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

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

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

Learning Game 2.0: Support for Game Modding as a Learning Activity

International audienceWhen we talk about video game, we observe that people who modified it are those who best knows its content. Thus we can consider game modifications as a way of knowledge appropriation. In this paper, we apply this model to learning games, positioning the research project in a Web 2.0 approach. If the content of a game can be learned by playing it, it can be more deeply understood by making this game evolving. The Web 2.0 is not defined by its technologies, but by the way of using it. However technologies 2.0 are developed to catalyse this participative way of use. Similarly with video games, specific tools and support are required. If they are simple enough to use, learning by game modding can be accessible to anybody without programming skills. In addition, game modding is a collaborative activity. Modders must be able to share their creations and to discuss their ideas. Thus, in our point of view, a game 2.0 environment is complete only if it allows users to play the game, to collaboratively modify it, and to share their creations. After an explanation of the game modding choice, we will present a model and a toolset for supporting such an educational activity

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

Learning game 2.0 : Support à l'Apprentissage Collaboratif par la Modification de Jeux Vidéo

National audienceLes outils de modding créés depuis quelques années permettent aux joueurs de modifier leurs jeux vidéo de plus en plus facilement. On observe que les personnes qui ont modifié un jeu acquièrent à cette occasion des connaissances sur son fonctionnement et ses contenus. L'idée que nous développons ici est l'application de ce principe aux learning games, pour faire du jeu 2.0 un moyen d'appropriation des connaissances accessible à tout type de public. Dans cet article, nous proposons un modèle d'activité éducative et collaborative basée sur le modding, et une architecture générique de système informatique supportant une telle activité. Nous avons réalisé un prototype implémentant cette architecture, et une expérimentation pour tester le modèle d'activité proposé. Les résultats démontrent que les outils collaboratifs conçus tendent à favoriser l'apprentissage

Toward Personalised Gamification for Learning Environments

International audienceMany learning environments are deserted by the learners, even if they are effective. Gamification is a growing approach used to raise learners' motiva- tion by adding game elements in their environment, but it still pays few attention to the individual differences among learners' motivations. This paper presents a gamification system designed to be plugged on various learning environments. It can be automatically personalised, based on an analysis of the interaction traces

An Environment to Support Collaborative Learning by Modding

International audienceIn this paper, we propose an environment to support collaborative modding, as a new way to learn a subject. Modding can be defined as the activity to modify an existing game with dedicated tools. In a constructivist approach, we base our work on the assumption that modding a learning game can help learners to acquire the concepts of the subject concerned. We also think that modding in collaborative settings can help learners both to learn the subject and to learn to collaborate. We first propose a framework to support collaborative modding activities based on four components: the game, the Game Development Kit (GDK), contextual discussions and a knowledge map. We then propose an architecture that integrates these components on a unique platform. We finally present the results of a first exploratory study that demonstrates the feasibility and the interest of this approach for learning and the need for integrating collaborative tools in a unique environment

Vers une ludification personnalisée dans une plateforme d’Ancrage Mémoriel®

National audienc