Cognivaya Éducation
Guide FAQ Méthode
✦ Apprentissage Adaptatif Nouvelle Génération

Chaque élève mérite un parcours sur-mesure construit pour lui.

Cognivaya diagnostique votre niveau, identifie vos fragilités et bâtit un chemin unique vers la maîtrise — exercice par exercice, en temps réel.

94% Taux de progression
3× Plus rapide
16 Niveaux couverts
Diagnostic intelligent
Feedback instantané
Analytics enseignant
🔐 Accès sécurisé

Portail d'Accès

Connectez-vous ou testez une démonstration premium de 2 minutes.

🎓 Accès au parcours d'apprentissage adaptatif personnalisé.
Afficher
Identifiant ou mot de passe oublié ?

Diagnostic gratuit de 50 questions · Parcours adaptatif sur abonnement

Activer mon compte Aide
Fondateur · Enseignant · Chercheur

Ronald R. MOUSSITOU
Mathématiques, IA & Didactique

Enseignant de mathématiques en école d’ingénieurs et chercheur en didactique des mathématiques, spécialisé dans l’intégration de l’intelligence artificielle dans l’enseignement, l’analyse des erreurs et la conception de parcours adaptatifs.

Profil académique

Identité professionnelle

Enseignant de mathématiques en école d’ingénieurs, engagé dans la réussite des étudiants, la remédiation, la personnalisation des apprentissages et l’usage raisonné de l’intelligence artificielle pour soutenir les enseignants et les apprenants.

Mathématiques pour ingénieurs IA éducative Analyse des erreurs Parcours adaptatifs

Vision Cognivaya

Cognivaya est pensé comme un environnement d’apprentissage adaptatif où le diagnostic, les indices progressifs, les rappels gamifiés et les données d’apprentissage permettent de construire un chemin personnalisé vers la maîtrise.

Curriculum vitæ

Expériences

Enseignant permanent de Mathématiques — 3iL Ingénieurs, Rodez

Analyse numérique, probabilités, modélisation et analyse de systèmes ; conception de dispositifs de remédiation assistés par IA.

Chercheur en Didactique des Mathématiques & IA — UQAC, Canada

Recherche doctorale sur l’IA appliquée à l’enseignement supérieur et l’appropriation de l’IA par les enseignants de mathématiques.

Enseignant vacataire — INU Champollion / École des Mines d’Albi

Cours de modélisation mathématique pour étudiants de Licence.

Enseignant de mathématiques — CMA - Aveyron / Lycée la Roque/h4>

Mathématuques générales, statistiques.

Chercheur assistant — Montanuniversität Leoben, Autriche

Recherche sur les EDP stochastiques et le filtre de Kalman.

Formation & compétences

Doctorat en didactique des mathématiques — UQAC, Québec, Canada

Didactique des mathématiques, l'IA et l'enseignement des mathématiques.

Doctorat en mathématiques — Montanuniversitaet Leoben, Autriche

EDS, EDPS, Filtrage non-linéaire avec un bruit de Lévy.

Master Ingénierie mathématique, université de Nantes, France

Option : calcul scientifique.

Master 2 mathématiques— AIMS-Cameroon, Cameroun

L'hypothèse de Riemann pour la fonction Zéta d'une courbe Elliptique.

Master d'enseignement en mathématiques— ENS de Brazzaville, Congo-Brazzaville

Résolution d'une équation de dissolution en dimension 1.

  • Enseignement et recherche en mathématiques, en IA et l’enseignement des mathématiques.
  • Innovation pédagogique : Introduction de l’IA dans les cours de mathématiques et création de contenus interactifs.
  • Gestion pédagogique et coordination : Expérience en gestion d'équipes enseignantes et de programmes pédagogiques (Coordonateur domaine sciences 3iL-Ingénieurs, site de Rodez).
  • Langage de programmation : Python et MATLAB, Fortran.
  • Langues : Français (natif), Anglais (courant).

    • Enseignements

    Première année ingénieur

    • Mathématiques générales : consolidation des bases, calcul, nombres complexes, fonctions, les intégrales, les équations différentielles, l'algèbre linéaire et matrices.
    • Méthodes linéaires multivariées : Régression linéaire, régression multiples, l'analyse de lavariance (ANOVA), la régression logistique.
    • Optimisation : conditions d’optimalité, Optimisation avec contraintes et sans contraintes, optimisation avec les méthodes Matheuristiques.

    Deuxième année ingénieur

    • Analyse numérique : Résolution des systèmes linéaires et des équations non-linéaires,interpolation, intégration numérique, méthodes numériques pour les EDO.
    • Modélisation et analyse des systèmes : Processus stochastiques et Chaînes de Markov.
    • Filtrage numérique : transformée en Z, filtres FIR/IIR, traitement numérique du signal.

    Axes de recherche

    Didactique des mathématiques & TAD

    Analyse des organisations mathématiques et didactiques, des pratiques enseignantes et des conditions d’appropriation des savoirs.

    Intelligence artificielle en éducation

    Étude des dispositifs IA pour soutenir la planification, l’évaluation, la personnalisation et l’inclusion en mathématiques.

    Analyse des erreurs

    Catégorisation des erreurs, feedback spécifique, remédiation adaptative et intelligence de l’erreur.

    Anxiété mathématique & performance

    Étude des relations entre anxiété, performance, engagement et expérimentation de dispositifs de remédiation par IA.

    Publications et communications

    Colloque EMF

    « L’IA dans l’évaluation en mathématiques : défis et perspectives dans l’analyse des erreurs ».

    Colloque GDM 2024

    « L’IA dans la planification de l’enseignement : défis et opportunités en lien avec l’inclusion et la diversité des élèves ».

    Préprint en cours

    « Performances, anxiété mathématique et expérimentation d’un dispositif de remédiation par IA en école d’ingénieurs ».

    Communications IndaBax Brazzaville

    Brazzaville, le 2 août 2025.

    Communications ENSM

    ENSM Marseille, le 2 juin 2025.

    Communications Paris-Cité

    Paris-Cité, le 14 MAI 2024.

    Me contacter