Équipe : MOCAH - Modèles et Outils informatiques Centrés Apprentissage Humain

Axe : AID (👥👥).

Co-Responsables :

Amel Yessad Campus Pierre et Marie Curie 26-00/521
François Bouchet Campus Pierre et Marie Curie 26-00/523

Contact

Présentation

L’'équipe MOCAH est spécialisée dans l'utilisation de technologies fondées sur l'IA (ingénierie des connaissances, ontologies, agents conversationnels, fouille de données...) pour l'aide à l'apprentissage humain.

L'essentiel des travaux de l’équipe vise à proposer des modèles intégrant les connaissances humaines dans des systèmes d'aide à l'apprentissage, afin d'améliorer les modèles de l'apprenant, le diagnostic, le feedback et les systèmes eux-mêmes.

Ces connaissances peuvent être collectées : (1) directement auprès des humains (experts, enseignants, apprenants...) et/ou (2) extraites des données à l'aide de techniques de fouilles de données éducatives.

Les modèles et outils sont associés à des environnements informatiques ouverts tels que des simulations, des jeux sérieux et des systèmes de réalité virtuelle ; c’est-à-dire des environnements hautement interactifs. L’équipe s’intéresse également à d'autres environnements moins interactifs, tels que les MOOCs, pour la quantité de données qu'ils procurent ; et ce afin d’étudier les problématiques liées à l'évaluation, au retour aux apprenants et à l'adaptation de scénarios pédagogiques.

L'équipe MOCAH est orientée vers la recherche à visée applicative, cruciale dans le contexte de l'apprentissage assisté par la technologie, afin de développer des applications concrètes et de les tester dans un à la fois contexte écologique (en classe, et non seulement en laboratoire) et interdisciplinaire.

Auto-évaluation Archives Soutenances de thèse

Mots-clés

Learning analytics Environnements interactifs Jeux sérieux d'apprentissage IA pour l'éducation Fouille de données éducatives

Sélection de publications

Ö. Yalçin, S. Lallé, C. Conati : “An Intelligent Pedagogical Agent to Foster Computational Thinking in Open-Ended Game Design Activities” IUI '22: 27^th International Conference on Intelligent User Interfaces, Helsinki, Finland, pp. 633-645, (ACM)[Yalçin 2022]
J. Hernandez, M. Muratet, M. Pierotti, Th. Carron : “Can We Detect Non-playable Characters’ Personalities Using Machine And Deep Learning Approaches?” European Conference on Game Based Learning, vol. 16 (1), Lisbonne, Portugal, pp. 271-279[Hernandez 2022a]
A. Yessad : “Personalizing the Sequencing of Learning Activities by using the Q-Learning and the Bayesian Knowledge Tracing” 17^th European Conference on Technology-Enhanced Learning, Toulouse, France[Yessad 2022b]
K. Oliver‑Quelennec, F. Bouchet, Th. Carron, K. Fronton Casalino, C. Pinçon : “Adapting Learning Analytics Dashboards by and for University Students” Educating for a New Future: Making Sense of Technology-Enhanced Learning Adoption, vol. 13450, Lecture Notes in Computer Science, Toulouse, France, pp. 299-309, (Springer International Publishing), (ISBN: 978-3-031-16290-9)[Oliver-Quelennec 2022c]
E. Ferrier‑Barbut, Ph. Gauthier, V. Luengo, G. CANLORBE, M.‑A. Vitrani : “Measuring the quality of learning in a human-robot collaboration: a study of laparoscopic surgery” ACM Transactions on Human-Robot Interaction, (ACM)[Ferrier-Barbut 2022]
R. Chaker, F. Bouchet, R. Bachelet : “How do online learning intentions lead to learning outcomes? The mediating effect of the autotelic dimension of flow in a MOOC” Computers in Human Behavior, vol. 134, pp. 107306, (Elsevier)[Chaker 2022]
C. Canellas, F. Bouchet, Th. Arribe, V. Luengo : “Towards Learning Analytics Metamodels in a Context of Publishing” Proceedings of the 13^th International Conference on Computer Supported Education, vol. 2, Prague (virtual), Czechia, pp. 45-54, (SciTePress)[Canellas 2021]
J. Hernandez, M. Muratet, M. Pierotti, Th. Carron : “How to Model a Visual Novel Game to Train and Identify Players' Soft Skills?” Proceedings of the 15^th European Conference on Game Based Learning ECGBL 2021, Brighton, United Kingdom, pp. 322-330[Hernandez 2021]
I. Nikolayeva, A. Yessad, B. Laforge, V. Luengo : “Does an e-mail reminder intervention with learning analytics reduce procrastination in a blended university course?” 15^th European Conference on Technology-Enhanced Learning, Heidelberg, Germany[Nikolayeva 2020]
M. Muratet, D. Garbarini : “Accessibility and serious games: What about Entity- Component-System software architecture?” GALA 2020, Laval, France[Muratet 2020a]
F. Harrak, F. Bouchet, V. Luengo : “From Student Questions to Student Profiles in a Blended Learning Environment” Journal of Learning Analytics, vol. 6 (1), pp. 54-84[Harrak 2019c]
M. Guinebert, A. Yessad, M. Muratet, V. Luengo : “Automatic Detection of Peer Interactions in Multi-player Learning Games” European Conference on Technology Enhanced Learning 2019, Delft, Netherlands[Guinebert 2019a]
Th. Carron, G. Houzet, H. Abed, Ph. Pernelle, P.‑J. Lainé, S. Talbot : “Teaching Digital Literacy: The Outcomes from a Learning Lab” Journal of Electrical Engineering, vol. 6 (2), pp. 75-84, (David Publishing Company)[Carron 2018]
Y. Bourrier, J. Francis, C. Garbay, V. Luengo : “A Hybrid Architecture for Non-Technical Skills Diagnosis” Intelligent Tutoring Systems (ITS 2018), vol. 10858, Lecture Notes in Computer Science, Montreal, Canada, pp. 300-305, (Springer)[Bourrier 2018b]
A. Lebis, M. Lefevre, V. Luengo, N. Guin : “Capitalisation of Analysis Processes : Enabling Reproducibility, Openess and Adaptability thanks to Narration” Proceedings of the 8^th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, Australia, pp. 245-254, (ACM)[Lebis 2018b]
F. Harrak, F. Bouchet, V. Luengo, P. Gillois : “Profiling Students from Their Questions in a Blended Learning Environment” LAK '18 Proceedings of the 8^th International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, Australia, pp. 102-110, (ACM)[Harrak 2018]
J. Alvarez, J.‑Y. Plantec, M. Vermeulen, Ch. Kolski : “RDU Model dedicated to evaluate needed counsels for Serious Game projects” Computers and Education, vol. 114, pp. 38-56, (Elsevier)[Alvarez 2017]
B. Monterrat, A. Yessad, F. Bouchet, E. Lavoué, V. Luengo : “MAGAM: A Multi-Aspect Generic Adaptation Model for Learning Environments” Data Driven Approaches in Digital Education, vol. 10474, Lecture Notes in Computer Science, Tallinn, Estonia, pp. 139-152, (Springer International Publishing)[Monterrat 2017b]

Toutes…