IA ANR-DFG-JST - Appel trilatéral ANR-DFG-JST en Intelligence Artificielle (IA) 2020

Apprentissage Cyclotron – LeCycl

Résumé de soumission

Le but de ce projet est d’augmenter et d’amplifier l’intelligence humaine en intelligence artificielle. En particulier, nous proposons et développons le Cyclotron d’apprentissage (LeCycl), un cadre qui surveille et met en œuvre les processus d’apprentissage. Le cyclotron de Lecycl est un cadre dans lequel les apprenants acquièrent des connaissances en trois étapes : percevoir (p. ex., lire un manuel), maîtriser (p. ex., résoudre un exercice) et transférer (p. ex., expliquer à d’autres personnes apprenantes). Les comportements des personnes apprenantes à chaque étape sont mesurés par :
capteurs. À partir des signaux des capteurs, nous estimons les états cognitifs/affectifs mais aussi l’attention, l’intérêt, la concentration, la charge de travail mentale et la confiance en soi. Les états estimés seront utilisés pour choisir comment encourager les apprenants en suivant des stratégies de nudging.
Comme un cyclotron accélère les particules chargées par un champ magnétique, Lecycl fait circuler les connaissances entre apprenants.

Coordination du projet

Laurence Devillers (Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenariat

OPU OSAKA PREFECTURE UNIVERSITY
TUK Technische Universität Kaiserslautern
LIMSI Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur

Aide de l'ANR 254 115 euros
Début et durée du projet scientifique : janvier 2021 - 36 Mois

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