Impact des émotions sur les performances

Les émotions jouent un rôle primordial dans les processus cognitifs et plus particulièrement dans les tâches d’apprentissage. D’ailleurs, plusieurs recherches neurologiques ont montré l’interrelation qui existe entre la cognition et les émotions. Elles ont aussi déterminé plusieurs formes d’intelligence humaine autre que l’intelligence rationnelle parmi lesquelles nous distinguons la forme ayant comme dimension émotionnelle, à savoir l’intelligence émotionnelle, vu son impact sur les processus d’apprentissage. L’intelligence émotionnelle est alors un facteur significatif de réussite scolaire et professionnelle. Sous la lumière de ces constatations présentées, les informaticiens à leur tour, vont alors tenter de consentir de plus en plus de place au facteur émotionnel dans les systèmes informatiques et plus particulièrement dans ceux dédiés à l’apprentissage. L’intégration de l’intelligence émotionnelle dans ces systèmes et plus précisément, dans les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI), va leur permettre de gérer les émotions de l’apprenant et par la suite améliorer ses performances. Dans ce mémoire, notre objectif principal est d’élaborer une stratégie d’apprentissage visant à favoriser et accentuer la mémorisation chez les enfants. Pour atteindre cet objectif, nous avons développé un cours d’anglais en ligne ainsi qu’un tuteur virtuel utilisant des ressources multimédia tels que le ton de la voix, la musique, les images et les gestes afin de susciter des émotions chez l’apprenant. Nous avons conduit une expérience pour tester l’efficacité de quelques stratégies émotionnelles ainsi qu’évaluer l’impact des émotions suscitées sur la capacité de mémorisation des connaissances à acquérir par l’apprenant. Les résultats de cette étude expérimentale ont prouvé que l’induction implicite des émotions chez ce dernier a une influence significative sur ses performances. Ils ont également montré qu’il n’existe pas une stratégie efficace pour tous les apprenants à la fois, cependant l’efficacité d’une telle stratégie par rapport à une autre dépend essentiellement du profil comportemental de l’apprenant déterminé à partir de son tempérament.Emotions play a crucial role in cognitive processes, particularly in learning tasks. Furthermore, several studies in neurosciences have shown that emotion is closely related to cognitive processes. They have also determined many different forms of intelligence other than the rational intelligence; one of them is the form having an emotional dimension which influences the learning processes, namely emotional intelligence. Emotional intelligence is a significant factor in academic and professional success. Under the light of these results, the computer scientists will, in their turn, try to focus on the emotional factor in computer systems and more particularly in those dedicated to learning. The integration of emotional intelligence in these systems, specifically in Intelligent Tutoring System (ITS), will enable them to recognise learner’s emotions and improve his/her performances. In this thesis, our main aim is to develop a learning strategy which promotes and enhances memorization by children. To achieve this aim, we developed an English web course and a virtual tutor using multimedia resources such as voice pitch, music, images, and gestures to induce emotion in the learner. We conducted an experiment to test the effectiveness of some emotional strategies and assessed the impact of aroused emotions on the ability of memorizing knowledge to be acquired by the learner. The results of this experimental study have shown that implicit induction of emotions has a significant influence on learner’s performances. Moreover, no effective strategy can be applied to all learners at the same time. However, the efficiency of a strategy depends mainly on the learner’s behavioral profile based on his temperament

Détection et amélioration de l'état cognitif de l'apprenant

Cette thèse vise à détecter et améliorer l’état cognitif de l’apprenant. Cet état est défini par la capacité d’acquérir de nouvelles connaissances et de les stocker dans la mémoire. Nous nous sommes essentiellement intéressés à améliorer le raisonnement des apprenants, et ceci dans trois environnements : environnement purement cognitif Logique, jeu sérieux LewiSpace et jeu sérieux intelligent Inertia. La détection de cet état se fait essentiellement par des mesures physiologiques (en particulier les électroencéphalogrammes) afin d’avoir une idée sur les interactions des apprenants et l’évolution de leurs états mentaux. L’amélioration des performances des apprenants et de leur raisonnement est une clé pour la réussite de l’apprentissage. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de l’environnement cognitif logique. Nous décrivons des statistiques faites sur cet environnement. Nous avons collecté durant une étude expérimentale les données sur l’engagement, la charge cognitive et la distraction. Ces trois mesures se sont montrées efficaces pour la classification et la prédiction des performances des apprenants. Dans une deuxième partie, nous décrivons le jeu Lewispace pour l’apprentissage des diagrammes de Lewis. Nous avons mené une étude expérimentale et collecté les données des électroencéphalogrammes, des émotions et des traceurs de regard. Nous avons montré qu’il est possible de prédire le besoin d’aide dans cet environnement grâce à ces mesures physiologiques et des algorithmes d’apprentissage machine. Dans une troisième partie, nous clôturons la thèse en présentant des stratégies d’aide intégrées dans un jeu virtuel Inertia (jeu de physique). Cette dernière s’adapte selon deux mesures extraites des électroencéphalogrammes (l’engagement et la frustration). Nous avons montré que ce jeu permet d’augmenter le taux de réussite dans ses missions, la performance globale et par conséquent améliorer l’état cognitif de l’apprenant.This thesis aims at detecting and enhancing the cognitive state of a learner. This state is measured by the ability to acquire new knowledge and store it in memory. Focusing on three types of environments to enhance reasoning: environment Logic, serious game LewiSpace and intelligent serious game Inertia. Physiological measures (in particular the electroencephalograms) have been taken in order to measure learners’ engagement and mental states. Improving learners’ reasoning is key for successful learning process. In a first part, we present the implementation of logic environment. We present statistics on this environment, with data collected during an experimental study. Three types of data: engagement, workload and distraction, these measures were effective and can predict and classify learner’s performance. In a second part, we describe the LewiSpace game, aimed at teaching Lewis diagrams. We conducted an experimental study and collected data from electroencephalograms, emotions and eye-tracking software. Combined with machine learning algorithms, it is possible to anticipate a learner’s need for help using these data. In a third part, we finish by presenting some assistance strategies in a virtual reality game called Inertia (to teach Physics). The latter adapts according to two measures extracted from electroencephalograms (frustration and engagement). Based on our study, we were able to enhance the learner’s success rate on game missions, by improving its cognitive state

LewiSpace: an Exploratory Study with a Machine Learning Model in an Educational Game

The use of educational games as a tool for providing learners with a playful and educational aspect is widespread. In this paper, we present an educational game that we developed to teach a chemistry lesson, namely drawing a Lewis diagram. Our game is a 3D environment known as LewiSpace and aims at balancing between playful and educational contents in order to increase engagement and motivation while learning. The game contains mainly five different missions aim at constructing Lewis diagram molecules which are organized in an ascending order of difficulty. We also conducted an experiment to gather data about learners’ cognitive and emotional states as well as their behaviours through our game by using three types of sensors (electroencephalography, eye tracking, and facial expression recognition with an optical camera) and a self report personality questionnaire (the Big Five). Primary results show that a machine learning model namely logistic regression, can predict with some success whether the learner will success or fail in each mission of our game, and paves the way for an adaptive version of the game. This latter will challenge or assist learners based on some features extracted from our data. Feature extraction integrated into a machine learning model aims mainly at providing learners’ with a real-time adaptation according to their performance and skills while progressing in our game

Classification and Regression of Learner’s Scores in Logic Environment

This paper presents the possibility of classifying and regressing learner’s scores according to different cognitive tasks which are grouped with difficulty level, type and category. This environment is namely, Logic environment. It is mainly divided into three main categories: memory, concentration and reasoning. To classify and regress learner’s scores according to the category and the type of cognitive task acquired, we trained and tested different machine learning algorithms such as linear regression, support vector machines, random forests and gradient boosting. Primary results shows that a random forest algorithm is the most suitable model for classifying and regressing the learners’ scores in cognitive tasks, where the features most important for the model are, in descending order: the task difficulty and the task category in the case of regression, the task difficulty, the time taken by the participant before completing it, and his electroencephalogram mental metrics in the case of classification

Persuasive Argumentation and Emotions: An Empirical Evaluation with Users

International audienc

Persuasive Argumentation and Emotions: An Empirical Evaluation with Users

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