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Les sessions

Les communications (orales, posters) sont attendues autour des thèmatiques non exhaustifs suivants, couvrant tous les niveaux d'éducation :

Session 1 : IA pour la Personnalisation et l'Adaptation des Apprentissages

  •  Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) et assistants pédagogiques virtuels.
  •  Apprentissage adaptatif et parcours d'apprentissage personnalisés.
  •  Modélisation de l'apprenant et analyse des styles d'apprentissage.
  •  Détection automatique des difficultés d'apprentissage et remédiation.
  •  Systèmes intelligents de recommandation pédagogique.
  •  Sciences cognitives, sociologie et apprentissage.

Session 2 : Sciences des Données et Analytique de l'Apprentissage

  •  Analyse prédictive du risque de décrochage précoce scolaire/universitaire.
  •  Mesure et évaluation des apprentissages par les données (assessment analytics).
  •  Visualisation des données pour l'apprenant, l'enseignant et les décideurs (tableaux de bord).
  •  Analyse des traces d'apprentissage en environnements numériques.

Session 3 : Pédagogie Innovante et Assistance à l'Enseignement

  •  IA générative pour la création de contenu pédagogique (exercices, scénarios).
  •  Automatisation des tâches administratives et pédagogiques des enseignants, inspecteurs et éducateurs (feedback, correction).
  •  Jeux sérieux et simulations intelligentes pour l'apprentissage.
  •  Robotique éducative et interfaces tangibles.
  •  Utilisation de la réalité virtuelle et augmentée dans des tutoriels intelligents.

Session 4 : Éthique, Équité et Gouvernance des Données Éducatives

  •  Lutte contre les biais algorithmiques et promotion de l'équité.
  •  Protection de la vie privée et gouvernance des données des apprenants.
  •  Cadres réglementaires et politiques pour une IA éthique en éducation.
  •  Fracture numérique et accessibilité des solutions IA.

Session 5 : Applications Sectorielles et Formation Spécialisée

  •  IA dans l'enseignement préscolaire et primaire (ludification, développement cognitif).
  •  IA pour l'enseignement supérieur et la recherche (outils de recherche, gestion de bibliothèque).
  •  Applications dans la formation professionnelle et technique (médicale, militaire, ingénierie).
  •  Simulations médicales avancées pour la formation des médecins et infirmiers.
  •  Environnements virtuels pour l'entraînement militaire ou la maintenance industrielle.
  •  Langues et IA : Traduction, outils d'apprentissage des langues.

Session 6 : Mathématiques Fondamentales pour l'IA et l'Apprentissage Automatique

  •  Algèbre Linéaire et Optimisation : algorithmes convexe et non-convexe pour Deep Learning, factorisation de matrices et algèbre tensorielle.
  •  Théorie de l'Approximation et Analyse Fonctionnelle des réseaux de neurones.
  •  Topologie et Analyse Géométrique des Données pour l'extraction de caractéristiques structurelles.
  •  Logique et Représentation des Connaissances pour les systèmes tutoriels intelligents.
  •  Apprentissage statistique (Bayésien ou non) et modèles probabilistes/statistiques pour LLM ou images.

Session 7 : Modélisation stochastiques, Statistiques et IA en Sciences des Données Éducatives

  •  Modélisation des relations de dépendance entre variables influençant l'apprentissage.
  •  Estimation des compétences latentes des apprenants (extensions TRI).
  •  Modélisation des parcours d'apprentissage pour la recommandation adaptative d'activités pédagogiques.
  •  Développement et validation statistique de nouveaux indicateurs dérivés des traces numériques.
  •  Méthodes robustes pour l'inférence causale dans les expériences éducatives.

 
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