GTnum #IA_EO / axe 1 - Exploitation Intelligible des Learning Analytics - webinaire 2 Le projet ApLLy, test d’Auto-positionnement en Ligne des Lycées

Dans le cadre du Groupe Thématique Numérique intitulé Intelligence Artificielle & Éducation Ouverte, l'un de nos axes de travail concerne l'exploitation intelligible des Learning Analytics. Le but est notamment d’étudier les relations entre décrochage (remédiation, prédiction), interprétabilité, explicabilité et confiance, à l’aide notamment de Tableaux de Bord. Il s’agit notamment 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 problématiques en Intelligence artificielle ?

Nous vous invitons à regarder cette présentation réalisée par Ilker Birkan, ingénieur sur le projet ApLLY à l'Université de Nantes. Il s’agit d’un test d’auto-positionnement en ligne afin d’évaluer sa réussite en STAPS. L’un des résultats de ce projet est un test en ligne ayant pour objectif de permettre aux lycéennes et aux lycéens de 1ère ou terminale d'estimer rapidement leurs chances de réussir en filière STAPS : https://aplly.c3d-staps.fr/, accessible à partir de Parcoursup et du site web de l'Université de Nantes. L’élaboration du test se base essentiellement sur des données recueillies suite à des sondages réalisés auprès de 1ères années en STAPS, transformées ensuite en statistiques, permettant ainsi d’orienter les lycéennes et lycéens et de leur donner une idée de réussite, sous la forme de conseils.

Si vous avez des questions ou souhaitez en savoir plus sur notre GTnum #IA_EO, n'hésitez pas à consulter notre blog https://chaireunescorel.ls2n.fr/, twitter https://twitter.com/Chaire_RELIA ou nous contacter par mail à chaireunesco@ls2n.fr