Post-doctorat en e-learning spontané à partir de données hétérogènes web _ CDD 24 mois

Grande école d’ingénieur de l’Institut Mines-Télécom, premier groupe d’écoles d’ingénieurs de France, IMT Atlantique a pour ambition d’accompagner les grandes transitions numériques, énergétiques et environnementales de la société et de l’industrie. IMT Atlantique forme des ingénieurs responsables et met l'excellence scientifique et technique au service de l'enseignement, de la recherche et de l'innovation.

Les moteurs de recherche web génériques produisent des grandes quantités de résultats manquant de fiabilité et de traçabilité devant lesquels les usagers qui cherchent à explorer un domaine de connaissances peuvent se trouver démunis. Le logiciel Rnest de la société La mètis résout une partie du problème en fournissant aux usagers des informations fiables et traçables.

D'autre part l'apprentissage assisté par la technologie (e-learning) est en plein essor, mais très peu de recherches existent sur la production algorithmique de ressources d'e-learning, et encore moins lorsqu'elles sont basées sur des informations collectées sur le Web suite à des requêtes émises par les usagers.

Dans ce cadre le projet COGITAMUS financé par un organisme institutionnel, porté par la société La mètis et IMT Atlantique, qui a pour objectif l'intégration des informations collectées à partir du Web et prétraitées par Rnest avec des méthodes d'e-learning pour obtenir spontanément des ressources d'apprentissage, et de monitorer cet apprentissage au niveau des usagers.

En collaboration avec les membres de l'équipe DECIDE du Lab-STICC et des membres de l'équipe R&D de La mètis, les missions se déclinent de la manière suivante :

1. Agréger des briques d'informations et de connaissances (BIC) extraites du logiciel Rnest en sessions d'apprentissage et monitorer leur transmission à un sujet apprenant à travers des interfaces homme-machine et des dispositifs oculométriques.

2. Aider à co-construire les BIC en se basant sur l'évaluation de l'apprentissage.

3. Intégrer les résultats obtenus dans un modèle prédictif de la charge cognitive et de la courbe d'apprentissage.

FORMATION ET COMPÉTENCES :

Niveau de formation et/ou expérience minimums requis :

• Doctorat obtenu moins de 3 ans avant la date d’embauche en traitement automatique du langage naturel ou en sciences cognitives de l'apprentissage ou en technologies d'assistance à l'apprentissage.

Compétences, connaissances et expériences indispensables :

• Connaissances en traitement automatique du langage naturel ou en sciences cognitives de l'apprentissage.

• Programmation en Python.

Capacités et aptitudes :

• Autonomie.

• Curiosité scientifique.

• Aisance et appétence pour le travail en équipe.

• Compétence rédactionnelle.

• Aisance relationnelle.

• Organisation du travail (respect des calendriers, présentation des livrables, valorisation des résultats).

DOCUMENT POUR CANDIDATER :

• CV.

• Lettre de motivation.

• Manuscrit de la thèse.

• Rapport de soutenance si la thèse a été déjà soutenue.

• Publications.

Début du contrat souhaité : au plus tôt.

Entretien : au fil de l'eau.

Mentions Légales :

• Nature du contrat : CDD de 24 mois de droit public.

• Localisation Géographique : IMT Atlantique - 655 avenue du technopôle 29280 Plouzané.

• Les postes offerts au recrutement sont ouverts à toutes et tous avec, sur demande, des aménagements pour les candidats en situation de handicap.

• Toute candidature peut faire l’objet d’une enquête administrative.