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Proposition de sujet de thèse en informatique Conception d’un système interacti

Proposition de sujet de thèse en informatique Conception d’un système interactif dédié aux évaluations formatives et dirigé par les learning analytics. Laboratoire et équipe d’accueil Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT, UMR 5505), équipe SIERA. Direction et encadrement Directeur de thèse : Julien Broisin, Maître de conférences à l’Université Paul Sabatier (IUT A, département Informatique), julien.broisin@irit.fr. Co-encadrant : Franck Silvestre, Maître de conférences à l’Université Toulouse 1 Capitole (IUT de Rodez, département Informatique), franck.silvestre@irit.fr. Mots-clés Environnement informatique pour l’apprentissage humain (EIAH), orchestration de la classe, évaluation formative, instruction par les pairs, learning analytics, fouille et visualisation de données. Contexte scientifique et sociétal Les formes d’évaluation actuellement mises en oeuvre tant dans l’enseignement secondaire que supérieur sont pour la plupart sommatives, c’est-à-dire qu’elles se déroulent après la phase d’apprentissage et visent seulement l’évaluation du niveau d’acquisition des connaissances chez les élèves. Pourtant, une autre forme d’évaluation appelée évaluation formative, s’attache elle à identifier les difficultés cognitives rencontrées par les élèves pendant la phase d’apprentissage, et donc à permettre aux enseignants de prendre les mesures nécessaires pour combler les lacunes rencontrées par les apprenants. Différentes études (Meisels, 2003 ; Rodriguez, 2004) ont démontré que l’évaluation formative est un dispositif d’apprentissage efficace et ceci quels que soient le champ disciplinaire, le type de connaissances et de compétences visées, ou le niveau de formation ciblé. Eberly Center (2015) définit l’évaluation formative de la manière suivante : "L’objectif des évaluations formatives est de mesurer le niveau d’apprentissage des étudiants pour fournir un feedback qui peut être utilisé par les enseignants pour améliorer leur enseignement et par les étudiants pour améliorer leur apprentissage. De manière plus spécifique, les évaluations formatives aident : ● Les élèves à identifier leur force et leur faiblesse et à cibler les sujets qui nécessitent plus de travail. ● Les enseignants à reconnaître les difficultés des étudiants et à adresser les problèmes immédiatement." Cependant, l’évaluation formative est souvent pratiquée de manière informelle et approximative si bien qu’il est difficile d’en mesurer l’efficacité (Andersson et al., 2017). L’académie de Nancy-Metz est très engagée sur l’axe de la lutte contre le décrochage scolaire. Elle mène le projet ambitieux “Num@venir, persévérance scolaire et numérique” (https://numavenir.com/) soutenu par l’Union Européenne et impliquant plus de 4500 élèves de la voie professionnelle, et pour lequel les enseignants expriment le besoin d’un outil numérique favorisant une évaluation formative individualisée. À ce titre, l’équipe SIERA et l’Académie de Nancy-Metz mènent le projet de recherche B4MATIVE! financé par la Direction du Numérique pour l'Éducation (DNE) qui vise la conception d’évaluations formatives de qualité, à la fois des points de vue de l’apprenant et de l’enseignant. En particulier, les objectifs suivants sont au coeur des préoccupations du projet : ● Promouvoir la dissertation et l’argumentation des réponses émises par les apprenants afin de mettre l’élève dans une démarche réflexive de sa pensée, de sa capacité à la mettre en mots et à l’organiser. ● Accompagner chaque élève pour l’aider à se positionner individuellement et collectivement dans son apprentissage, et ainsi (i) favoriser l'autorégulation de l’apprentissage chez les élèves et (ii) offrir l’opportunité aux enseignants de prendre des décisions de réingénierie pédagogique individuelles et/ou collectives favorisant l’acquisition des connaissances délivrées. ● Accompagner les enseignants dans cette nouvelle pratique en leur fournissant les outils nécessaires à la formulation de questions de qualité du point de vue pédagogique. Le projet bénéficie d’un terrain d’expérimentation d’exception : l’académie de Nancy-Metz met en œuvre, dès la rentrée 2017, le “lycée 4.0” avec 50 établissements pilotes ; l’objectif de cette initiative étant d’équiper, d’ici 4 ans, l’ensemble des lycées du Grand Est avec des outils numériques capables de répondre aux besoins d’enseignement d’aujourd’hui. Objectifs de recherche L’objectif général de ce travail de doctorat est d’apporter de nouvelles connaissances dans le domaine de l’ingénierie d’EIAH dédiés à l’orchestration de séquences d’évaluations formatives, dans des situations d’apprentissage présentiel, à distance ou hybride. Les contributions attendues devront apporter des éléments de réponse aux questions de recherche suivantes : en quoi les learning analytics permettent-ils d'améliorer les systèmes numériques d'évaluation formative ? Quelles visualisations délivrées à l'apprenant (et, réciproquement, à l'enseignant) pendant/a posteriori d’une session d'évaluation formative permettent de favoriser l'apprentissage (et, réciproquement, l'enseignement) ? A partir de l’outil elaastic (http://questions.elaastic.com) issu de travaux de recherche (Silvestre, 2015) menés au sein de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) et conçu pour faciliter la mise en oeuvre d’évaluations formatives (Silvestre et al., 2015), les travaux menés par le.a doctorant.e viseront plus particulièrement la conception, l’implantation et l’évaluation de nouveaux modèles favorisant l’autorégulation de l’apprentissage chez l’apprenant, et permettant à l’enseignant d'entreprendre des actions de remédiations individuelles et/ou collectives. Les champs de recherche à explorer pour atteindre ces objectifs concernent : ● Les systèmes interactifs pour l’éducation afin de proposer des processus et modes d’interaction innovants permettant l’orchestration de séquences d’évaluation formative pratiquées en face à face ou à distance ; ● Les learning analytics (Siemens, 2013), c’est-à-dire la collecte, l’analyse et l’exploitation des données issues des interactions des utilisateurs avec le système, afin de favoriser l’autorégulation de l’apprentissage chez l’apprenant et la prise de décision par l’enseignant. Ces travaux s’inscrivent dans une démarche itérative et incrémentale composée des activités suivantes : (i) l’étude de la littérature scientifique concernant les deux champs de recherche susmentionnés ; (ii) le raffinement des questions de recherche émergeant de l’étude de la littérature et pertinentes dans le contexte scientifique et sociétal du projet B4Mative ; (iii) la conception et l’implantation d’un ou plusieurs modèles de données (volet learning analytics) et d’interactions (volet système interactif) visant l’apport de réponses aux questions de recherche ; (iv) la conduite d’expérimentations en contexte d’apprentissage réel dans les lycées et collèges pilotes de l’Académie de Nancy-Metz ; (v) l’analyse des données collectées afin de répondre aux questions de recherche ; (vi) l’adaptation des propositions en vue d’améliorer les résultats obtenus. Profil attendu Le.a candidat.e doit présenter : ● Un master (de préférence Recherche) en Informatique ; ● De solides compétences dans le développement web (i.e., Java EE, JavaScript) ; ● Une expérience pratique dans le domaine du développement logiciel ; ● Un bon niveau d’anglais (écrit et oral) ; ● De bonnes qualités rédactionnelles. Des compétences dans le domaine des learning analytics, des statistiques, de la fouille et de la visualisation de données seraient un plus. Modalités de recrutement Sur dossier et entretien. Votre candidature doit être transmise par voie électronique à julien.broisin@irit.fr et franck.silvestre@irit.fr avant le 30 septembre 2018. Votre candidature devra comporter : - un CV, - une lettre de motivation, - le rapport du stage de Master 2 (si disponible) - les résultats de classement en Master 2 ou de Master 1 si celles du Master 2 ne sont pas disponibles. - toute autre pièce jointe que vous jugerez utile. Références Andersson, C., & Palm, T. (2017). The impact of formative assessment on student achievement: a study of the effects of changes to classroom practice after a comprehensive professional development programme. Learning and Instruction, 49, 92-102. Eberly Center, C. M. U. (2015). What is the difference between formative and summative assessment? https://www.cmu.edu/teaching/assessment/basics/formative-summative.html. Accessed : 2018-07-10. Meisels, S. J. (2003). Impact of instructional assessment on elementary children’s achievement. Education policy analysis archives, 11 (9). Rodriguez, M. C. (2004). The role of classroom assessment in student performance on TIMSS. Applied Measurement in Education, 17(1), 1-24. Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380-1400. Silvestre, F. (2015). Conception et mise en oeuvre d'un système d'évaluation formative pour les cours en face à face dans l'enseignement supérieur. Thèse de doctorat, Université Toulouse III - Paul Sabatier. Silvestre, F., Vidal, P., & Broisin, J. (2015). Reflexive learning, socio-cognitive conflict and peer-assessment to improve the quality of feedbacks in online tests. In Proceedings of The 10th European Conference on Technology Enhanced Learning (ECTEL), (pp. 339–351). Toledo: Springer. uploads/Science et Technologie/ proposition-de-sujet-de-these-en-informatique-irit-2018.pdf