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Laboratoire/Entreprise : LIRIS Lyon
Durée : 5-6 mois
Contact : beatrice.fuchs@univ-lyon1.fr
Date limite de publication : 2024-03-31
Contexte :
Le travail mené dans le cadre de ce stage s’effectuera au sein du projet ANR MODELI+ et pourra se poursuivre en thèse de doctorat (financement acquis).
Le projet MODELI+ vise la conception pluridisciplinaire d’un outil 3D interactif innovant pour l’apprentissage de l’anatomie, adaptable aux apprenants et ancré dans les Learning Analytics et l’apprentissage instrumenté. Partant d’un constat d’échec important en première année de licence STAPS, MODELI+ vise à améliorer la réussite dans des filières en tension où l’on enseigne l’anatomie.
Il s’agit d’utiliser des outils numériques adaptés aux besoins des apprenants pour améliorer leur apprentissage. Une analyse pluridisciplinaire de leurs activités et de leurs caractéristiques à l’aide de traces sera menée pour comprendre les facteurs de réussite ou d’échec et ainsi assister les formateurs à concevoir des parcours adaptés.
Sujet :
Ce stage vise à étudier/spécifier un premier ensemble d’indicateurs de performance (domaine des Learning Analytics) et à concevoir le modèle de trace nécessaire à leur mise en œuvre et leur évaluation.
Tâches envisagées :
– Réaliser une revue de littérature dans le domaine des Learning Analytics/EDM, indicateurs de prédiction, explicabilité de la performance
– Étudier l’outil 3D interactif existant
– Spécifier un premier ensemble d’indicateurs
– Établir un premier modèle de trace (quels observations, événements à collecter) pour : a) avoir une première représentation de l’activité de l’apprenant ; b) calculer les indicateurs précédemment spécifiés.
– Mettre en œuvre une évaluation du modèle proposé.
Profil du candidat :
Des connaissances en science des données, apprentissage automatique et/ou EIAH seraient appréciées.
Formation et compétences requises :
Le candidat doit suivre actuellement une formation de niveau Master 2 ou ingénieur en informatique (ou équivalent, Bac+5).
Adresse d’emploi :
LIRIS UMR 5205 CNRS
Université Lyon 1
Document attaché : 202312011059_Stage M2R indicateurs de performance pour l’apprentissage de l’anatomie.pdf