Mickaël Delamare

Associate Professor / Researcher, PhD, CESI LINEACT UR 7527, Saint-Étienne-du-Rouvray

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Bureau N015

Office N015

CESI, Saint-Étienne-du-Rouvray (76)

Associate Professor / Researcher (enseignant-chercheur) au laboratoire CESI LINEACT UR 7527, Saint-Étienne-du-Rouvray. Responsable des filières Informatique et Sciences du Numérique à CESI.

Mes recherches se situent à l’intersection de l’IA en éducation (AIED) et de la Cognitive Network Science (CNS). Initialement centrées sur la localisation en intérieur et la reconnaissance d’actions, elles portent aujourd’hui sur l’alignement pédagogique des IA génératives.

Le problème central que j’étudie est la sycophantie pédagogique : le désalignement structurel entre des grands modèles de langage optimisés pour la préférence immédiate de l’utilisateur et les conditions qui produisent réellement un apprentissage durable (alignement constructif de Biggs, difficultés désirables, échec productif de Kapur). Ce travail articule plusieurs contributions complémentaires : un cadre normatif combinant l’alignement constructif et l’approche par les capabilités, opérationnalisé via le Biggs Alignment Index (BAI) ; un instrument de mesure, APed, qui quantifie l’alignement pédagogique des interactions de tutorat générées par IA ; et d’autres travaux en cours sur la correction de cet alignement chez les agents pédagogiques fondés sur des LLM.

Je suis coordinateur scientifique de l’initiative CAIRE (ANR-23-CMAS-0031, France 2030).

Retrouvez mes publications sur la page dédiée, mes projets de recherche sur la page projets, mes activités d’enseignement sur la page enseignement, et mon premier livre, Décider sans tout savoir, sur la page livre.

Associate Professor / Researcher at the CESI LINEACT UR 7527 laboratory, Saint-Étienne-du-Rouvray. Head of the Computer Science and Digital Science programmes at CESI.

My research lies at the intersection of AI in Education (AIED) and Cognitive Network Science (CNS). Initially focused on indoor localisation and action recognition, it now centres on the pedagogical alignment of generative AI.

The core problem I study is pedagogical sycophancy: the structural misalignment between large language models optimised for a user’s immediate preference and the conditions that actually produce durable learning (Biggs’ constructive alignment, desirable difficulties, Kapur’s productive failure). This work articulates several complementary contributions: a normative framework combining constructive alignment with the capability approach, operationalised through the Biggs Alignment Index (BAI); a measurement instrument, APed, which quantifies the pedagogical alignment of AI-generated tutoring interactions; and further ongoing work on correcting this alignment in LLM-based pedagogical agents.

I am scientific coordinator of the CAIRE initiative (ANR-23-CMAS-0031, France 2030).

Find my publications on the dedicated page, my research projects on the projects page, my teaching activities on the teaching page, and my first book, Décider sans tout savoir, on the book page.

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selected publications

  1. Sci
    Static and Dynamic Evaluation of an UWB Localization System for Industrial Applications
    M. Delamare, R. Boutteau, X. Savatier, and 1 more author
    Sci, Apr 2020
    DOI
  2. Sensors
    A New Dataset of People Flow in an Industrial Site with UWB and Motion Capture Systems
    M. Delamare, F. Duval, and R. Boutteau
    Sensors, 2020
    DOI
  3. IJAIED
    The Constructive-Alignment Gap in AI-in-Education: An Umbrella Review of Applications and Ethical Shifts
    M. Delamare and D. Baudry
    2026
    Submitted to the International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED, Elsevier, IF 8.5, Q1), 15 May 2026 (ref. IJAIE-D-26-00438) – under editorial evaluation. PRISMA 2020 umbrella review, 114 included studies; introduces the Biggs Alignment Index (BAI).
  4. IJAIED
    Quantifying Pedagogical Alignment with Large Language Models: The APed Metric and the Reductionist Drift
    M. Delamare, F. Maillard, and C. Cruz
    2026
    Submitted to the International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAIED), 22 May 2026 (ref. IJAIE-D-26-00450) – under editorial evaluation. Multi-model benchmark (10 LLMs), Bland-Altman agreement analysis, formalisation of the Reductionist Drift.
  5. Éducation permanente
    Un dispositif IA pour développer les capabilités critiques
    M. Delamare, C. Lemaire, and M. Rousseau
    2026
    Submitted to Éducation permanente – under double-blind peer review. Design-based study of "Grand-Mère Ylla", an AI agent with deliberately visible biases, used to develop critical capabilities in engineering students.