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Données numériques et prise en compte de l'apprenant dans les Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH)

La collecte automatique de données et leur traitement est aujourd'hui un chantier en plein essor. Dans le champ de recherche des EIAH, ces travaux relèvent de l'analytique de l'apprentissage (learning analytics) ou de la fouille de données éducatives (educational data mining). Le développement des méthodes statistiques et plus particulièrement des méthodes qui concernent l'intelligence artificielle semble offrir de nouvelles perspectives à la science des données (data sciences) pour l'éducation et la formation. L'une de ces perspectives constitue la thématique scientifique de la conférence EIAH’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.

Ainsi, la conférence EIAH’2019 souhaite mobiliser les communautés de chercheurs, praticiens, ingénieurs pédagogiques, entrepreneurs et décisionnaires dans une discussion conjointe mêlant sciences, technologies, pratiques et politiques au service des données numériques pour la prise en compte de l'apprenant. En particulier, l’objectif de la conférence EIAH’2019 est de dresser 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 intelligents proposés aux apprenants. La conférence tentera d’adresser les challenges d’aujourd’hui résultant des données d’apprentissage et plus largement des données numériques :

Dans quelle mesure et comment les données d’apprentissage permettent-elles d'élaborer un modèle de l'apprenant ? Quelles nouvelles connaissances sur les processus d'apprentissage peuvent être extraites à partir de ces données ?
Dans quelle mesure ces connaissances conduisent-elles à l’élaboration de modèles prédictifs ? Comment peuvent-elles être utilisées pour concevoir des dispositifs adaptatifs ou des dispositifs permettant le suivi de l'apprenant ? Comment peuvent-elles être utilisées pour améliorer l'ergonomie des interfaces ?
Comment prendre en compte les questions éthiques soulevées par la collecte, le traitement et la réutilisation de ces données ? Quels sont les impacts sur les EIAH des nouvelles lois de régulation du traitement des données numériques ?

Pour tenter d’apporter des éléments de réponse à la formalisation d’un paradigme méthodologique et théorique autour de ces questions dont la liste n’est pas exhaustive, les contributions seront abordées sous la forme de présentations de travaux théoriques ou empiriques en informatique ou en sciences humaines (sciences de l’éducation, psychologie, didactique, ergonomie, sciences cognitives, etc.).

Les auteurs des meilleurs articles publiés dans les actes de la conférence seront invités à soumettre une version étendue de leur article pour un numéro spécial de la revue STICEF (http://www.sticef.org).

La version PDF de l'appel à communication complet est disponible ici.

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