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ARCHITECTURE DE GÉNÉRATION AUTOMATIQUE DE SCÉNARIOS PÉDAGOGIQUES DE JEUX SÉRIEUX ÉDUCATIFS SOPHIE CALLIES - 2016

Informations

Support : Références scientifiques
Auteur(s) : SOPHIE CALLIES
Editeur : UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL
Date : 2016
Langue : Langue


Description

RÉSUMÉ
 
Cette thèse porte sur les jeux sérieux éducatifs (JSÉ). En tant qu’environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH), les JSÉ doivent adapter leur contenu à la progression de l’apprentissage chez le joueur-apprenant (JA) et, en tant que jeux vidéo, ils doivent chercher à maintenir son engagement dans cette expérience d’apprentissage. Dans un JSÉ, les tâches que réalise le JA ainsi que les rétroactions que fournit le système forment le scénario pédagogique de jeu (SPJ). Cette thèse se focalise sur l’adaptation de ces SPJ à la progression de l’apprentissage du JA, tout en le maintenant engagé. Nous proposons une architecture de génération automatique des SPJ principalement composée d’un modèle du JA et d’un module d’adaptation. Le modèle du JA est soutenu par un réseau bayésien, dont le rôle est d’estimer la progression de l’apprentissage en cours de jeu, afin d’envoyer cette estimation au module d’adaptation, qui, grâce à la technique d’intelligence artificielle de la planification, génère le contenu du SPJ. Nous avons mis en œuvre notre architecture dans un JSÉ de simulation appelé Game of Homes, visant le développement de compétences de base en vente immobilière chez des apprenants adultes. Afin d’évaluer empiriquement notre architecture, nous avons effectué deux expérimentations au cours desquelles nous demandions à des participants de jouer à Game of Homes. Dans une première expérimentation, quatorze participants ont rempli un test de connaissances un jour avant et un jour après la session de jeu. Ils ont également rempli un questionnaire de motivation et d’engagement immédiatement après la partie. Dans une deuxième expérimentation, dix-huit participants ont participé à une session de Game of Homes, et leurs traces enregistrées lors de la partie ont été recueillies. Les résultats des expérimentations montrent que les participants, après avoir joué à Game of Homes, ont développé les connaissances associées aux compétences ciblées dans le JSÉ de simulation, tout en se sentant engagés lors de leur expérience de jeu. De plus, les analyses des traces montrent que les SPJ générés par le système étaient adaptés pour chaque JA et respectaient leur progression d’apprentissage. L’architecture de génération automatique de SPJ présentée dans cette thèse permet non seulement de proposer une démarche d’apprentissage s’adaptant à la progression du JA, mais aussi de révéler des données détaillées sur la démarche de chaque JA qui xx peuvent être utiles au formateur. Notre architecture pourrait être mise en œuvre dans d’autres JSÉ de simulation et donc s’appliquer à d’autres domaines d’expertise.
 
Mots-clefs : jeux sérieux éducatifs de simulation, scénario pédagogique de jeu, système adaptatif d’apprentissage, engagement du joueur-apprenant, développement des compétences, génération automatique de scénarios, réseau bayésien, planification en intelligence artificielle, analyse de traces. 
 
Références (1): 
 
Alvarez J., et Djaouti D. (2010). Introduction au serious game. Limoges : Questions théoriques.