Le travail de thèse vise à proposer des modèles de prédiction et d'explicitation des performances des apprenants à partir de leurs traces d’interactions issues de l’outil 3D. Plus précisément, en concertation avec les autres partenaires du projet, le doctorant sera amené à concevoir un modèle de trace pour représenter l’activité des apprenants sur l’application, en définissant l’ensemble des éléments à observer. Ces derniers seront alignés avec les données issues des autres sources de collecte (comportementales - oculométrie, physiologiques - électrodermale, psychométriques - réponses aux questionnaires) et interprétées par des experts en apprentissage humain et en anatomie pour construire une trace pluridisciplinaire. Cette trace fera ensuite l’objet d’analyses par le biais de calculs d’indicateurs et par des méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé, afin de définir des modèles de prédiction et d’explication des performances des apprenants, ainsi qu’un ensemble de personas représentant des profils types d’apprenants. Une fois définis, les personas ainsi que les indicateurs de performance seront présentés et discutés avec les experts du domaine de l’apprentissage humain dans le but qu’ils conçoivent des scénarios pédagogiques adaptés, ensuite intégrés à l’outil d’apprentissage 3D.