à partir des objectifs éducatifs et du comportement des apprenants et enseignant afin de les accompagner dans la prise de décision. L’équipe MOCAH a construit un partenariat avec 4 autres universités dans une réponse à l’ANR 2020 et cette bourse servirait à renforcer la dimension auto-explicative.

Mots clefs : Learning analytics, explicabilité, appropiation

Ce projet de recherche doctoral fait l’objet d’une demande de financement auprès de « Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) », le candidat retenu par son porteur devra donc participer au concours correspondant (prévoir un dossier et une audition) en vue d’obtenir le financement effectif.

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Contact :Vanda Luengo

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