Les synaptotagmines et le transport vésiculaire dans les cellules ? pancréatiques : une isoforme pour chaque étape ?

La libération de l'insuline dans le milieu extracellulaire nécessite la fusion d'une vésicule large à coeur dense (VLCD) avec la membrane plasmique. Ce phénomène, appelé exocytose, est déclenché par une augmentation de la concentration intracellulaire de calcium. Le senseur calcique des cellules β pancréatiques n'est pas strictement connu, cependant une famille de protéines, les Synaptotagmines (Syt) est impliquée dans cette fonction dans les neurones. Afin de caractériser cette famille de protéines dans les cellules insulino-sécrétoires, nous avons produit des anticorps mono-spécifiques des isoformes Syt 8 à Syt 11 et Syt 13. Grâce à ces anticorps et par des techniques de fractionnement cellulaire et d'immunofluorescence nous avons pu établir (1) que l'isoforme Syt 8 a un comportement biochimique de protéine cytosolique (2) que Syt 10 est exprimée dans les cellules primaires du pancréas endocrine, dans les neurones d'hippocampe et dans les cellules chromaffines, mais pas dans les lignées clonales insulino-sécrétoires (3) que Syt 11 et Syt 13 sont exprimées dans les cellules insulino-sécrétoires (4) que Syt 11 est localisée, dans les cellules β pancréatiques, dans un compartiment précoce de la voie de sécrétion qui pourrait être le compartiment intermédiaire (5) Syt 9, mais pas Syt 7, est localisée sur les VLCD et pourrait donc jouer le rôle de senseur calcique de la sécrétion d'insuline. En conclusion, ce travail a permis de caractériser plus précisément la distribution des isoformes des Syt dans les cellules insulino-sécrétoires. Grâce aux anticorps spécifiques et au travail de localisation nous avons ouvert la voie des études fonctionnelles de cette famille de protéines qui semble impliquée dans toutes les étapes du transport vésiculaire.Insulin is released into the extracellular space by fusion of Large Dense Core Vesicles (LDCV) with the plasma membrane. This process, called exocytosis, is triggered by a rise in intracellular calcium. In pancreatic β cells, the principal calcium sensor is currently not precisely known. In neurons a family of proteins, the Synaptotagmins (Syt), play a central role in triggering exocytosis. 16 Syt are known and the elucidation of their subcellular localisation is a prerequisite for functional studies. To further characterise this family in pancreatic β cells, we have used commercial antibodies as well as produced and thoroughly characterized specific antibodies against Syt 8 to Syt 11 and Syt 13. Using subcellular fractionation and immunofluorescence we have established that (1) Syt 8 is expressed as a soluble protein in endocrine cells, (2) Syt 10 is expressed in primary endocrine pancreatic β cells, hippocampal neurons and chromaffin cells but not in clonal insulin-secreting cells, (3) Syt 11 and Syt 13 are expressed in insulin-secreting cells, (4) in pancreatic β cells Syt 11 is localised in an early compartment of the secretory pathway, which could be the intermediate compartment, (5) Syt 9, but not Syt 7, is present on LDCV and may therefore play a major role in triggering exocytosis of insulin-containing vesicles. In conclusion, using specific polyclonal antibodies, we have characterised the distribution of synaptotagmin isoforms in insulin-secreting cells. The observed distribution suggest that this family of protein may be implicated in several steps of intracellular vesicular transport. Functional studies are now to be undertaken in order to precisely describe the role of each isoform

Adaptive Gamification for Learning Environments

(Scimago Q1, ATIEF A+)International audienceIn spite of their effectiveness, learning environments often fail to engage users and end up under-used. Many studies show that gamification of learning environments can enhance learners' motivation to use learning environments. However, learners react differently to specific game mechanics and little is known about how to adapt gaming features to learners' profiles. In this paper, we propose a process for adapting gaming features based on a player model. This model is inspired from existing player typologies and types of gamification elements. Our approach is implemented in a learning environment with five different gaming features, and evaluated with 266 participants. The main results of this study show that, amongst the most engaged learners (i.e. learners who use the environment the longest), those with adapted gaming features spend significantly more time in the learning environment. Furthermore, learners with features that are not adapted have a higher level of amotivation. These results support the relevance of adapting gaming features to enhance learners' engagement, and provide cues on means to implement adaptation mechanisms

Multi-scenario modelling of learning

International audienceDesigning an educational scenario is a sensitive and challenging activity because it is the vector of learning. However, the designed scenario may not correspond to some learners’ characteristics (pace of work, cognitive styles, emotional factors, prerequisite knowledge, …). To personalize the learning task and adapt it gradually to each learner, several scenarios are needed. Adaptation and personalization are difficult because it is necessary on the one hand to know in advance the profiles and on the other hand to produce the multiple scenarios corresponding to these profiles. Our model allows to design many scenarios without knowing the learner profiles beforehand. Furthermore, it offers each learner opportunities to choose a scenario and to change it during their learning process. The model ensures that all announced objectives have enough resources for acquiring knowledge and activities for evaluation

Palmitoylation-dependent association with CD63 targets the Ca2+ sensor synaptotagmin VII to lysosomes

Posttranslational lipid modifications promote association of Syt VII with the tetraspanin CD63, determining its exit from the Golgi and targeting to lysosomes

A system for adaptive gamification of learning environments based on the player profiles of the learners

La ludification des environnements d’apprentissage humain est une approche de plus en plus utilisée pour répondre au manque de motivation des apprenants. Or, plusieurs résultats de recherche montrent que les apprenants ont des sensibilités différentes face aux mécaniques de jeu qui leur sont proposées. Nos travaux de thèse partent du constat que les systèmes de ludification actuels ne prennent pas en compte la diversité des préférences individuelles. Nous proposons de traiter la problématique de l’adaptation des éléments ludiques aux profils des apprenants suivant leurs caractéristiques en tant que joueurs. Nous nous inspirons d’approches existantes dans le domaine des jeux afin de proposer un modèle générique permettant d’adapter les fonctionnalités ludiques selon les profils de joueur des apprenants. Nos contributions théoriques s’articulent autour de deux grands axes. Premièrement, nous proposons de concevoir les fonctionnalités ludiques comme des épiphytes, des systèmes distincts de l’environnement d’apprentissage qui peuvent être activés indépendamment pour chaque utilisateur. Nous avons construit un framework décrivant ce qu’est une Fonctionnalité Épiphyte Ludique (FEL) adaptative. Il est accompagné d’un guide de conception de fonctionnalités à destination des concepteurs de systèmes ludifiés. Deuxièmement, nous proposons un processus d’adaptation dynamique qui fonctionne suivant deux opérations : la sélection des fonctionnalités d’après le profil de joueur et l’évolution du profil de joueur d’après ses interactions avec les fonctionnalités ludiques. Ces opérations sont basées sur un modèle formalisant les liens entre les fonctionnalités ludiques et les types de joueurs des profils. Nous avons implanté les modèles proposés dans un environnement en ligne d’apprentissage de l’orthographe appelé Projet Voltaire. Selon une approche itérative, nous avons organisé trois expérimentations pour évaluer le système proposé. La première a permis de valider l’implémentation du modèle d’adaptation et du modèle de Fonctionnalité Épiphyte Ludique auprès d’un public de collégiens. Les deux expérimentations suivantes se sont déroulées auprès d’un public adulte avec respectivement 67 et 266 participants. Elles étaient centrées sur l’évaluation du modèle d’adaptation et de son impact sur la motivation des apprenants. Elles ont d’une part montré que le modèle d’adaptation peut s’appuyer sur un jugement d’experts pour faire le lien entre les fonctionnalités et les types de joueurs supportés. D’autre part, les résultats ont validé le fait que proposer aux apprenants des fonctionnalités adaptées à leur profil a un impact positif significatif sur leur motivation et sur leur temps d’utilisation de l’environnement d’apprentissage.Gamification of learning environments is becoming a widely used approach to address the lack of learner motivation. However, several research results show that learners have different sensitivities to the proposed game mechanics. In our thesis work, we state that the current gamification systems do not take into account the diversity of individual preferences. We propose to address the issue of the adaptation of playful elements to the learners’ profiles according to their characteristics as players. We base our work on existing approaches in the gaming area in order to provide a generic model for the adaptation of gaming features according to the player profile of the learners. Our theoretical contributions are structured around two main axes. Firstly, we propose to design fun features like epiphytes, systems that are distinct from the learning environment and can be activated independently for each user. We built a framework describing what an Epiphytic Gaming Feature (EGF) is. It comes with a gaming features design guide to help the designers of gamification systems. Secondly, we propose a dynamic adaptation process that works in two steps: the selection of gaming features based on the player profile, and the updating of the player profile according to the user’s interactions with the gaming features. These operations are based on a model that formalizes the links between gaming features and player types. We implemented the proposed models in an online learning environment of French spelling called Projet Voltaire. We conducted three experiments to evaluate the proposed system, according to an iterative process. The first experiment was used to validate the implementation of the adaptation model and the Epiphytic Gaming Feature with an audience of middle school students. The following two experiments were conducted with a public of adults, with 67 and 266 participants respectively. They were focused on the evaluation of the adaptation model and its impact on learner motivation. They showed that the adaptation model can be based on expert judgements to make the link between gaming features and player types. Moreover, the results confirmed that providing the learners with gaming features that are adapted to their player profile has a significant positive impact on their motivation and their usage time of the learning environment

Spectroscopie optique d'heterostructures CdHgTe/CdTe

SIGLEAvailable from INIST (FR), Document Supply Service, under shelf-number : T 84353 / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Motiver les apprenants par une ludification adaptative

National audienceCertaines activités pédagogiques sont moins motivantes que d’autres, comme la mémorisation. Il est alors fréquent que des apprenants abandonnent un EIAH, même quand celui-ci est pédagogiquement efficace. La ludification devient une méthode populaire pour renforcer l'engagement des utilisateurs sur le Web, en ajoutant des éléments ludiques dans l'environnement d'apprentissage. Cependant, peu d'attention est accordée aux préférences individuelles des utilisateurs en tant que joueurs. Cet article présente un système de ludification générique et adaptatif qui peut être appliqué comme une surcouche à tout environnement d'apprentissage sur le Web. Après un état de l'art sur les modèles d’utilisateurs et l'adaptation, nous présentons notre modèle de joueur et l'approche utilisée pour rendre les éléments de jeu génériques et adaptatifs

Un système de ludification adaptative d’environnements d’apprentissage fondé sur les profils de joueur des apprenants

Gamification of learning environments is becoming a widely used approach to address the lack of learner motivation. However, several research results show that learners have different sensitivities to the proposed game mechanics. In our thesis work, we state that the current gamification systems do not take into account the diversity of individual preferences. We propose to address the issue of the adaptation of playful elements to the learners’ profiles according to their characteristics as players. We base our work on existing approaches in the gaming area in order to provide a generic model for the adaptation of gaming features according to the player profile of the learners. Our theoretical contributions are structured around two main axes. Firstly, we propose to design fun features like epiphytes, systems that are distinct from the learning environment and can be activated independently for each user. We built a framework describing what an Epiphytic Gaming Feature (EGF) is. It comes with a gaming features design guide to help the designers of gamification systems. Secondly, we propose a dynamic adaptation process that works in two steps: the selection of gaming features based on the player profile, and the updating of the player profile according to the user’s interactions with the gaming features. These operations are based on a model that formalizes the links between gaming features and player types. We implemented the proposed models in an online learning environment of French spelling called Projet Voltaire. We conducted three experiments to evaluate the proposed system, according to an iterative process. The first experiment was used to validate the implementation of the adaptation model and the Epiphytic Gaming Feature with an audience of middle school students. The following two experiments were conducted with a public of adults, with 67 and 266 participants respectively. They were focused on the evaluation of the adaptation model and its impact on learner motivation. They showed that the adaptation model can be based on expert judgements to make the link between gaming features and player types. Moreover, the results confirmed that providing the learners with gaming features that are adapted to their player profile has a significant positive impact on their motivation and their usage time of the learning environment.La ludification des environnements d’apprentissage humain est une approche de plus en plus utilisée pour répondre au manque de motivation des apprenants. Or, plusieurs résultats de recherche montrent que les apprenants ont des sensibilités différentes face aux mécaniques de jeu qui leur sont proposées. Nos travaux de thèse partent du constat que les systèmes de ludification actuels ne prennent pas en compte la diversité des préférences individuelles. Nous proposons de traiter la problématique de l’adaptation des éléments ludiques aux profils des apprenants suivant leurs caractéristiques en tant que joueurs. Nous nous inspirons d’approches existantes dans le domaine des jeux afin de proposer un modèle générique permettant d’adapter les fonctionnalités ludiques selon les profils de joueur des apprenants. Nos contributions théoriques s’articulent autour de deux grands axes. Premièrement, nous proposons de concevoir les fonctionnalités ludiques comme des épiphytes, des systèmes distincts de l’environnement d’apprentissage qui peuvent être activés indépendamment pour chaque utilisateur. Nous avons construit un framework décrivant ce qu’est une Fonctionnalité Épiphyte Ludique (FEL) adaptative. Il est accompagné d’un guide de conception de fonctionnalités à destination des concepteurs de systèmes ludifiés. Deuxièmement, nous proposons un processus d’adaptation dynamique qui fonctionne suivant deux opérations : la sélection des fonctionnalités d’après le profil de joueur et l’évolution du profil de joueur d’après ses interactions avec les fonctionnalités ludiques. Ces opérations sont basées sur un modèle formalisant les liens entre les fonctionnalités ludiques et les types de joueurs des profils. Nous avons implanté les modèles proposés dans un environnement en ligne d’apprentissage de l’orthographe appelé Projet Voltaire. Selon une approche itérative, nous avons organisé trois expérimentations pour évaluer le système proposé. La première a permis de valider l’implémentation du modèle d’adaptation et du modèle de Fonctionnalité Épiphyte Ludique auprès d’un public de collégiens. Les deux expérimentations suivantes se sont déroulées auprès d’un public adulte avec respectivement 67 et 266 participants. Elles étaient centrées sur l’évaluation du modèle d’adaptation et de son impact sur la motivation des apprenants. Elles ont d’une part montré que le modèle d’adaptation peut s’appuyer sur un jugement d’experts pour faire le lien entre les fonctionnalités et les types de joueurs supportés. D’autre part, les résultats ont validé le fait que proposer aux apprenants des fonctionnalités adaptées à leur profil a un impact positif significatif sur leur motivation et sur leur temps d’utilisation de l’environnement d’apprentissage

Toward an Adaptive Gamification System for Learning Environments

International audienceIn a learning situation, gamification is a way to motivate learners and enhance their participation to learning activities by adding game elements. But it still pays little attention to the individual differences among learners’ preferences as players. This paper presents a generic and adaptive gamification system that can be plugged on various learning environments. The game elements can be automatically adapted, based on an analysis of the interaction traces. The architecture of the proposed system is based on the separation between the control of the pedagogical elements and the control of the game elements. To support the adaptivity of the game elements, we refer to a user model based on a list of player types. The user model is initialized thanks to the traces of interactions, and finally used to predict which game feature will be relevant for the user