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EIAH 2019

La conférence Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) est une conférence internationale francophone biannuelle, placée sous l’égide de l’ATIEF (Association des Technologies de l’Information pour l’Éducation et la Formation).
La conférence EIAH 2019 souhaite mobiliser la communauté des chercheurs en EIAH autour d'une question qui reste un défi majeur, celle de la prise en compte de l'apprenant grâce aux données numériques collectées. Dans quelle mesure et comment ces données permettent-elles d'élaborer un modèle de l'apprenant ? Comment ces données permettent-elle d'améliorer l'ergonomie des interfaces ? Que peuvent nous apprendre ces données sur le processus d'apprentissage ? Dans quelle mesure peuvent-elles permettre d'élaborer des modèles prédictifs ? Comment peuvent-elles être utilisées pour concevoir des dispositifs adaptatifs ou des dispositifs permettant le suivi de l'apprenant ? Comment prendre en compte les questions éthiques soulevées par la collecte et le traitement de ces données ?

Site web: à venir
Date: 4-7 juin 2019

L’objectif de la conférence est de permettre à la communauté scientifique francophone (chercheurs,
enseignants-chercheurs, et enseignants) et pluridisciplinaire de se rencontrer pour présenter et confronter ses
travaux traitant des questions de recherche sur l’éducation en général, et sur le numérique au service de
l’éducation en particulier. La thématique scientifique de la conférence EIAH abordera en 2019, la question des
données numériques et la manière dont elles peuvent être exploitées pour favoriser la prise en compte de
l’apprenant dans les environnements numériques dédiés à l’éducation. Il s’agira donc d’établir un état de la
recherche francophone sur les approches, outils et méthodes permettant de collecter, stocker et traiter les
données d’apprentissage résultant des interactions entre les utilisateurs et les systèmes numériques éducatifs,
mais aussi de constituer un panorama des avancées technologiques s’appuyant sur la fouille et l’analyse de ces
données pour améliorer l’expérience utilisateur, tant du point de vue des interfaces homme-machine que des
scénarios d’apprentissage et des systèmes de tutorat intelligent proposés aux apprenants.


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