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Thèse financée en Sciences de l’information et de la communication

Titre : Acceptation, appropriation et usages d’EIAH dans des contextes d’apprentissage en autonomie. Le cas des EIAH fondées sur l’approche par compétences, l’auto-régulation et/ou la personnalisation

Durée : 3 ans (octobre 2024 – septembre 2025) – début de la thèse attendu au 1er octobre 2024

Thèse : Prédiction et explication de la performance d’apprenants pour l’apprentissage de l’anatomie

Titre : Prédiction et explication de la performance d’apprenants pour l’apprentissage de l’anatomie
Mots clefs : Learning Analytics, Educational Data mining, Machine Learning
Durée : 3 ans
Rémunération : > 2K€ brut/mois
Lieu : équipes SICAL/TWEAK, LIRIS CNRS UMR 5205, Lyon
Date de démarrage envisagée : septembre/octobre 2024

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