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Projects MOCAH

Team : MOCAH

  • 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
    10/01/2019
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  • SmashMedicine - SmashMedicine

    projet EIT Health Campus SmashMedicine porté par Oxford, sur l'analyse de base de données médicales pour l'aide à la génération de bons distracteurs pour des QCM d'entraînement pour les étudiants de médecine.

    Project leader : François Bouchet
    09/01/2019
  • MindMath - MindMath

    MindMath (financé par la BPI et la région IdF) est un projet de plateforme gamifiée et adaptative pour l’apprentissage des mathématiques au collège. Ce projet implique plusieurs partenaires industriels (Cabrilog, Tralalere, Domoscio et Bayard) et académiques (LDAR - Université Paris Diderot et LIP6 - Sorbonne Université). Nous développons des algorithmes pour décider, en fonction des activités des élèves au sein de tâches de résolution de problèmes en mathématiques, du feedback le plus adapté pour les aider à progresser dans leurs apprentissages. La décision s’appuie à la fois sur une ontologie construite avec des experts en didactique des mathématiques et sur des approches d’apprentissage automatique. La recherche des feedbacks optimaux se fait par apprentissage par renforcement, avec un système de récompense basé sur la réussite des élèves dans les activités. Ces propositions sont expérimentées dans différents contextes scolaires et parascolaires.

    Project leader : Amel Yessad
    01/01/2019
  • IECARE - IECARE

    IECARE est un projet de recherche financé par l'ANR. Il vise à produire des connaissances fondamentales et opératoires sur l’informatique, son enseignement et son apprentissage, à l’école obligatoire. Ce projet pluridisciplinaire associe des chercheurs en Informatique et en sciences humaines et sociales (Sciences de l’éducation, didactiques, psychologie des apprentissages, sociologie). La recherche suit trois thèmes structurant : analyser les représentations et les pratiques des enseignants et des élèves ; modéliser, concevoir et modifier des scénarios pédagogiques et des ressources pour soutenir les pratiques d’enseignement et d’apprentissage ; étudier les cadres d’accompagnement mis en place par et pour les enseignants et les formateurs en informatique.

    Project leader : Mathieu Muratet
    01/01/2019
  • MAGAM - Multi-Aspect Generic Adaptation Model

    MAGAM is a Multi-Aspect (didactic, pedagogic, affective and motivational, gaming, etc.) Generic Adaptation Model based on matrix calculation that aims to adapt learning activities.

    Project leader : Vanda LUENGO et Baptiste MONTERRAT
    03/01/2016
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  • LEA4PA - LEarning Analytics for Adaptation and Personnalisation

    This project aims to built a plateform to assist teachers in adapting learning activities. Multiple indicators (cognitive, pedagogical, temporal, etc. will be inferred from data traces that are recorded and generated automatically or manually from the learner activities. Visualization systems will be proposed to assist teachers in their activities' adaptation process and make it.

    Project leader : Vanda LUENGO et Amel YESSAD
    01/01/2016
  • RecoMOOC - Recommending people to people in MOOCs

    RecoMOOC aims at reducing attrition and improving the learning experience for MOOC learners through interaction with other students they can talk to and work with, identified automatically through a peer recommender system analyzing each learner's individual factors and progression.

    Project leader : François BOUCHET
    01/01/2014
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