Description du poste

# Qualifications required :

·        PhD in machine learning or in intelligent tutoring systems or in educational data mining

·        Proven relevant experience in the fields.

 

# Contact & Supervision : Prof. Thierry Nodenot  / thierry.nodenot@iutbayonne.univ-pau.fr

# Research center

The Institut Universitaire de Technologie de Bayonne-Pays Basque and the Laboratoire d’Informatique (LIUPPA) of the University of Pau offer an academic postdoctoral position on their site at  Anglet (near Biarritz, south-west France).

The Institute’s overall strategy is to set up a centre of excellence with significant impact of research and innovation on vocational learning at University level.

The research to be conducted will rely on the technological infrastructure of the Institute massively used by undergraduates in computer science, engineering, management and business). At the best international standards, this infrastructure is operated by a technical team of 5 engineers working in tight cooperation, coordination and exchanges with lecturers and researchers in computer science, information technology  as well as pedagogical engineers. This synergy between technology, research and education has led the Institute to obtain significant success for the benefit of 1000 students, particularly in distance-teaching/learning (complete distance degree course, distant mentored scholar projects, …) and e-learning innovations (active learning methods and tools, cooperation tools, …).

 

# Research focus

The program focuses on active learning, that is any approach to instruction in which all students are asked to commit to the learning process. In the context of vocational education, students of the Institute are thus provided with a set of desktop applications from which they are asked to solve concrete simple or complex problems in relation with their bachelor’s degree. Support to achieve these tasks can be provided to each student, on or without demand, by dedicated resources included in a Learning Management System, by other connected students (cf. cooperative learning), or by human tutors …

Considering the available infrastructure and tracking tools, the research will consist in :

a-     formalizing the behavioral models of such a system for doing and learning,

b-     designing reinforcement-learning algorithms and extending available tools to provide these algorithms with the required convenient data (cf. students’ tracks),

The concrete outcome of the research should be a recommander system extending the current infrastructure and tools (tracking tools, notification tools), as well as adequate protocols to assess this recommander system with our students.

 

# Your tasks

–      Develop the extensions needed to provide an existing e-learning infrastructure with an opportunistic recommender system

–      Publications in top conferences and journals dedicated to e-learning and machine learning

–      From the research conducted, promoting collaborative research and drafting structuring projects to succesfully respond to different call for projects from Pau University (junior chair, thematic research hub, start-up creation, …), and/or from other national and international funding agencies

 

# Skills

recommender systems

reinforcement learning

educational data mining

small data machine learning

 

# Experience in various areas will be appreciated:

active learning theory ; applications to education

causal inference

privacy-preserving Machine Learning

 

# Benefits package

Partial reimbursement of public transport costs

Subsidized meals

Leave : 6-7 weeks of annual leave + extra days off due to statutory reduction in working hours (RTT)

Professional equipment available (videoconferencing, loan of computer equipment, etc.)

Possible French-learning tuition

Social, cultural and sports events and activities within the Basque Country and western Pyrenees (https://tourism.euskadi.eus/en/).

Administrative support : Social Security coverage/ Help for Housing / Scientific Resident card and help for visa

# Postdoctoral duration : 11 months(1)

# Start date : the 1st of September 2020

#Location : Institut Universitaire de Technologie – Anglet (France)

# Remuneration (2)

Gross monthly income (before taxes) : up to 2900 €

Net monthly income : up to 2300 €

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(1) This postdoctoral position should be understood as a step towards a career oportunity in the University of Pau. As a consequence, an important outcome should be the awarding of submissions of structuring projects to Pau University (cf. https://e2s-uppa.eu/en/calls-for-projects/calls-schedule-for-2019-2020.html) and/or national and international project calls.

 

(2) In order to better understand the requirements of the recommander system for both students and lecturers, the selected candidate will have the opportunity of delivering IT lectures and classes at Bayonne Institute of Technology or associated centres, and also participating in distance-teaching existing programmes. This activity will constitute a potential source of additional income.

 

 

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Puesto de investigación postdoctoral en el Institut Universitaire de Technologie de Bayonne (Francia) https://www.iutbayonne.univ-pau.fr

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# Calificaciones requeridas

• Doctorado en aprendizaje automático o en sistemas tutores inteligentes.

• Experiencia relevante demostrada en las áreas.

 

# Contacto y supervisión: Catedratico de Universidad Thierry Nodenot

thierry.nodenot@iutbayonne.univ-pau.fr

 

# Centro de Investigación

El Institut Universitaire de Technologie de Bayonne (IUT) y el Laboratoire d’Informatique (LIUPPA) de la Universidad de Pau ofrecen una posición académica postdoctoral en su sede de Anglet (cerca de Biarritz, suroeste de Francia).

La estrategia general del IUT de Bayonne es establecer un centro de excelencia con un impacto significativo de investigación e innovación en el aprendizaje vocacional a nivel universitario.

La investigación que se llevará a cabo se basará en la infraestructura tecnológica del Instituto utilizada masivamente por estudiantes universitarios en informática, ingeniería, gestión y comercio. Con los mejores estándares internacionales, esta infraestructura esta operada por un equipo técnico de 5 ingenieros que trabajan en estrecha cooperación, coordinación e intercambios con profesores e investigadores en informática, tecnología de la información e ingenieros pedagógicos. Esta sinergia entre tecnología, investigación y educación ha llevado al Instituto a obtener un éxito significativo en beneficio de sus 1.000 estudiantes, particularmente en la enseñanza / aprendizaje a distancia (curso completo a distancia, proyectos académicos orientados a distancia…) e innovaciones de aprendizaje electrónico (métodos y herramientas de aprendizaje activo, herramientas de cooperación…).

 

# Enfoque de la investigación

El programa se enfoca en el aprendizaje activo, es decir, cualquier enfoque de instrucción en el que todos los estudiantes deben comprometerse con el proceso de aprendizaje. En el contexto de la educación profesional, a los estudiantes del Instituto se les proporciona un conjunto de aplicaciones de escritorio desde las cuales se les pide que resuelvan problemas concretos simples o complejos en relación con su licenciatura. El apoyo para lograr estas tareas se puede proporcionar a cada estudiante, bajo demanda o sin él, mediante recursos dedicados incluidos en un Sistema de Gestión de Aprendizaje, por otros estudiantes conectados (cf. aprendizaje cooperativo), o por tutores humanos…

Tomando en cuenta la infraestructura disponible y las herramientas de seguimiento, la investigación consistirá en:

a.     formalizar los modelos de comportamiento de dicho sistema para hacer y aprender,

b.     diseñar algoritmos de aprendizaje por refuerzo y extender las herramientas disponibles para proporcionar estos algoritmos con los datos convenientes requeridos (cf. log/traza/huella del estudiante),

El resultado concreto de la investigación debe ser un sistema de recomendaciones que amplíe la infraestructura y las herramientas actuales (herramientas de seguimiento, herramientas de notificación), así como protocolos adecuados para evaluar este sistema de recomendaciones con nuestros estudiantes.

 

# Las tareas

– Desarrollar las extensiones necesarias para proporcionar una infraestructura de e-learning existente con un sistema de recomendación oportunista.

– Publicaciones en las principales conferencias y revistas dedicadas al e-Learning y el aprendizaje automático.

– A partir de la investigación realizada, promover la investigación colaborativa y la redacción de proyectos de estructuración para responder a diferentes convocatorias de proyectos de la Universidad de Pau (junior chair, hub de investigación temático, creación de start-up…) y/o de otras agencias de financiación nacionales e internacionales

 

# Habilidades

– Sistemas de recomendaciones

– Aprendizaje reforzado

– Small data machine learning

 

# Se apreciará la experiencia en diversas áreas:

– Teoría del aprendizaje activo; aplicaciones a la educación

– Aprendizaje automático que preserva la privacidad

– Inferencia causal

 

# Condiciones

– Reembolso parcial de los gastos de transporte público.

– Comidas subsidiadas

– Vacaciones: 6-7 semanas de vacaciones anuales + días libres adicionales debido a la reducción legal en las horas de trabajo (RTT)

– Equipo profesional disponible (videoconferencia, préstamo de equipo informático, etc.)

– Posible matrícula para aprendizaje del idioma francés

– Eventos y actividades sociales, culturales y deportivas en el País Vasco y los Pirineos occidentales (https://tourism.euskadi.eus/es/ ).

– Apoyo administrativo: cobertura del Seguro Social / Ayuda para la vivienda / Tarjeta de residente científico y ayuda para la visa

 

# Duración: 11 meses (1)

 

# Fecha de inicio: 1 de septiembre de 2020

 

# Ubicación: Institut Universitaire de Technologie de Bayonne – en su sede de Anglet (Francia)

 

# Remuneración (2)

– Ingreso mensual bruto (antes de impuestos): hasta 2900 €

– Ingreso mensual neto: hasta 2300 €

 

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(1) Esta posición postdoctoral debe entenderse como un paso hacia una oportunidad profesional en la Universidad de Pau. Como consecuencia, un resultado importante debería ser la entrega de propuestas de proyectos de estructuración para la Universidad de Pau (cf. https://e2s-uppa.eu/en/calls-for-projects/calls-schedule-for-2019-2020.html ) y/o convocatorias de proyectos nacionales e internacionales.

 

(2) Para comprender mejor los requisitos del sistema de recomendaciones tanto para estudiantes como para profesores, el candidato seleccionado tendrá la oportunidad de impartir conferencias y clases de TI en el Instituto Tecnológico de Bayona o centros asociados, y también participar en la enseñanza a distancia para programas existentes. Esta actividad constituirá una fuente potencial de ingresos adicionales.

 

Tagged as: deep learning, educational data mining, recommender systems, reinforcement learning, small data machine learning