Post-doctorat en Informatique
il y a 4 semaines
**Post-Doctorat en informatique au Laboratoire de l’IRISA (Rennes) **Domaine de l’IA, e-éducation, tablette stylet.
**Projet ANR - TRIANGLE**
(Travailler avec les Rétroactions Intelligentes d’une Application Numérique de Géométrie pour L’engagement des Élèves)
**Affectation**
- Établissement **:INSA de Rennes, Laboratoire de l’IRISA**:
- Poste à pourvoir **dès maintenant**:
- Durée : CDD de **18 mois **(prolongation possible)
**Mots Clés**: Systèmes tutoriels intelligents, interprétation de documents manuscrits, tablettes stylet, croquis, Intelligence Artificielle, géométrie, pédagogie, apprentissage.
**Contexte**
L’équipe s’intéresse aussi aux environnements d’éducation numériques en profitant de la démocratisation des tablettes stylet en classes, avec le pilotage de plusieurs travaux récents sur l’apprentissage de l’écriture manuscrite pour les classes de primaire et de maternelle, ou sur la production de schémas géométriques pour les classes de collège [2,6].
**Projet**
Dans le cadre du projet Actif, le premier enjeu pédagogique était d’assurer la transférabilité de l’apprentissage entre support numérique et support papier. L’interaction stylet-doigts qu’offre la tablette permet de simuler l’approche papier, en faisant en sorte que l’élève dessine librement avec le stylet et manipule des outils virtuels réalistes avec ses doigts. Pour permettre le dessin libre à main levée, le système doit être capable d’interpréter à la volée et en temps réel les tracés manuscrits de l’élève. Le premier axe de recherche a donc consisté à concevoir un moteur d’IA pour la reconnaissance de tracés manuscrits, avec une connaissance du domaine modélisée par des grammaires visuelles bi-dimensionnelles.
Un deuxième enjeu pédagogique était la personnalisation du suivi, au moyen de feedbacks adaptés aux actions de l’élève dans la résolution d’un exercice à partir d’un tutoriel intelligent basé sur l’IA.
Enfin un mode auteur intuitif a également été développé afin que l’enseignant puisse ajouter des exercices en construisant un exemple de résolution sur IntuiGéo. A partir de cet exemple de solution, un modèle du problème est généré automatiquement. L’originalité de l’approche repose sur une modélisation de la connaissance du domaine. La connaissance déclarative (relative au savoir) est modélisée par des graphes de connaissance qui donnent des feedbacks de correction (ex. “la longueur de ton segment est incorrecte”). La connaissance procédurale (relative au savoir-faire) est modélisée par des règles de planification qui permettent au système de synthétiser l’ensemble des stratégies de résolution du problème à partir d’une solution proposée par l’enseignant et de générer ensuite, en supervisant les actions de l’élève, des feedbacks de guidage par une infobulle (ex. “utilise le compas de telle façon...”).
Les consolidations visées dans le cadre du projet TRIANGLE sont l’amélioration et la consolidation des possibilités de paramétrage de l’exercice pour l’enseignant afin qu’il puisse fixer les niveaux (vers le Cycle 3 & 4) et les types de guidage qu’il souhaite (mode auteur pour l’enseignant), mais aussi l’optimisation de l’ergonomie de l’interface notamment au niveau de la restitution des feedbacks à l’élève (mode élève) et ainsi que par la création d’un tutoriel pour garantir son utilisabilité tant pour l’enseignant que pour l’élève. Enfin un portage multiplateforme est souhaité pour permettre une distribution élargie de la solution auprès des établissements qui le souhaiteraient en France.
**Missions**
L'objectif de ce post-doctorat sera de continuer les travaux de recherche relatifs au deuxième enjeu pédagogique, et donc principalement, de consolider l’aspect tutoriel intelligent d’IntuiGéo. Ce travail se déclinera sur deux axes principaux:
- **Consolidation du tuteur intelligent, paramétrage mode auteur **:Améliorer et consolider les possibilités de paramétrage de l’exercice pour l’enseignant afin qu’il puisse fixer les niveaux et les types de guidage qu’il souhaite (mode auteur pour l’enseignant) ;
**Candidatures**
**Références**
- [1] Macé, S. & Anquetil, E. (2009). Eager interpretation of on-line hand-drawn structured documents: The DALI methodology. Pattern Recognition, Volume 42, Issue 12, 3202-3214.
[2] Krichen, O., Anquetil, E. & Girard, N. (2020). IntuiGeo: Interactive tutor for online geometry problems resolution on pen-based tablets. European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), Santiago de Compostela, Spain, 1842 - 1849.
[3] Nkambou, R., Mizoguchi, R. & Bourdeau, J. (2010). Advances in Intelligent Tutoring Systems, t. 308.
[4] Mitrovic, A. (2010). Modeling Domains and Students with Constraint-Based Modeling, in: Advances in Intelligent Tutoring Systems, sous ladir.
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