Cette Journée thématique, sur l’ éducation et l’intelligence artificielle, fait suite aux précédentes éditions des journées « EIAH & IA » (2013, 2015, 2017). Organisée par l’AFIA et l’ATIEF cette quatrième journée bilatérale se tiendra le mercredi 29 juin 2022 dans le cadre de la plate-forme de l’Intelligence Artificielle (PFIA) qui se déroulera du 27 juin au 1 juillet 2022 à Saint-Étienne. L’objectif de cette journée thématique est de rassembler les chercheurs issus des communautés de l’Intelligence Artificielle et des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain pour échanger autour de problématiques, concepts et techniques communs. La présentation des différentes contributions vise ainsi à offrir un enrichissement mutuel entre ces deux communautés de recherche et à faciliter l’émergence des nouveaux enjeux pour la recherche en EIAH et en IA.
Organisée cette année à Saint-Etienne, pendant une semaine de conférences sur le thème de l’I.A., cette journée est une occasion idéale pour mettre en exergue des travaux de recherche qui s’intéressent à la mobilisation de l’IA dans le cadre des EIAH ainsi qu’aux questions adressées à l’IA issues des recherches en EIAH.
Pour cette édition, nous proposons de mettre en avant la thématique des systèmes de recommandation pour l’éducation, sans pour autant fermer le dialogue aux autres problématiques du domaine. La journée sera donc articulée autour d’une session de présentation de travaux sur la thématique de la recommandation, et d’une session plus générale sur les interactions entre IA et Education. Ces sessions seront agrémentées d’une conférence invitée sur les liens et les questions de recherche qui existent entre ces deux communautés.
Afin de faire de cette journée un important moment d’échange, nous lançons un appel à contributions et invitons les chercheurs en IA et/ou en EIAH à soumettre des articles pouvant prendre diverses formes : présentation de solutions techniques mises en œuvre, de problèmes non résolus, d’états de l’art, d’expérimentations ou encore de projets applicatifs. Ces articles pourront par exemple présenter des techniques d’IA répondant à une problématique en EIAH, de nouvelles techniques d’IA qui pourraient intéresser des chercheurs en EIAH, ou de nouveaux verrous issus du domaine des EIAH et pour lesquels on attend une réponse de la communauté d’IA.
Les thèmes de ces communications peuvent être (liste non exhaustive) :
Un survol de la modélisation de l'expertise et du défi de l'évaluer dans un contexte ouvert
La modélisation et l'évaluation automatique des connaissances acquises et de l'expertise a un long historique qui remonte aux années 1960. Cependant, les travaux qui portent sur l'évaluation à partir de textes ou autres artefacts produits dans un contexte ouvert, où l'on n'observe pas directement d'indices de ce qui n'est pas maîtrisé, demeurent encore relativement ineffectifs. On peut penser, par exemple, à l'évaluation automatique de réponses à des questions ouvertes qui n'est toujours pas suffisamment fiable pour être utilisée en pratique. Mais le problème est bien plus large et couvre des problématiques très vastes comme celle d'adapter le choix du niveau de difficulté du matériel didactique à l'expertise d'un individu donné, le diagnostic des connaissances préalables à la relecture d'un article scientifique, ou même l'expertise nécessaire à la résolution d'un bogue dans un programme informatique. Nous ferons un survol des approches à l'évaluation des connaissances et de l'expertise et aborderons les avenues pour appliquer ces approches dans le contexte qui nous intéresse, celui où nous ne pouvons observer que la manifestation d'expertise sans indices directs de ce qui n'est pas maîtrisé par un individu.
Fairness et confidentialité en IA pour l'éducation : risques et opportunités
Nous présenterons comment l'utilisation naïve dans des classes de systèmes basés sur de l'IA peut renforcer des biais ; et comment atténuer ce problème, notamment pour des systèmes de recommandation et de l'évaluation adaptative. Nous nous appuierons sur les exemples d'un rapport récent de la Commission européenne auquel nous avons participé, qui porte justement sur ces sujets. Pour nourrir la recherche dans ce domaine, il faut des données d'étudiants, ce qui peut compromettre la confidentialité des participants. Des solutions sont possibles, qu'elles s'appuient sur la confidentialité différentielle ou non.
Les articles soumis devront comporter entre 4 et 12 pages, selon la nature des travaux présentés. Les langues autorisées pour les articles sont le français et l’anglais, mais les présentations devront se faire en français.
Chaque article sera évalué par au moins deux relecteurs issus du comité de programme de la journée. Les articles devront respecter le modèle LNCS : https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines