BABILLARD


de la Société Québecoise de Recherche en Psychologie

Poste de chercheur post-doctoral pour un projet de modélisation probabiliste.

Recrutement

Nous recrutons un chercheur de niveau post-doctoral sur un projet de modélisation probabiliste de l’apprentissage de la lecture.

Durée du contrat : 12 mois à partir du 1er juin 2021

Lieu : Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition (UMR 5105), Université Grenoble-Alpes, Grenoble, France.

 

Compétences recherchées

Principales :

  • Avoir un doctorat en sciences cognitives ou psychologie cognitive, ou un diplôme en sciences de l’ingénieur
  • Avoir une formation en programmation et simulation informatique,
  • Connaître la programmation en PYTHON
  • Avoir des capacités organisationnelles et respecter les délais
  • Aimer le travail en équipe

Secondaires :

  • Intérêt pour l’apprentissage de la lecture
  • Maturité et autonomie
  • Bonne maîtrise de l’anglais

 

Responsabilités

  • Prendre en main le modèle BRAID-Acq d’apprentissage de la lecture ; à la fois mathématiquement (modélisation probabiliste) et informatiquement (langage python).
  • Programmer les simulations et évaluer des performances du modèle
  • Comparer les résultats simulés et des données comportementales ;
  • Identifier les limites du modèle, proposer et implémenter des variantes, tester leur efficacité.
  • Étudier la capacité du modèle à rendre compte de la variabilité inter-individuelle, en contexte de résolution de tâches (prise en compte des compétences cognitives de chaque enfant) et en contexte d’apprentissage (trajectoires d’apprentissage).
  • Contribuer à la diffusion des résultats (présentation à des conférences internationales, publications dans des revues internationales).

Salaire

De 2648€ à 3668€ brut mensuel selon les compétences. Le salaire brut s’entend avant prélèvements (impôt notamment). Compter environ 20% de moins pour le salaire net.

 Contexte : le recrutement se fait dans le cadre du projet FLUENCE (PIA2 e-Fran) dirigé par Sylviane Valdois (CNRS), en collaboration avec Julien Diard (CNRS). Le candidat travaillera en collaboration avec les autres membres de l’équipe, notamment Alexandra Steinhilber (doctorante sur le projet) et Emilie Ginestet (post-doctorante).

 

 Présentation du projet

Notre équipe utilise la modélisation Bayésienne algorithmique pour développer des modèles capables de simuler différentes facettes de la lecture et de l’apprentissage orthographique (Ginestet et al., 2019 ; Ginestet et al., soumis ; Phénix et al., 2018 ; Saghiran et al., 2020). Nous travaillons à présent au développement d’un modèle de l’apprentissage de la lecture (BRAID-Acq). Par rapport aux modèles existants (Ziegler et al., 2014 ; Perry et al., 2014 ; Pritchard et al., 2018), l’originalité de notre approche est de considérer et de modéliser l’impact des traitements visuels et visuo-attentionnels sur cet apprentissage.

Nous menons par ailleurs des études à grande échelle dans les écoles (projet e-Fran « Fluence », www.fluence.cnrs.fr) pour étudier les trajectoires d’apprentissage de la lecture et de l’orthographe en début de primaire et l’effet d’entraînements spécifiques (jeux sérieux) sur ces apprentissages. Nous disposons ainsi de données détaillées sur les compétences cognitives d’une large population d’enfants en lien avec leurs trajectoires d’apprentissage.

 

Notre objectif est à présent de modéliser l’impact de la variabilité inter-individuelle des traitements visuels et visuo-attentionnels sur ces trajectoires d’apprentissage. 

 

Pour candidater :

Les candidats doivent

  1. Se connecter au portail emploi CNRS à l’adresse suivante :

https://emploi.cnrs.fr/Gestion/Offre/Default.aspx?Ref=UMR5105-GUYOMN0-023

  1. Renseigner le formulaire
  2. Rédiger une lettre de motivation mettant en évidence leur adéquation au poste
  3. Joindre les documents attestant de leurs qualifications
  4. Ajouter tout autre document en appui à leur demande (lettre(s) de référence par exemple)

 

Personnes à contacter :

Sylviane Valdois sylviane.valdois@univ-grenoble-alpes.fr

Julien Diard julien.diard@univ-grenoble-alpes.fr