Concept
Apprentissage hybride
Personnes associées (35)
Denis Gillet
Denis Gillet received the Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL) in 1988, and the Ph.D. degree in Information Systems also from the EPFL in 1995. During 1992 he was appointed as Research Fellow at the Information Systems Laboratory of Stanford University in the United States. He is currently Maître d'enseignement et de recherche at the EPFL School of Engineering, where he leads the React research group. His current research interests include Technologies Enhanced Learning (TEL), Human Computer Interaction (HCI), Human Devices Interaction (HDI) and Optimal Coordination of Complex and Distributed Systems. Denis Gillet is affiliated at EPFL with the Center for Intelligent Systems and the Center for Digital Education.
Ali H. Sayed
Ali H. Sayed est doyen de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur (STI) de l'EPFL, en Suisse, où il dirige également le laboratoire de systèmes adaptatifs. Il a également été professeur émérite et président du département d'ingénierie électrique de l'UCLA. Il est reconnu comme un chercheur hautement cité et est membre de la US National Academy of Engineering. Il est également membre de l'Académie mondiale des sciences et a été président de l'IEEE Signal Processing Society en 2018 et 2019.
Le professeur Sayed est auteur et co-auteur de plus de 570 publications et de six monographies. Ses recherches portent sur plusieurs domaines, dont les théories d'adaptation et d'apprentissage, les sciences des données et des réseaux, l'inférence statistique et les systèmes multi-agents, entre autres.
Ses travaux ont été récompensés par plusieurs prix importants, notamment le prix Fourier de l'IEEE (2022), le prix de la société Norbert Wiener (2020) et le prix de l'éducation (2015) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Papoulis (2014) de l'Association européenne de traitement des signaux, le Meritorious Service Award (2013) et le prix de la réalisation technique (2012) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Terman (2005) de la société américaine de formation des ingénieurs, le prix de conférencier émérite (2005) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Koweït (2003) et le prix Donald G. Fink (1996) de l'IEEE. Ses publications ont été récompensées par plusieurs prix du meilleur article de l'IEEE (2002, 2005, 2012, 2014) et de l'EURASIP (2015). Pour finir, Ali H. Sayed est aussi membre de l'IEEE, d'EURASIP et de l'American Association for the Advancement of Science (AAAS), l'éditeur de la revue Science.
Pierre Dillenbourg
Ancien instituteur primaire, Pierre Dillenbourg obtient un master en Sciences de lEducation (Université de Mons, Belgique). Dans son projet de master en 1986, il est l'un des premiers au monde à appliquer les méthodes de 'machine learning' à l'éducation, afin de développer un 'self-improving teaching system'. Ceci lui permettra de débuter une thèse de doctorat en informatique à l'Université de Lancaster (UK) dans le domaine des applications éducatives de lintelligence artificielle. Il a été Maître dEnseignement et de Recherche à lUniversité de Genève. Il rejoint l'EPFL en 2012, où Il fut le directeur du Centre de Recherche sur l'Apprentissage, la formation et ses technologies(CRAFT), puis académique du Centre pour l'Education à l'Ere Digitale (CEDE) qui met en oeuvre la stratégie MOOC de l'EPFL (plus de 2 millions d'inscriptions). Il est actuellement professeur ordinaire en technologies de formation aux sein de la faculté Informatique et Communications et dirige laboratoire d'ergonomie éducative (CHILI). Depuis 2006, il a aussi été le directeur de DUAL-T, la 'leading house' dédiée aux technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Il a fondé plusieurs start-ups dans l'éducation et rejoint plusieurs conseils d'administration. En 2017, Il a créé avec des collègues le 'Swiss EdTech Collider', un incubateur qui rassemble 80 start-ups dans le domaine des technologies éducatives. En 2018, ils ont lancé LEARN, le centre EPFL pour les sciences de l'apprentissage, lequel regroupe les initiatives locales en innovation éducative. Pierre est un 'inaugural fellow of the International Society of Learning Sciences'. Il est actuellement le Vice-Président Associé pour l'Education à l'EPFL.
Juan Carlos Farah
Juan Carlos Farah received his Bachelor of Arts in Economics from Harvard University, completed studies in Computer Science at Stanford University, and a Master of Science in Computing at Imperial College London. Since 2017, Juan Carlos has worked as a researcher and software engineer at the Interaction Systems Group (REACT) of the École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). He is the technical lead for the Graasp Ecosystem, a suite of native and web applications that support digital education activities and are the core technology behind the Horizon 2020 Next-Lab and GO-GA European Innovation Action Projects. As a part of these projects, Juan Carlos conducted research on privacy-preserving systems for technology-enhanced learning. He is currently pursuing a PhD in Robotics and Intelligent Systems at EPFL, focusing on human-computer interaction and the perception of anthropomorphic traits in intelligent conversational agents. As part of his teaching duties, he gives a yearly lecture on trust, privacy and reputation frameworks for social media platforms.
Volkan Cevher
Volkan Cevher received the B.Sc. (valedictorian) in electrical engineering from Bilkent University in Ankara, Turkey, in 1999 and the Ph.D. in electrical and computer engineering from the Georgia Institute of Technology in Atlanta, GA in 2005. He was a Research Scientist with the University of Maryland, College Park from 2006-2007 and also with Rice University in Houston, TX, from 2008-2009. Currently, he is an Associate Professor at the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne and a Faculty Fellow in the Electrical and Computer Engineering Department at Rice University. His research interests include machine learning, signal processing theory, optimization theory and methods, and information theory. Dr. Cevher is an ELLIS fellow and was the recipient of the Google Faculty Research award in 2018, the IEEE Signal Processing Society Best Paper Award in 2016, a Best Paper Award at CAMSAP in 2015, a Best Paper Award at SPARS in 2009, and an ERC CG in 2016 as well as an ERC StG in 2011.