Post-Doctorat : Apprentissage sur une plateforme en ligne en algèbre et géométrie
Contexte du post-doctorat
MindMath[1] est un projet qui réunit des équipes de chercheurs en didactique des mathématiques (LDAR)[2] et en informatique (équipe MOCAH du LIP6)[3] ainsi que des entreprises (Tralalère, Cabrilog, Domoscio, Breakfirst)[4]. Ce projet de recherche MINDMATH a pour objectif de concevoir et à développer une plateforme numérique d’entrainement permettant à des élèves de cycle 4 de travailler en algèbre et en géométrie (voir https://www.mindmath.education/accueil). La plateforme numérique MindMath vise à proposer des parcours adaptatifs d’exercices aux élèves en fonction de leurs besoins d’apprentissages repérés lors d’analyses diagnostiques et modélisés en « modes d’activités ».
La conception de la plateforme est fondée sur des études didactiques en articulation avec des recherches en informatique, en particulier en IA. Les modèles didactiques du savoir et de l’élève sont réifiés en une ontologie décrivant le savoir à enseigner et les connaissances et « modes d’activités » des élèves. Les modèles didactiques fondent aussi une catégorisation de feedbacks à proposer aux élèves selon les procédures (correctes ou erronées) et propriétés réalisées, et un algorithme de renforcement développé par le laboratoire d’informatique permet la prise de décision quant à leur affectation aux élèves.
Des expérimentations vont être menées à partir de mars 2021. Ces expérimentations ont pour but d’étudier l’activité des élèves, les feedbacks proposés au cours de la résolution d’exercices et les parcours proposés par la plateforme. Leur analyse permettra d’améliorer la conception de la plateforme dans un processus itératif. De nombreuses données seront recueillies (pour chaque exercice, procédures et erreurs au cours de la résolution et de l’usage des feedbacks selon les erreurs, nombres d’étapes, réussite / échec, listes des tâches réalisées dans un parcours, ….).
Enjeux du post-doctorat
Dans ce cadre, nous souhaitons recruter un post doctorant intéressé par ces thématiques. Des compétences en didactique des mathématiques sont nécessaires, des compétences en statistique et en informatique sont un plus.
L’enjeu de ce post-doctorat est de définir une méthodologie pour analyser les données recueillies au cours des expérimentations pour :
- Analyser la pertinence des parcours proposés par MindMath à des élèves en fonction de leurs besoins d’apprentissage et leur impact sur leurs apprentissages
- Analyser la pertinence des feedbacks proposés par MindMath à un élève au cours de la résolution d’un exercice et leur impact sur l’évolution des stratégies de résolution.
Lieu d’intégration et date : Laboratoire de Didactique André Revuz (LDAR), Université de Paris. De Mars à décembre 2021.
Contact : Vous pouvez contacter si vous êtes intéressé(e) Fabrice Vandebrouck vandebro@univ-paris-diderot.fr et Brigitte Grugeon-Allys brigitte.grugeon-allys@u-pec.fr.
[1] https://www.mindmath.education
[2] https://www.ldar.website/
[3] https://www.lip6.fr/recherche/team.php?acronyme=MOCAH
[4] Tralalère, Cabrilog et Breakfirst sont des entreprises spécialisées dans la production de ressources et/ou plateforme éducatives. Domoscio est spécialiste de l’adaptative learning.
