Descriptif 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 : o Aplim : ZA Les Côtes, 73190 Saint-Jeoire-Prieuré. o 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. 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. Sous la supervision conjointe de Pascal Bressoux (LaRAC) et Steve Giraud (Aplim), avec l'appui de Cynthia Boggio (FondamentApps), le doctorant devra : * Revue de littérature : o Définition du décrochage scolaire et facteurs explicatifs. o Modèles prédictifs du décrochage scolaire. * Collecte et analyse de données (en lien avec les développeurs et les data scientists d'Aplim) : o Données académiques (notes, absences, etc) et socio-économiques d'EcoleDirecte et Charlemagne. o Données des établissements scolaires (collège et lycée) sur les élèves décrocheurs et non-décrocheurs. * Développement de modèles prédictifs (en lien avec les data scientists Aplim et le LaRAC) : o Sélection et ingénierie des variables. o Entrainement de modèles (régression, classification, deep learning). o Évaluation et validation des performances. * Proposition d'outils : o Indicateurs pour les acteurs éducatifs (en lien avec l'UX designer d'Aplim). o Recommandations de remédiations ciblées (revue de littérature). * Valorisation scientifique : o 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 Profil recherché: Formation - Master 2 en Sciences de l'Education 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.