Défi EIG CoachÉlève : bilan à mi-parcours

Arnaud Rachez et David Panou présentent leurs réalisations à mi-parcours.

https://entrepreneur-interet-general.etalab.gouv.fr/defi/2017/09/26/coacheleves/

Transcript

1. Projet Coach Élève EIG 2 Ministère de l’Éducation Nationale Arnaud Rachez David Panou
2. Ministère de l’Éducation Nationale Porteurs - Claudio Cimelli (Numéri’Lab) - François Bocquet (Numéri’Lab) - David Panou (Numéri’Lab) - Arnaud Rachez (Numéri’Lab) Alliés - Bruno Panaget (DBN B2.1) - Diamondra Tsiazonaly (DNE B2.1) - Victor Nègre (DNE B2.1) Qui? Partenaires Recherche - Anne Boyer (LORIA - Nancy) - Azim Roussanaly (LORIA - Nancy) - Vanda Luengo (LIP6 - Paris) - Iryna Nikolayeva (LIP6 - Paris) Industrie - Educlever (Éditeur) - Maskott (Éditeur)
3. Utiliser les données des élèves pour faire du Coaching Quoi? Types de données : - Données de scolarité (MEN) - Traces d’apprentissage d’utilisation des ressources numériques Système de recommandation de comportements Sous objectifs : Faire une étude de la norme xAPI, dimensionner le futur système de LRS du ministère, utiliser de l’intelligence artificielle, le coach doit être conversationnel, unifier les données MEN et les données des partenaire industriels, ne pas tomber dans les learning analytics, faire un rapports sur les usages de l’IA, augmenter le score PISA de la France, sauver le monde...
4. Un mot sur les données LRS data center data scientist étudiants Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN
5. Un mot sur les données LRS data center data scientist étudiants Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN Coach Élève
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8. Un mot sur les données LRS data center data scientist étudiants Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN Coach Élève !!??!!??? Vacance ?
9. Constat On dispose de très peu de données... Le terme recommandation de comportements est encore vague...
10. Ce que l’on a - Une cartographie des données interne au ministère - Quelques échantillons de log xAPI (~5000 points) - Des entretiens utilisateurs - Des alliés : - au ministère (experts métiers, expert SI) - dans les laboratoires de recherche (expert algo)
11. Ce qu l’on a - Une cartographie des données interne au ministère - Quelques échantillons xAPI (~5000 points) - Des alliés : - au ministère - dans les laboratoires de recherche Une ambition démesurée pour un programme de 10 mois : penser une infrastructure de stockage, transformation et traitement des données pour l’IA appliqué à l’éducation.
12. Qu’est ce qu’on fait? On contourne le problème en simulant des données.
13. Un mot sur les données LRS data center data scientist étudiants Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN Coach Élève !!??!!??? Vacance ?
14. Un mot sur les données LRS data center data scientist Modèle génératif de l’élève Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN Coach Élève !!??!!??? ?
15. Un mot sur les données LRS fake data center data scientist Intelligence artificielle Big data Recherche en pédagogie Bitcoin Nouvelles applications xAPI Caliper OneRoster MEN fake Modèle d’activité #1 Modèle d’activité #2 Modèle d’activité #1 Plateforme de simulation Simulation de charge d’infra Organisation d’un hackathon Modèle génératif de l’élève
16. Conclusion 3 nouveaux objectifs : - Proposer une plateforme agent-environnement pour tester des modèles d’élève - Utiliser cette plateforme pour tester une infrastructure de traitement des données élèves - Utiliser cette plateforme pour faciliter le développement de solution numériques éducatives et pédagogiques Le projet est largement dé-risqué Tout reste à faire :)
17. 3 - Réalisation du coach Merci