Trois questions pour Tanja Käser, professeur de la faculté IC
Tanja Käser dirige le nouveau Laboratoire pour la Digitalisation de la Formation Professionnelle. © EPFL Alain Herzog
Tanja Käser a récemment rejoint la Faculté informatique et communications de l’EPFL (IC) comme professeure assistante tenure track, et responsable du nouveau Laboratoire pour la Digitalisation de la Formation Professionnelle. Elle nous parle de son background et de ses plans de recherche dans l’éducation numérique.
Avant de venir à l’EPFL, Tanja Käser était scientifique de données au Swiss Data Science Center de l’ETH Zurich. Comme elle l’explique, ses recherches interdisciplinaires combinent l’informatique et les sciences de l’éducation. Elle utilise l’intelligence artificielle (IA), le machine learning, les algorithmes ainsi que le data mining pour modéliser et prédire le comportement et l’apprentissage humains. Cela facilite, par exemple, la personnalisation des outils d’apprentissage.
IC: Pouvez-vous nous parlez brièvement de votre parcours de recherche? Qu’est-ce qui vous a inspiré à combiner l’éducation et l’informatique ?
TK: J’ai fait mon master et mon doctorat en informatique à l’ETH Zurich. Mes recherches utilisent le machine learning pour comprendre et améliorer l’apprentissage humain. Je suis en particulier intéressée à créer des modèles précis du comportement et de l’apprentissage humains.
J'ai choisi cette direction de recherche parce que je suis très fascinée par la façon dont les humains apprennent, et aussi parce que je souhaite avoir un impact sur la société avec mes recherches, c'est-à-dire en offrant une éducation de haute qualité à tout le monde.
IC : Quelle est votre mission pour le Laboratoire de Vocation, d'Education et de Formation Numériques ?
TK : Ma vision est d'utiliser la technologie pour soutenir la formation professionnelle des étudiants, pour les aider à rendre leur apprentissage meilleur. La numérisation croissante engendre des cercles de connaissances plus courts, ce qui nécessite l'adaptation des connaissances et des compétences.
Les environnements numériques, tels que les simulations interactives, ont le potentiel d'enseigner aux étudiants de nouveaux contenus, tout en leur permettant de mettre en pratique des compétences importantes pour l'apprentissage. L'utilisation de l'IA pour personnaliser ces environnements d'apprentissage permettra également aux étudiants d'apprendre du contenu de manière plus efficace et de développer des stratégies d'apprentissage plus performantes.
IC : Selon vous, quels sont les problèmes les plus intéressants à résoudre dans le domaine de l'éducation numérique aujourd'hui ?
TK : Comprendre pleinement l'apprentissage des étudiants, afin de pouvoir le modéliser avec précision et ainsi faciliter un enseignement plus efficace et plus performant. L'éducation est à la fois une question de matériel d'apprentissage efficace pour les étudiants et une question de préparation pour qu'ils puissent continuer à apprendre par eux-mêmes. Jusqu'à présent, une grande partie de l'enseignement numérique en ligne a été davantage axée sur la première partie. Cependant, les ordinateurs permettent également d'observer plus facilement la façon dont les étudiants apprennent en recueillant des données sur leurs interactions et leurs processus d'apprentissage, et donc d'acquérir de nouvelles connaissances.
Je m'intéresse également à pouvoir expliquer les décisions des modèles. Aujourd'hui, nous disposons de puissants modèles d'IA, mais ils sont souvent une boîte noire. Il peut être difficile d'expliquer aux enseignants et aux étudiants comment les modèles prennent des décisions. Je pense que c'est important pour l'éducation, afin que les personnes qui utilisent ces modèles comprennent comment les décisions sont prises.