Etudes Non Stop Study Non Stop
Related Articles
- Organisation/Entreprise
-
Université du Mans
- Domaine de recherche
-
Informatique » Autre
- Profil de chercheur
-
Chercheur de première étape (R1)
- Pays
-
France
- Date limite d’inscription
- Type de contrat
-
Temporaire
- Statut du travail
-
À temps plein
- Heures par semaine
-
35
- Date de début de l’offre
- Le poste est-il financé par le programme-cadre de recherche de l’UE ?
-
Non financé par un programme de l’UE
- L’emploi est-il lié au poste du personnel au sein d’une infrastructure de recherche ?
-
Non
Description de l’offre
Emplacement. Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans (LIUM), 20 Avenue René Laennec, 72000 Le Mans, FRANCE
Superviseurs. Emmanuel G. BLANCHARD, Sébastien GEORGE
Langue. La maîtrise du français ou de l’anglais est obligatoire.
Durée. 36 mois (durée typique d’un doctorat français)
Financement : Le financement de cette thèse est confirmé à 99% (soit exclusivement par Le Mans Université, soit partagé entre Le Mans Université et la région Pays de Loire).
Mots clés. Internet des objets, apprentissage amélioré par la technologie, intelligence artificielle dans l’éducation, villages intelligents, informatique cognitive, développement durable, informatique frugale.
Résumé. L’Internet des objets (IoT) génère de nouvelles opportunités sociétales, telles que les concepts évolutifs de Smart City et d’Industrie 4.0. En outre, les derniers développements en matière d’intelligence artificielle créent de nouvelles opportunités et de nouveaux défis dans de nombreux domaines.
La recherche en apprentissage amélioré par la technologie (TEL) et en intelligence artificielle dans l’éducation (AIED) commence à réfléchir aux moyens d’interfacer ces deux domaines innovants. Les exemples incluent les concepts d’Éducation 4.0 (Gueye & Expósito, 2022), d’apprentissage omniprésent (Shuib et al., 2015) ou d’apprentissage omniprésent (Cardenàs-Robledo & Peña-Ayala, 2018).
Cependant, ces investigations ont principalement été menées dans des écosystèmes dotés d’infrastructures technologiques bien établies et performantes (disponibilité de réseaux et d’objets connectés dans les villes, les entreprises et les bâtiments). En conséquence, de nombreux besoins et opportunités d’enseignement et de formation ne sont pas pris en compte actuellement dans des contextes dotés d’infrastructures moins matures (par exemple, couverture réseau limitée, réseaux de capteurs limités ou inexistants).
Par conséquent, cette thèse vise à (i) explorer les défis et les besoins en formation dans des contextes technologiques contraints, et (ii) développer des solutions basées sur l’IA et l’IoT pour fournir des services d’éducation et de formation pertinents dans de tels environnements. Cet effort s’appuiera sur des concepts connexes tels que la cognition distribuée, l’edge computing, l’apprentissage automatique, les ontologies formelles, l’intelligence artificielle débranchée, l’informatique frugale…
Les Smart Villages (version rurale de la Smart City) et le Smart Farming (agriculture intelligente) sont les domaines d’application attendus pour cette thèse. Nous espérons que ses contributions ouvriront de nouvelles perspectives pour aborder les enjeux du développement durable en proposant des méthodes de formation innovantes et adaptées au contexte pour les professionnels ruraux et agricoles, tout en sensibilisant le public aux enjeux écologiques de ces milieux.
En cas de résultats positifs dans les domaines d’application précités, les travaux de cette thèse pourraient être étendus à d’autres domaines de recherche comme les technologies éducatives culturellement sensibles (Blanchard, 2015).
Les références
Blanchard, EG (2015). Déséquilibres socioculturels dans la recherche AIED : enquêtes, implications et opportunités. Revue internationale de l’intelligence artificielle dans l’éducation, 25, pp. 204-228.
Cárdenas-Robledo, LA, Peña-Ayala, A. (2018). Apprentissage omniprésent : une revue systématique. Télématique et informatique, 35(5), pp. 1097-1132.
Gueye, ML, Expósito, E. (2022). Éducation 4.0 : Proposition d’un modèle de gestion autonome des processus d’apprentissage. Informatique orientée services – Ateliers ICSOC 2022 – AI-PA, ASOCA, FMCIoT, WESOACS et événements satellites, Séville, Espagne.
Shuib, L., Shamshirband, S., Hafiz Ismail, M. (2015). Un examen de l’apprentissage omniprésent sur mobile : applications et problèmes. Les ordinateurs dans le comportement humain, 46, pp. 239-244.
Profil du candidat. Le candidat doit être motivé, dynamique et détenir une maîtrise en informatique (ou un domaine connexe avec des compétences démontrées en informatique). Considérant que cette thèse s’inscrit dans des domaines interdisciplinaires (TEL, AIED, Cognitive Computing), l’intérêt du candidat pour une ou plusieurs disciplines issues des Humanités sera apprécié, sans que ce critère impose une formation a priori.
Application. La candidature doit comprendre les éléments suivants : (i) un CV, (ii) une lettre de motivation, (iii) une description de votre diplôme de maîtrise et un document officiel démontrant les notes obtenues dans les cours, et (iv) une ou plusieurs lettres de motivation. recommandation. Les documents doivent être rédigés en français ou en anglais.
Il est recommandé de déposer votre candidature via le site de l’école doctorale MASTIC : https://theses.doctorat-bretagneloire.fr/mastic . Alternativement, vous pouvez soumettre votre candidature par email à emmanuel.blanchard@univ-lemans.fr avec l’objet suivant : Candidature IOT+AIED . Les candidatures seront traitées sur une base continue. La date limite de candidature est le 15 mai 2024.
Job Features
| Job Category | Computer science, Doctorat |
