Aux urgences, les décisions de triage ont un impact direct sur le taux de survie des patients. Toutefois, des études ont révélé des différences importantes dans l’attribution du degré d’urgence par les infirmières, dues soit à une surévaluation, soit à une sous-évaluation, avec des conséquences majeures sur la prise en charge des patients.

Parmi les facteurs qui pourraient expliquer la cause de ces écarts, les distracteurs du milieu de travail, comme le bruit ou les interruptions de tâches, ont été mis en évidence mais n’ont pas fait l’objet de recherches spécifiques, notamment en raison de la difficulté de les évaluer dans des environnements de soins réels.

Par conséquent, dans le cadre de ce projet, nous développerons et utiliserons un jeu sérieux afin de reproduire un environnement de travail avec des distracteurs et de fournir une occasion unique d’explorer leurs impacts sur la qualité du tri dans les services des urgences.

Cette étude permettra de mieux comprendre l’influence du milieu de travail sur la sécurité des soins.

HEIG-VD, salle S107, le 30 novembre 2018 de 9h30 à 12h15

Thème du séminaire

La collecte automatique et l’analyse de données numériques dans le but de comprendre et d’optimiser l’apprentissage ainsi que les dispositifs mis en place est aujourd’hui une méthodologie en plein essor. Ces approches s’inscrivent dans des paradigmes méthodologiques qui relèvent de l’analytique de l’apprentissage (learning analytics) ou de la fouille de données éducatives (educational data mining). Par ailleurs, le développement de méthodes statistiques et plus particulièrement de celles qui relèvent de l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives à la science des données pour l’éducation et la formation. Ces nouvelles perspectives offertes au/à la chercheur/euse concernent par exemple la modélisation comportementale et épistémique de l’apprenant·e à des fins de diagnostic et de compréhension du processus d’apprentissage.

Ce séminaire vise à travailler ces méthodologies émergentes et plus particulièrement à aborder la question de l’analytique de l’apprentissage. Il s’agira d’échanger sur la manière dont les données peuvent être collectées et exploitées pour modéliser l’apprenant·e et favoriser sa prise en compte dans les environnements numériques dédiés à l’éducation et à la formation. Il s’agira également d’identifier les difficultés méthodologiques et questions épistémologiques auxquelles sont confrontés les chercheurs/euses qui emploient de telles approches.

Le séminaire comprendra trois interventions (détails au format PDF) :

• Enjeux et défis de l’analytique de l’apprentissage
  François Bouchet, Lip6, Université Pierre et Marie Curie, France
• Intelligence artificielle et learning analytics
  Laurent Bolli, HEIG-VD, Suisse
• Analyse des traces d’interaction du jeu Classcraft, une analyse du comportement du joueur
  Guillaume Bonvin, Eric Sanchez, Unifr, Suisse
  Celso Gonçalves, Uni. Fatra, Brésil