Post-doctorat : un système de recommandation pour soutenir les apprentissages langagiers et l'intégration sociale des étudiants internationaux

Contexte

Le projet ANR MOBILES vise à documenter, comprendre et soutenir les pratiques spatiales et d’apprentissages langagiers des étudiant.es internationaux.ales accueilli.e.s dans le supérieur en France. L'originalité du projet consiste à analyser les apprentissages que les séjours en immersion recèlent potentiellement au prisme des pratiques spatiales augmentées par les outils numériques.

Il s’agit (1) d’analyser les pratiques spatiales des étudiants, c’est-à-dire mettre au jour les opportunités d'apprentissage que le contexte recèle ; (2) de concevoir une mise en carte de la ville telle qu’elle est pratiquée, grâce à une interface cartographique permettant de combiner des sources hétérogènes de données et leur exploration à la fois quantitative et qualitative ; (3) d’étudier de quelles manières des systèmes de recommandations basés sur la participation des utilisateurs peuvent être mis en place afin de soutenir les objectifs d’apprentissage.

Missions

Une partie du projet MOBILES consiste à : (1) développer des méthodes innovantes pour collecter les traces d'activité (explicites et déclarées), qui sont produites par des sources diverses et géolocalisées (photographies, réseaux sociaux, recherches d’itinéraire...) ; (2) concevoir des méthodes de modélisation, d'analyse et de visualisation, combinant des méthodes qualitatives avec des méthodes formalisées en informatique et géomatique.

Un prototype d'application pour smartphone a été développé pour permettre à l'équipe du projet (1) de collecter des données numériques relatives à des activités individuelles (traces géographiques, traces d'activités numériques y compris les annotations produites) et (2) de proposer une visualisation cartographique de ces traces et une discussion (a) individuelle, (b) partagée et (c) collective.

Une seconde partie du projet est consacré à l'étude de la manière dont l'application cartographique pour smartphone, lorsqu'elle est associée à un système de recommandation et enrichie par un système d'annotation, peut soutenir les apprentissages langagiers et l'intégration sociale des étudiantes internationales.

Les missions de la personne recrutée seront donc de :

• fournir aux étudiant.e.s la possibilité d'annoter les traces afin de les enrichir. Ces annotations visent à donner aux étudiantes la possibilité de partager avec leurs pairs les lieux qui ont rendu possible leur intégration et d'expliquer pourquoi ces lieux ont contribué à leur appropriation de la ville ;
• d'exploiter les traces de géolocalisation enrichies pour proposer des recommandations afin de faciliter la diversification des pratiques étudiant.e.s et leurs apprentissages. Les annotations doivent donc être comprises par un système informatique, le moteur de recommandation, afin de les utiliser comme source de connaissances pour proposer des recommandations à toutes les participantes, en fonction de leur trajectoire spécifique. Les traces enrichies seront traitées afin de suggérer aux nouvelles étudiantes des lieux en fonction des activités à y mener, de facteurs internes (par exemple intérêts, objectifs, études antérieures, nationalité), de leur programme d'études actuel et de leur degré de connaissance de la ville.

Notre objectif sera de comprendre les annotations fournies par les étudiantes et d'explorer comment elles peuvent être corrélées avec les trajectoires des nouvelles étudiantes, en détectant des similitudes dans leurs traces, afin de recommander des lieux pertinents à leurs pairs et d'expliquer pourquoi ces lieux ont été utiles. Il ne s’agit pas ici de définir des bonnes ou des mauvaises pratiques dans les comportements mais de concevoir un outil socialisant d’aide à la reconnaissance (awareness) de l’apprentissage et de son lien aux pratiques spatiales, pour un possible enrichissement.

Contexte de travail

La personne recrutée rejoindra l’équipe TWEAK du laboratoire LIRIS, située sur le campus de la Doua à Lyon-Villeurbanne et travaillera sous la direction de Marie Lefevre.

Elle sera en relation avec les différents partenaires du projet :

• le laboratoire en Sciences du langage ICAR (UMR 5191) apporte leur expertise concernant les usages du numérique dans le cadre de pratiques d’apprentissage et les SEE ;
• le laboratoire en Informatique LIRIS (UMR 5205) qui  apporte ses compétences sur la collecte de traces modélisées, l’analyse des traces pour élaborer des indicateurs d’apprentissage, la conception de dispositifs fondés sur l’exploitation des traces et les systèmes de recommandation ;
• le laboratoire de Géographie EVS (UMR 5600) qui apporte ses compétences sur l’analyse des pratiques des lieux, dans leurs dimensions géographiques et sensibles, ainsi que sur les usages des interfaces cartographiques numériques, tant en termes d’acquisition dans un contexte contributif que de visualisations individuelles et collectives des pratiques des lieux.

Le CDD est d’une durée de 18 mois, et commencera dès que possible.

Compétences attendues

• Titulaire d’une thèse en informatique
• Bonnes compétences techniques en développement web et application mobile
• Expérience de l’outil gestionnaire de code Git et compétences en documentation
• Respect des délais, rigueur, organisation, capacité à travailler en interaction avec des équipes éloignées, des chercheurs, des enseignants

Modalités de candidature

Les personnnes candidates sont invitées à soumettre un CV de 2 à 3 pages, avec une lettre de motivation et éventuellement des lettres de référence, en format PDF à marie.lefevre@liris.cnrs.fr.