Skip to Main content Skip to Navigation
Journal articles

LINE - Mnémosyne : Des neurosciences computationnelles aux sciences de l’éducation computationnelles pour la modélisation du cerveau de l’apprenant et du contexte de l’activité d’apprentissage

Margarida Romero 1 Frédéric Alexandre 2 Thierry Viéville 2, 1 Gérard Giraudon 3
1 LINE - Laboratoire d'Innovation et Numérique pour l'Education
UNS - Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019)
2 Mnemosyne - Mnemonic Synergy
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest, IMN - Institut des Maladies Neurodégénératives [Bordeaux]
Résumé : Face au défi de comprendre les processus d’apprentissage humain, notre programme de recherche interdisciplinaire vise donc à combiner d’une part des modélisations développée en neurosciences computationnelles et en intelligence artificielle bio-inspirée et d’autre part la modélisation en sciences de l’éducation de la personne apprenante et la situation d’apprentissage dans une tâche bien définie. Ce programme doit contribuer aux travaux initiés dans ce domaine émergent des sciences computationnelles de l’éducation (Computational Learning Sciences).
Document type :
Journal articles
Complete list of metadatas

Cited literature [12 references]  Display  Hide  Download

https://hal.inria.fr/hal-02541099
Contributor : Thierry Viéville <>
Submitted on : Monday, May 25, 2020 - 5:38:25 PM
Last modification on : Friday, May 29, 2020 - 3:14:21 AM

File

108_avr20 (1).pdf
Explicit agreement for this submission

Identifiers

  • HAL Id : hal-02541099, version 1

Citation

Margarida Romero, Frédéric Alexandre, Thierry Viéville, Gérard Giraudon. LINE - Mnémosyne : Des neurosciences computationnelles aux sciences de l’éducation computationnelles pour la modélisation du cerveau de l’apprenant et du contexte de l’activité d’apprentissage. Bulletin de l'Association Française pour l'Intelligence Artificielle, AFIA, 2020. ⟨hal-02541099⟩

Share

Metrics

Record views

58

Files downloads

78