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 Thesis : Modèle et algorithmes d’apprentissage automatique pour la production de rétroactions visant l’apprentissage humain

SCAI PhD thesis
Dans le contexte des environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH), deux types de rétroactions sont distingués : (1) les rétroactions immédiates, souvent situées dans l’environnement d’apprentissage lors de la résolution d’un problème (boucle courte) et (2) les rétroactions différées (boucle longue) qui influencent la gestion et le déroulement des scénarios d’apprentissage. Dans le cadre de cette thèse, il s’agit de modéliser, adapter et croiser ces deux niveaux de rétroaction dans le cas d’environnements d’apprentissage de type résolution de problèmes, i.e. dans lesquels il y a plusieurs solutions et plusieurs étapes. C’est le cas des environnements d’apprentissage de la programmation, qui sera notre cas d’études. Une perspective que nous souhaitons explorer est celle de l’intégration de plusieurs stratégies de de rétroaction dans un même modèle. Il est ainsi important d’étudier la dimension adaptative de la prise de décision en modélisant plusieurs stratégies de rétroaction qui s’adapteront à l’apprenant (tenant compte de plusieurs dimensions), à la situation d’apprentissage et au domaine de connaissance en jeu. C’est une problématique où les informations sont incertaines et partiellement observables. En effet ces rétroactions sont basées sur l’analyse des traces d’interaction entre l’apprenant et l’environnement d’apprentissage. Nous cherchons à explorer la conception de modèles de décisions dynamiques avec des actions perceptives dans le modèle qui soient susceptibles de réduire l’incertitude. Il est donc nécessaire d’étudier quelles sont ces actions perceptives, c'est-à-dire quelles sont les informations à obtenir à un moment précis d’interaction afin de produire la bonne décision.

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 :Luengo Vanda

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