Point d’étape du #GTnum LS2N #IA_EO (05/05/21) : Prédire la performance académique, découverte des travaux de Luis Galárraga

Résumé

Résumé en français

En février 2021 nous avons organisé un webinaire sur la thématique de la performance académique avec la présentation des travaux de Luis Galárraga (INRIA). Retrouvez les information et la rediffusion de ce webinaire dans cet article.

Résumé en anglais

In February 2021 we organized a webinar on the theme of academic performance with the presentation of Luis Galárraga’s (INRIA) work. Find the information and the replay of this webinar in this article.

Auteur(s)

Mélanie Pauly Harquevaux / Serge Garlatti

Présentation générale

Dans le cadre du #GTnum #IA_EO, l’un des 3 axes de travail concerne l’exploitation intelligible des Learning Analytics par l’utilisateur (apprenant, enseignant, institution, parent, etc.) et leur combinaison avec les techniques de l’IA.

Diverses réunions riches en échanges se sont tenues ces derniers mois et ont permis de dégager de premières pistes de réflexion autour de l’étude des relations entre décrochage (remédiation, prédiction), interprétabilité, explicabilité et confiance, à l’aide notamment de tableaux de bord. Il s’agit d’établir la confiance en rendant transparent la provenance des données et la manière dont elles ont été calculées. En termes d’explicabilité et d’interprétabilité, qu’y a-t-il de spécifique en éducation sur ce point par rapport à ces mêmes problématiques en IA ?

Un webinaire le 5 février animé par Luis Galárraga

Dans la continuité des échanges, Luis Galárraga (INRIA) nous a fait le plaisir de présenter les travaux menés dans le cadre de sa thèse intitulée : Predicting Academic Performance for Term Planning Effects on students’ decisions, behaviors, and preferences.

Le choix des cours est une activité cruciale pour les étudiants car il a un impact direct sur leur charge de travail et leurs performances. Cette tâche peut néanmoins être assistée par des outils informatiques prédisant les performances sur la base de données historiques. Nous étudions les effets de la présentation des prédictions de notes aux étudiants par le biais d’un outil de visualisation interactif.  

Retrouvez ici la présentation de Luis Galárraga du 5 février 2021.

Quelles sont les suites ?

Un deuxième webinaire a eu lieu le 25 mars 2021 avec Ilker Birkan, ingénieur sur l’outil Aplly à l’Université de Nantes, qui nous a présenté l’outil d’auto-positionnement Apply qui permet aux lycéennes et aux lycéens de 1ère ou Terminale d’estimer rapidement leurs chances de réussir en filière STAPS, accessible à partir de Parcoursup et du site web de l’Université de Nantes. Nous reviendrons prochainement vers vous pour vous informer de la mise en ligne de la vidéo.

Plusieurs autres évènements sont envisagés sur lesquels vous serez informés prochainement.

Où retrouver nos actualités ?

Vous pouvez retrouver nos actualités en continuant à vous rendre sur le carnet hypothèses « Education, numérique et recherche ».

Par ailleurs nous publions également nos actualités sur le blog de la chaire Unesco associée au #GTnum : https://chaireunescorel.ls2n.fr et également sur le compte @Chaire_RELIA

Référence

Galarraga, L. (2021, février 5). GTnum #IA_EO / axe 1—Exploitation Intelligible des Learning Analytics—Webinaire 1. Webtv de l’Université de Nantes. https://mediaserver.univ-nantes.fr/permalink/v12619a3299f5xrqaxiv/  

Document à télécharger

Point d’étape du #GTnum #IA_EO axe 1 (05/05/21)

A consulter aussi

DNE-TN2. (2020, avril 21). Analyse des traces d’apprentissage – Learning analytics : Productions du GTnum 2 [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/1559

DNE-TN2. (2020, décembre 14). Intelligence artificielle et éducation : Bibliographie [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2369

DNE-TN2. (2021, janvier 4). Journée EFIA sur l’enseignement de l’intelligence artificielle : 07/01/21 [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2519

DNE-TN2, & Ancelin-Fabre, J. (2021, janvier 22). Science ouverte et plan de gestion des données de recherche [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2554

DNE-TN2. (2021, février 16). Actualité des #GTnum sur l’intelligence artificielle (février 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2672

DNE-TN2. (2021, janvier 27). Intelligence artificielle et éducation ouverte : Premier point d’étape du GTnum #IA_EO [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2610

DNE-TN2. (2021, mars 19). IA et éducation : Semaine belge de l’intelligence artificielle (mars 2021) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2757

DNE-TN2. (2021, mars 27). Intelligence artificielle : Où en sommes-nous ? [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2818

DNE-TN2. (2021, avril 2). Actualité des #GTnum (02/04/21) [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2831

DNE-TN2. (2021, avril 7). Actualité du #GTnum LINE #Scol_IA (07/04/21) : L’intelligence artificielle en éducation, formation/acculturation et modélisation [Billet]. Éducation, numérique et recherche. https://edunumrech.hypotheses.org/2848

Luis Galárraga rend l’intelligence artificielle plus compréhensible. (2020, avril 8). INRIA. https://www.inria.fr/fr/luis-galarraga-rend-lintelligence-artificielle-plus-comprehensible

Méndez, G. G., Galárraga, L., & Chiluiza, K. (2021). Showing Academic Performance Predictions during Term Planning : Effects on Students’ Decisions, Behaviors, and Preferences. arXiv:2104.00148 [cs]. https://doi.org/10.1145/3411764


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