Doctorant en sciences de l’éducation et de la formation

Description du poste

Intitulé de poste : Doctorant CIFRE en sciences de l\'éducation et de la formation sur la prévention du décrochage scolaire.

Projet : Détection et prévention du décrochage scolaire.

Domaine : Sciences de l’éducation et de la formation, data science.

Entreprise : Aplim.

Laboratoire de recherche : LaRAC - Laboratoire de Recherche sur les Apprentissages en Contexte, Université Grenoble Alpes.

Localisation :

• Aplim : ZA Les Côtes, 73190 Saint-Jeoire-Prieuré.
• LaRAC : UFR SHS - Bâtiment Michel Dubois, 1251 Rue des Universités, 38610 Gières.

Date de prise de fonction : Octobre 2026.

Contrat : CDD de 36 mois à temps plein dans le cadre d’une convention CIFRE.

Salaire brut annuel : 28 à 32 k€ selon le profil.

Contexte et objectifs

Aplim et Le LaRAC s’associent pour renforcer les capacités d’analyse et d’anticipation des établissements scolaires pour repérer les élèves à risque de décrochage scolaire. La thèse vise à :

• DÉterminer les facteurs qui expliquent le décrochage scolaire (revue de la littérature et modèles statistiques).
• Concevoir des modèles prédictifs pour identifier précocement les élèves à risque de décrochage.
• Proposer des outils d’aide à la décision pour les chefs d’établissement, intégrés aux plateformes ÉcoleDirecte et Charlemagne.
• Étudier les remédiations efficaces issues de la littérature pour prévenir le décrochage.
• Tester l’efficacité des remédiations proposées.

Supervision et cadre

Sous la supervision conjointe de Pascal Bressoux (LaRAC) et Steve Giraud (Aplim), avec l’appui de Cynthia Boggio (FondamentApps), le doctorant devra :

• Rédiger une revue de littérature : définition du décrochage scolaire et facteurs explicatifs; modèles prédictifs du décrochage scolaire.
• Collecter et analyser des données (en lien avec les développeurs et les data scientists d’Aplim) : données académiques (notes, absences, etc.) et socio‑économiques d’EcoleDirecte et Charlemagne; données des établissements scolaires sur les élèves décrocheurs et non-décrocheurs.
• Développer des modèles prédictifs (en lien avec les data scientists Aplim et le LaRAC) : sélection et ingénierie des variables; entraînement de modèles (régression, classification, deep learning); évaluation et validation des performances.
• Proposer des outils : indicateurs pour les acteurs éducatifs (en lien avec l’UX designer d’Aplim); recommandations de remédiations ciblées (revue de littérature).
• Valorisation scientifique : rédaction d’articles et participation à des conférences.

Présentation du laboratoire

Le Laboratoire de Recherche sur les Apprentissages en Contexte (LaRAC) est une unité de recherche en Sciences de l\'Éducation et de la Formation ouverte à l\'international. Son objectif principal est de comprendre les dynamiques et processus des apprentissages en contexte, ainsi que les inégalités sociales qui y sont associées.

Profil recherché

Formation : Master 2 en Sciences de l’Éducation et de la formation / ingénieur en data science, statistique, informatique appliquée à l’éducation / sciences cognitives.

Compétences techniques

• Revue de la littérature.
• Rédaction.
• Statistique, analyse de données.
• Expérience en manipulation de données complexes.

Compétences appréciées

• Connaissances dans le monde de l’éducation (collège et lycée).
• Connaissances dans les apprentissages scolaires.
• Connaissances en RGPD, éthique de l’IA.

Qualités personnelles

• Motivation pour les sujets d’éducation.
• Rigueur scientifique, autonomie, esprit critique.
• Capacité à travailler en équipe et en autonomie.
• Capacité à vulgariser des résultats complexes.