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26 juin 2017

PhD position in machine learning applied to affective computing


Catégorie : Doctorant


Ce projet de thèse a pour objet de mettre en place des algorithmes de mesure de l’état émotionnel d’étudiants en situation d’apprentissage interactif à partir de de données audio-visuelles captées en temps réel pendant le face à face pédagogique.

L’encadrement sera assuré par Lionel Prevost HDR, Professeur des Universités et Directeur du laboratoire LDR (Learning, Data & Robotics) de l’ESIEA.

Ce travail de thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR TEEC (Technologies Educatives En Contexte).

 

Description

Ce projet de thèse a pour objet de mettre en place des algorithmes de mesure de l’état émotionnel d’étudiants en situation d’apprentissage interactif à partir de de données audio-visuelles captées en temps réel pendant le face à face pédagogique.

Les indicateurs émotionnels mesurés permettront :

  • Du côté informatique, d’alimenter un système tutoriel intelligent ET affectif qui guidera les étudiants dans leur apprentissage en essayant de définir le « profil » d’apprentissage de chacun d’eux ;
  • Du côté pédagogique, de démontrer que certains effets « de contexte » (didactiques ou non) dans le déroulé des cours peuvent impacter favorablement l’engagement des étudiants dans leurs apprentissages et donc, leurs performances

L’encadrement sera assuré par Lionel Prevost (voir son profil sur Google Scholar), Docteur en sciences informatiques, HDR, Professeur des Universités et Directeur du laboratoire LDR (Learning, Data & Robotics) de l’ESIEA.

Ce travail de thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR TEEC (Technologies Educatives En Contexte).

Candidature

Le candidat devra avoir un diplôme de niveau bac+5 (master/ingénieur), avec une spécialité en data science ou dans le domaine de l'image et un excellent niveau en informatique et/ou mathématique appliqués.

Pour candidater, envoyer un mail avec CV, résultats académiques et lettre de motivation à l'adresse ci-dessous.

Contact

Lionel Prevost (lionel.prevost@esiea.fr)
ESIEA, 9 rue Vésale, 75005 Paris

 

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