Encadrement

 

DOCTORANT(E)S

thèses courantes

  • KIROUCHENASSAMY Badmavasan : Système intelligent de décision de feedbacks au sein de plateformes d’entraînement à la programmation : une approche apprentissage par renforcement pour approximer une politique de décision de feedbacks adaptatifs. Thèse CIFRE entreprise Génération 5. PE : 20 %.
  • NEBEL Leo. Thèse démarrée en mai 2023 :  approche mixte pour la modélisation de l’apprenant. Thèse CIFRE entreprise EvidenceB. PE : 20 %.
  • Mélina Verger. thèse démarrée en 2021 : Analyse multi-critères de l’équité des algorithmes de fouille de données éducatives. Co financé par la Direction du numérique éducatif (DNE) et l’institut d’intelligence artificiel SCAI. PE : 30%

Passées

  • Olivier Allegre. Soutenue en mai 2023 :  approche mixte pour la modélisation de l’apprenant. Thèse CIFRE entreprise Kelis. PE : 50 %.
  • Éléonore Ferrier-barbut. Soutenue en février 2022. Assistance à l’apprentissage en chirurgie robotisé. Co encadrement :  avec Marie Aude Vitrani du laboratoire ISIR, Sorbonne Université PE : 40%
  • Camila Morais Canellas. Soutenue en novembre 2021: Learning analytics guidées par la sémantique des documents. Thèse CIFRE entreprise Kelis. PE : 30%.
  • Fatima Harrack.  Soutenue en octobre 2019 : L’analyse des traces d’interactions et d’apprentissage de MOOCs pour une adaptation aux profils des apprenants. Financée par la Chaire EIAH. PE : 30%.
  • Yannick Bourrier. Soutenue en  juin 2019:  Construction de compétences non techniques en situation critique: une approche exploratoire appliquée à la chirurgie et la conduite. Financée par le projet ANR MacCoy. PE 40%.
  • Alexis Lebis. Soutenue en mai 2019: Modèles et outils pour créer et formaliser des processus d’analyses de traces d’interaction dans le contexte du e-learning en vue de leur capitalisation, enrichissement et réutilisation. Financée par le projet ANR Hubble. PE 30%.
  • Mathieu  Guinebert.  Soutenue en septembre 2019. Approche pour le suivi et le diagnostic du joueur dans les jeux sérieux multi-joueurs. Financée par la Chaire EIAH. PE : 20%.
  • Awa Diattara. Soutenue en octobre 2017: Conception d’outils auteurs pour la spécification des connaissances dans des situations s’apprentissage par analogie. Financée par la Région Rhône Alpes, dans le cadre de l’ARC 6. PE 40%.
  • Ben Mason. Thèse soutenue en décembre 2015: « Apprentissage automatique à partir des données pour la modélisation des connaissances perceptivo gestuelles en chirurgie». Financée par l’AUF. PE 100%
  • Sébastien Lallé. Thèse  soutenue en décembre 2013 : «Conception d’une plate-forme de benchmark pour les processus de diagnostic, personnalisation et feedback dans les EIAH ». Financée par la Région Rhône Alpes, dans le cadre du Cluster ISLE. PE 60%.
  • Sandra Michelet (co-encadrée avec Jean-Pierre Peyrin et Jean-Michel Adam). Thèse soutenue en janvier 2011. « Modèle de formulation et diagnostic : le cas d’un EIAH en électricité ». Financée par le MENRT. PE 50%
  • Fatoumata Diagne (co-encadrée avec Jean-Pierre Peyrin et Jean-Pierre David) . Thèse soutenue en janvier 2009 : « Modèle de supervision des processus d’apprentissage ». Financée par la Région Rhones Alpes. PE 50%
  • Lemya Settouti (co-encadrée avec Alain Mille et Nathalie Guin du laboratoire LIRIS de Lyon) commencée en septembre 2008 : « Des traces aux modèles d’apprenants pour le diagnostic ». Financée par la Région Rhône Alpes, dans le cadre du Cluster ISLE.  PE 30%. Cette thèse n’a pas aboutie à une soutenance.
  • Dima Mufti Alchawafa (co-encadrée avec Jean-Pierre Peyrin). Thèse soutenue en septembre 2008: « Modélisation et représentation de la connaissance pour la conception d’un système décisionnel dans un environnement informatique d’apprentissage en chirurgie ». Financée par le gouvernement syrien. PE 90%

POSTDOCTORANT(E) ET INGÉNIEUR(E)S

  • Post-Doctorante Iryna Nikolayeva 2018-2020 : modèle de feedback pour l’adaptation en mathématique.
  • Post-Doctorant Bruno Martin  2017-2018 : plateforme de collecte et visualisation en LA pour accompagner l’adaptation.
  • Ingénieur Mathieu Crilou  2017-2018 : indicateurs pour l’analyse des données MOOC et SPOOCs des l’UPMC.
  • Ingénieure Aurèlie Larcher 2009-2011 : Développement d’un simulateur haptique pour la chirurgie orthopédique. Développement d’une plateforme web service pour le diagnostic des connaissances en chirurgie.
  • Post-Doctorante Lucile Vadcard 2004-2007 : Analyse didactique en chirurgie orthopédique.
  • Ingénieure Myriam Sénéchal, 2006 : Conception d’un environnement pour la conception de résolution de problèmes pour les pilotes de ligne.
  • Ingénieur Clément Tellier, 2006 : Développement du simulateur 3D pour le vissage sacro-iliaque;
  • Post-Doctorant V. Minh Chieu 2006 : Conception, développement et évaluation de l’agent diagnostic dans la plateforme multi agent TELEOS.

MASTER 2

6 dans le master 2 EIAH-D (Environnements informatique pour l’apprentissage humain et didactique) :

  • Cédric Liabeauf : Modélisation du diagnostic pour un EIAH en chirurgie orthopédique.
  • Christiphe Roulin : Modélisation de conceptions d’élèves en électricité
  • Christophe Bertrand : Modélisation de la connaissance déclarative pour l’apprentissage de la chirurgie orthopédique.
  • Hafid Ouazib : Construction, expérimentation et évaluation des situations d’apprentissage à distance dans une plate-forme multi agents, appliquée à un simulateur de processeur.
  • Norma Angélica Medina : Simulations, Scénarios et Gestion des Connaissances en électricité.
  • Benjamin Abrial : Modélisation de la connaissance dans l’enseignement de la chirurgie orthopédique.

3 dans le master 2 ICA (Information, Cognition, Apprentissage) :

  • Stéphane Larrieu : Modélisation de la connaissance des pilotes de ligne : les limitations au décollage.
  • Sandra Michelet : Modélisation de la connaissance en électricité.
  •  Myrian Sechenal : Etudes de phénomènes d’apprentissage pour les pilotes de ligne.

1 dans Master 2 Pro IICAO :

  •  Laurent Couarraz : Développement d’un simulateur 3D en chirurgie orthopédique.

1 dans le DEA SI (Systèmes d’information) :

  • Stéphanie Sonowski : Modélisation et validation automatique pour la construction de protocoles expérimentaux.

2 dans le DEA ISC (Informatique, Systèmes et Communication) :

  • Fateh Boulmaiz : Modélisation et validation d’un assistant informatique pour le travail collaboratif expérimental.
  • Dima Mufti Alchawafa : Modélisation informatique de la connaissance pour le développement d’un EIAH en chirurgie orthopédique qui intègre des simulateurs de GMCAO.

1 dans un master de Chirurgie, Paris :

  • Arez Mameli : conceptions en chirurgie vasculaire, création d’un simulateur et indexation des vidéos en chirurgie laparoscopique.

2 dans un master Informatique, Lyon 1 :

  • Lemya Settouti : Elaboration du modèle de l’apprenant à partir des traces issues d’EIAH.
  • Alexis Lebis: Interopérabilité des analyses dans les plateformes d’analyse des données massives d’e-learning

1 dans un master Informatique, Le Mans :

  • Olivier Mazet : Construction des situations d’interactions à partir du diagnostic des connaissances.

2 dans le Master Artificial Intelligence and the Web, UJF:

  • Sébastien Lallé : Parameters Learning for Diagnosing the Knowledge in Orthopedic Surgery.
  • Gülay Yildirim : Pattern recognition for teacher’ feedback behavior in classroom

1 dans le Master Recherche en Informatique, option Systèmes informatiques centrés sur l’humain, Brest:

  •  Ehouarn Maguet : Modèle de rétroaction haptique pour l’apprentissage des connaissances perceptivo gestuelles en chirurgie orthopédique.

2 dans le Master Sciences de l’éducation , Grenoble:

  • Marlène Pajtak: Analyse du dispositif pédagogique PACES de Grenoble pour assister la rétroaction formative à partir de l’analyse des traces.
  • Nathalie Vaunneville: Analyse de la plateforme SIDES pour l’adaptation personnalisé des parcours des apprenants.

1 dans le Master Sciences Cognitives, Grenoble:

  • Éléonore Ferrier-barbut : L’influence de deux dispositifs d’assistance robotisée sur l’apprentissage en chirurgie par coelioscopie.

1 dans le MasterISM spécialité MITI, Grenoble:

  • Fourcot Marie :Analysis and contribution of docimology for the development of a suitable dashboard for learner, for teachers and for the administration, case study first year of health study in Grenoble

2 dans le Master Sciences  IMFL, Paris :

  • Gwénaëlle Lécuyer-Cabioch :  Quels indicateurs pour personnaliser les apprentissages dans une école numérique ?
  • Meryl Decraene : Les décisions pédagogiques pour l’adaptation des scénarios d’apprentissage de situation critique. L’exemple de la simulation de la prise en charge de l’hémorragie post-partum par les sages-femmes.

Encadrement de 44 stages de premier et second cycle (MIAGE, ENSIMAG, CNAM, Polytech, école d’Ingénieur Inde, Venezuela, IUT, etc.)