Bientôt, l’enseignant pourra savoir avec une certitude scientifique si l’un de ses élèves fournit attention dans classemême s’il le cache, en raison de données comme son rythme cardiaque ou d’indices comme son look, grâce à la Intelligence artificielle (IA). Un projet est en cours mené par des chercheurs du l’universitè d’Alicante (AU).
Et quel est l’objectif poursuivi ? Plutôt que de taper sur les doigts de l’élève distrait, la philosophie de cette initiative vise plutôt à améliorer Les systèmespédagogique pour que tout le monde soit au courant.
«Ces dernières années, les environnements d’apprentissage ont évolué et la numérisation présente un nouveau scénario. Dans ce contexte, le projet MEEBAI conçoit une méthodologie basée sur la émotions et intelligence artificielle », expliquent-ils depuis l’UA.
Après tout, en classe, il faut non seulement tenir compte de la qualité de l’information transmise, mais aussi de la manière dont elle est exprimée et dont elle est reçue sous l’aspect émotionnel, soulignent-ils. « Il faut travailler à partir des émotions des élèves et moduler le entraînement grâce à l’intelligence artificielle pour le rendre qualité», explique le professeur de technologie éducative de l’UA Rosabel Roig ville.
En ce sens, l’objectif du projet est d’avancer dans la transition vers un apprentissage intelligent et d’optimiser l’enseignement, tant en ligne qu’en présentiel. Pour cela, des chercheurs de la Faculté d’Education et de l’Ecole Polytechnique Supérieure (EPS) de l’UA travaillent sur une nouvelle logiciel capable de détecter et d’analyser l’environnement d’apprentissage à l’aide de l’IA et des technologies d’apprentissage en profondeur. « Si nous sommes capables de mesurer le niveau d’attention des élèves, nous pouvons proposer des stratégies d’amélioration qui ont un impact sur le intérêt pour les Contenu offerts en classe », précise le professeur de génie informatique à l’UA Miguel Ángel Cazorla.
Grâce à MEEBAI, les chercheurs vont analyser le cycle complet d’apprentissage en classe. « C’est l’une des premières expériences dans lesquelles un groupe de travail peut surveiller automatiquement différentes variables dans le but ultime de mettre en œuvre une nouvelle méthodologie basée sur les résultats fournis par l’IA pour améliorer l’environnement d’enseignement-apprentissage », ajoute Roig.vila.
Ainsi, une analyse de variables telles que le positionla direction du regard, les émotions (positives, neutres ou négatives) et données biométriques: fréquence cardiaque et tension artérielle.
« Une fois que nous aurons capturé toutes ces informations, nous pourrons connaître la corrélation que toutes ces variables ont avec le niveau d’attention, c’est-à-dire s’il y a des changements dans la fréquence cardiaque ou la direction du regard lorsqu’un élève ne fait pas attention « , illustre Cazorla.
Avec caméras et bracelets d’activité
Les chercheurs vont capturer les données dans les salles de classe de l’UA avec appareils photo et différentes techniques de vision par ordinateur, ainsi que bracelets de activité pour collecter des données biométriques. «Grâce à l’IA, si le système détecte qu’un grand nombre d’étudiants ne font pas suffisamment attention, l’équipe de chercheurs du domaine de l’éducation peut reconcevoir et tester nouvelles méthodologies qui améliorent le processus d’enseignement-apprentissage », souligne le professeur de technologie éducative.
Le projet MEEBAI est financé par le programme Prometeo pour les groupes de recherche d’excellence (Prometeo 2022) du ministère de l’Innovation, des Universités, des Sciences et de la Société numérique de la Generalitat Valenciana. Doté d’une dotation de près de 600 000 euros, c’est le seul projet lié aux Sciences de l’Education subventionné dans cette édition du Programme Prometeo.
L’équipe de travail MEEBAI comprend des chercheurs des universités d’Alicante, de Séville, de Murcie, de Rey Juan Carlos de Madrid et de l’Université de Valence.
