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Projets MOCAH
Équipe : MOCAH
IA pour la personnalisation de rétroactions dans l'apprentissage de la pensée informatique par le jeu
Project Leader : Sebastien Lalle
01/10/2024
Simulateur haptique pour l'apprentissage de la spasticité
C23/1080
Project Leader : Vanda Luengo
01/10/2022
Adaptiv’Math - Adaptiv’Math
obtenu dans le cadre du Partenariat d'Innovation Intelligence Artificielle (P2IA) du ministère de l'éducation nationale et porté par la startup EvidenceB, implique des entreprises (Nathan, Daesign, Schoolab, Isograd, BlueFrog), deux laboratoires (LIP6 et Inria Bordeaux), l'APMEP (association des professeurs de mathématiques) ainsi que des chercheurs en psychologie cognitive (E. Sander) et en neurosciences (A. Knopf). Il vise à réaliser un assistant pédagogique pour les mathématiques du Cycle 2 (CP, CE1, CE2) s'appuyant sur des algorithmes d'IA et sur un ensemble d'exercices définis à partir d'avancées en sciences cognitives.
Nous travaillons sur une brique IA visant à proposer des regroupements d'élèves (textit{clustering}) appris sur l'ensemble des classes sur la base de critères de maîtrise de compétences en mathématiques. Ce textit{clustering} est ensuite appliqué classe par classe à intervalles réguliers pour proposer à l'enseignant un suivi de l'évolution de ses groupes d'élèves, afin de faciliter la mise en place de stratégies de pédagogie différenciée.
Project Leader : François Bouchet
01/10/2019
MAGAM - Multi-Aspect Generic Adaptation Model
MAGAM est un modèle générique basé sur un calcul matriciel permettant d'adapter des activités d'apprentissage selon plusieurs aspects (pédagogique, didactique, ludique, motivationnel, etc.).
Project Leader : Vanda LUENGO et Baptiste MONTERRAT
01/03/2016
LEA4PA - LEarning Analytics for Adaptation and Personnalisation
Le projetLEarning Analytics for Personalization and Adaptation a pour objectif de proposer, à destination des décideurs (ensei-gnants, apprenants, ..), des algorithmes et des visualisations permettant des analyses du com-portement de l’étudiant pour l’adaptation et la remédiation. Il s’applique à plusieurs niveaux d’enseignement. Pour le niveau collège, la recherche est menée dans le cadre d’une collaboration soutenue par la direction du numérique pour l’éducation (MEN). Dans ce contexte, nous proposons des analyses (descriptives et diagnostiques) des compétences des apprenants en algèbre, ainsi que des visualisations, l’objectif étant d’assister l’enseignant dans l’adaptation des activités[4].Pour l’enseignement supérieur, la recherche est menée en s’appuyant sur la plateforme LA-PAD développée par CAPSULE (centre d’innovation pédagogique de Sorbonne Université).Dans ce contexte, nous nous intéressons à comprendre les parcours des apprenants à partir de techniques d’analyse séquentielle et de règles d’association.
Project Leader : Vanda LUENGO et Amel YESSAD
01/01/2016