Concevoir et évaluer des algorithmes de machine learning pour produire une méthode adaptative innovante et de haut niveau afin d’optimiser et de personnaliser automatiquement les parcours d’apprentissages dans des dispositifs numériques (logiciels éducatifs, plateformes d’accompagnement scolaire, MOOC, ...).
Tester un logiciel éducatif sur l’usage de la monnaie intégrant les algorithmes d’optimisation et ainsi évaluer leur capacité d’adaptation au plus près du profil de l’élève. La thématique de la monnaie a l’intérêt de concerner le domaine « nombres et calculs » de l’école élémentaire, domaine dans lequel l’échec est important ainsi que la disparité de compétences entre les élèves, domaine également où une réflexion nationale est en cours pour améliorer le niveau des élèves.
Le cœur de cible de l’expérimentation est le CE1, de compétences très basiques à des compétences au-delà du CE1, pouvant même aller jusqu’au cycle 3 avec les décimaux, afin de positionner un horizon suffisamment lointain pour couvrir tous les cas de progression, même les plus improbables, c’est un impératif de la recherche.
Cette expérimentation est le 3 e volet du projet, toujours avec le même logiciel mais des algorithmes différents, la phase kidlearn 1 ayant fait l’objet en Gironde d’une expérimentation sur 150 élèves en 2013 et la phase kidlearn 2 de 400 élèves en 2014 également en Gironde.