Effort cognitif réel dans les tiers-lieux numériques éducatifs: modélisation multimodale, personnalisée et explicable par apprentissage automatique // Personalized multimodal machine learning for real cognitive effort estimation in hybrid digital learnin

Topic description

Ce projet de thèse se situe à l'intersection de l'intelligence artificielle, des sciences cognitives et des sciences de l'éducation. Il vise à développer des modèles d'apprentissage automatique multimodaux, personnalisés, robustes et explicables pour estimer l'effort cognitif réel des apprenants dans des environnements d'apprentissage numériques hybrides, notamment les tiers-lieux numériques éducatifs.

L'effort cognitif joue un rôle central dans l'engagement des apprenants : il conditionne la profondeur du traitement de l'information, la consolidation des connaissances et la capacité à transférer les apprentissages. Pourtant, cet effort est difficile à observer directement et est le plus souvent approximé par des mesures subjectives (questionnaires d'auto-évaluation, échelles de charge mentale), dont la fiabilité est limitée par des biais de perception, de comparaison sociale ou de contexte. La littérature distingue ainsi l'effort réel ave...