METAL : des outils de suivi

METAL : Modélisation Et Traces au service de l'Apprentissage des Langues

L’objectif principal du projet METAL est de concevoir, développer et évaluer un ensemble d'outils de suivi individualisé, destiné aux élèves et aux enseignants (Learning Analytics), et des technologies innovantes pour un aprpentissage personnalisé des langues à l’écrit (grammaire française) et à l’oral (prononciation de langues vivantes).

Le projet METAL, projet de recherche soutenu par le Ministère de l’Éducation Nationale dans le cadre de l’appel à projet e-FRAN, vise l'amélioration de la qualité de l'apprentissage et le développement de la maîtrise des langues par les élèves. Il est porté par l’Université de Lorraine et  mené par l’équipe de recherche Kiwi du LORIA (Laboratoire lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications).

L’objectif est d’accompagner la transformation numérique des établissements scolaires français par la conception et l’expérimentation de nouveaux outils fondés sur l’intelligence artificielle pour l’aide à l’apprentissage des langues vivantes.

Durée : Quatre ans (octobre 2016 –  décembre 2020).

Public visé : collège et lycée professionnel  

Le projet s’organise autour de deux grands axes principaux dédiés :

  1. aux expérimentations en situation réelle d’un ensemble d’outils de suivi pédagogique individualisé et multidisciplinaire (collecte et exploitation éthique et responsable de traces d’usage) destinés à aider les élèves dans leur apprentissage (création d’un baromètre éducatif) et les enseignants dans la gestion de la classe (création d’un tableau de bord) ;
  2. à la conception d’un système novateur pour un apprentissage personnalisé des langues à l’écrit (génération semi-automatique d’exercices de grammaire française personnalisés) et à l’oral (utilisation d’une tête parlante virtuelle 3D pour la prononciation d’une langue vivante étrangère et la reconnaissance des prononciations de l’élève).

Une action transversale se focalise sur l’étude de l’impact des dispositifs et des outils développés.

Les partenaires
  • 4 laboratoires de recherche : LORIA, LISEC, INTERPSY, D@nte
  • 2 universités : l’université de Lorraine, l’Espé de Lorraine et l’université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
  • 4 collectivités territoriales : Conseil Régional Grand Est, les Conseils Départementaux 54, 55 et 57
  • 3 entreprises : Sailendra, ITOP éducation, KOSMOS
  • Des établissements scolaires (4 collèges pour l’axe 1, 2 collèges et 1 lycée professionnel pour l’axe 2, quatre collèges pour l’axe )

Un ensemble de dispositifs

Les Learning Analytics peuvent être destinés à l’élève lui­‐même, à un enseignant spécifique, à une équipe pédagogique, à un responsable d’établissement ou à un financeur.

L’exploration des traces digitales laissées par les apprenants lors de leurs interactions avec l’environnement et les outils d’apprentissage permet la personnalisation des apprentissages pour les élèves et leur suivi individualisé par les enseignants.

  • Baromètre éducatif : système personnalisé d’auto-positionnement et de stimulation de la motivation à destination de chaque élève, qui guide et motive les élèves dans leur apprentissage
  • Tableau de bord : accompagner les enseignants dans le suivi individualisé des élèves au cours du temps et la gestion pédagogique de leur classe
  • Eye-Tracker : étude des données oculométriques pour étudier la qualité de l’apprentissage et de la mémorisation
  • Génération semi-automatique d’exercices de grammaire française en fonction d’un but pédagogique, du niveau de l’apprenant, voire de contraintes spécifiées par l’enseignant
  • Prononciation d’une langue vivante étrangère par une tête parlante virtuelle 3D et reconnaissance des prononciations de l’élève ;
  • Conception et analyse de techniques de gamification favorisant l’implication et la motivation des apprenants.

Mesure de l’impact

  • Mesures de l’acceptabilité par les élèves du baromètre éducatif sur la motivation des élèves et leur réussite scolaire au travers d’expérimentations spécifiques, de questionnaires et d’entretiens.
  • Mesure de la satisfaction et de la pertinence des recommandations au travers de scénarios bien définis.
  • Evaluation des usages du numérique éducatif et de leur influence sur la réussite des élèves au travers des learning analytics.
  • Mesure en lien avec le suivi individualisé et l’impact sur les méthodes pédagogiques.
  • Mesure des progrès réalisés grâce au système de recommandations.