Apprentissage automatique par renforcement pour l'apprentissage humain

Contexte
Dans le cadre du projet FUI MindMath, l’équipe Mocah du LIP6 (Sorbonne Université) propose un stage pour une durée de 6 mois. MindMath est un projet de plateforme gamifiée et adaptative pour l’apprentissage des mathématiques au collège. Ce projet s’appuie sur des travaux de recherche issus de la didactique des mathématiques et des algorithmes d’IA.
Le stage sera pourvu dès février 2020 et sera localisé à Sorbonne Université (Paris, 5ème arrondissement).

Mission du stage
Il s'agit de participer à la modélisation et à l'implémentation d'un système de feedbacks adaptatif à destination des élèves utilisant la plateforme MindMath. Le feedback doit être calculé dynamiquement en analysant l’activité des élèves sur la plateforme et en s’appuyant sur la modélisation didactique des activités, des erreurs et des raisonnements produits par l’élève. Une approche d’apprentissage automatique par renforcement sera utilisée et adaptée pour décider les feedbacks.

Références:
Shute, V. J. (2008). Focus on formative feedback. Review of educational research, 78(1), 153-189.
Voerman, L., Meijer, P. C., Korthagen, F. A., & Simons, R. J. (2012). Types and frequencies of feedback interventions in classroom interaction in secondary education. Teaching and Teacher Education, 28(8), 1107-1115.
Van der Kleij, F. M., Feskens, R. C., & Eggen, T. J. (2015). Effects of feedback in a computer-based learning environment on students’ learning outcomes: A meta-analysis. Review of educational research, 85(4), 475-511.