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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
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).
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Journal articles
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https://hal.inria.fr/hal-02541099
Contributor : Thierry Viéville Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, May 25, 2020 - 5:38:25 PM
Last modification on : Tuesday, May 24, 2022 - 3:48:32 AM

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108_avr20 (1).pdf
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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⟩

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