Uni Analytics: analyse de l’apprentissage
Nous sommes convaincus que les machines peuvent nous aider à mieux enseigner et apprendre. C’est pourquoi nous combinons l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique avec les connaissances des sciences de l’apprentissage dans le but de mieux comprendre ce que les gens savent et comment ils apprennent.

Une approche centrée sur les données
Le laboratoire CHILI (interaction homme-machine dans l’apprentissage et l’enseignement) suit deux approches : développer de nouvelles technologies d’apprentissage qui produisent de nouvelles sources de données sur la façon dont les individus enseignent et apprennent, et utiliser l’apprentissage automatique et des méthodes statistiques pour débloquer les informations qui se cachent derrière ces sources de données.
CHILI développe de nouvelles technologies conçues pour soutenir l’enseignement et l’apprentissage, en mettant l’accent sur l’apprentissage en équipe. Bon nombre des technologies créées offrent la possibilité de capturer de nouvelles sources de données sur la façon dont les individus enseignent et apprennent ensemble. En plus des méthodes statistiques traditionnelles, l’utilisation de Learning Analytics aide à donner un sens aux données.
En utilisant des méthodes de pointe issues de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, CHILI découvre des informations sur la façon dont les personnes enseignent, comment elles apprennent et comment les technologies sont à même de soutenir l’enseignement et l’apprentissage.
Ces méthodes nous ont permis de comprendre le processus d’apprentissage dans une grande variété de contextes éducatifs et avec une variété de technologies différentes, y compris avec la robotique éducative, dans des environnements d’apprentissage en ligne et lors de l’utilisation d’interfaces utilisateur tangibles.
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Publications
Iterative Classroom Teaching
2019. 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence / 31st Innovative Applications of Artificial Intelligence Conference / 9th AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, Honolulu, Hawaii, USA, January 27 – February 1, 2019. p. 5684 – 5692. DOI : 10.1609/aaai.v33i01.33015684.Learning Analytics for Adaptive and Self-Improving Learning Environments for Inductive Teaching
Lausanne, EPFL, 2021.Unsupervised extraction of students navigation patterns on an EPFL MOOC
2017.Contactez-nous
CHILI - Laboratoire d'ergonomie éducative