@inproceedings{nadaud-etal-2025-sept,
title = "{SEPT} : D{\'e}tecter les difficult{\'e}s des {\'e}tudiants {\`a} travers le clustering de leurs trajectoires {\'e}motionnelles et physique lors d'{\'e}valuations en ligne sur {M}oodle",
author = "Nadaud, Edouard and
Yaacoub, Antoun and
Legrand, B{\'e}n{\'e}dicte and
Prevost, Lionel",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de l'atelier Intelligence Artificielle g{\'e}n{\'e}rative et {\'E}DUcation : Enjeux, D{\'e}fis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-{\'E}DU)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.13/",
pages = "111--125",
language = "fra",
abstract = "Imaginez une salle de classe o{\`u} les difficult{\'e}s et r{\'e}ussites des {\'e}tudiants s{'}expriment non par des mots, mais par l{'}expression de leurs visages et mouvements, capt{\'e}s en temps r{\'e}el pendant un quiz. Les m{\'e}thodes d{'}enseignement dans le sup{\'e}rieur se font de plus en plus hybride et {\`a} distance. Les interactions directes sont r{\'e}duites, rendant difficile la d{\'e}tection des moments de d{\'e}crochage. Pour y rem{\'e}dier, nous introduisons le concept de Trajectoires {\'E}motionnelles et Physiques {\'E}tudiantes (SEPT). Gr{\^a}ce aux webcams de 89 {\'e}tudiants de premi{\`e}re ann{\'e}e de Master, nous avons enregistr{\'e} et analys{\'e} chaque seconde leurs expressions faciales (valence, arousal selon le mod{\`e}le de Russell) et {\'e}tats physiques (orientation de la t{\^e}te, distance {\`a} l'{\'e}cran). Les s{\'e}ries temporelles ainsi obtenues r{\'e}v{\`e}lent des motifs distincts selon que les difficult{\'e}s soient individuelles ou li{\'e}es aux questions. SEPT offres des perspectives pour des syst{\`e}mes intelligents de suivi affectif en contexte {\'e}ducatif num{\'e}rique."
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<title>SEPT : Détecter les difficultés des étudiants à travers le clustering de leurs trajectoires émotionnelles et physique lors d’évaluations en ligne sur Moodle</title>
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<title>Actes de l’atelier Intelligence Artificielle générative et ÉDUcation : Enjeux, Défis et Perspectives de Recherche 2025 (IA-ÉDU)</title>
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<abstract>Imaginez une salle de classe où les difficultés et réussites des étudiants s’expriment non par des mots, mais par l’expression de leurs visages et mouvements, captés en temps réel pendant un quiz. Les méthodes d’enseignement dans le supérieur se font de plus en plus hybride et à distance. Les interactions directes sont réduites, rendant difficile la détection des moments de décrochage. Pour y remédier, nous introduisons le concept de Trajectoires Émotionnelles et Physiques Étudiantes (SEPT). Grâce aux webcams de 89 étudiants de première année de Master, nous avons enregistré et analysé chaque seconde leurs expressions faciales (valence, arousal selon le modèle de Russell) et états physiques (orientation de la tête, distance à l’écran). Les séries temporelles ainsi obtenues révèlent des motifs distincts selon que les difficultés soient individuelles ou liées aux questions. SEPT offres des perspectives pour des systèmes intelligents de suivi affectif en contexte éducatif numérique.</abstract>
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%X Imaginez une salle de classe où les difficultés et réussites des étudiants s’expriment non par des mots, mais par l’expression de leurs visages et mouvements, captés en temps réel pendant un quiz. Les méthodes d’enseignement dans le supérieur se font de plus en plus hybride et à distance. Les interactions directes sont réduites, rendant difficile la détection des moments de décrochage. Pour y remédier, nous introduisons le concept de Trajectoires Émotionnelles et Physiques Étudiantes (SEPT). Grâce aux webcams de 89 étudiants de première année de Master, nous avons enregistré et analysé chaque seconde leurs expressions faciales (valence, arousal selon le modèle de Russell) et états physiques (orientation de la tête, distance à l’écran). Les séries temporelles ainsi obtenues révèlent des motifs distincts selon que les difficultés soient individuelles ou liées aux questions. SEPT offres des perspectives pour des systèmes intelligents de suivi affectif en contexte éducatif numérique.
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[SEPT : Détecter les difficultés des étudiants à travers le clustering de leurs trajectoires émotionnelles et physique lors d’évaluations en ligne sur Moodle](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-iaedu.13/) (Nadaud et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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