Architecture de génération automatique de scénarios pédagogiques de jeux sérieux éducatifs

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 SP J. 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 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

Co-modéliser les connaissances mobilisées dans la pratique professorale pour favoriser l’intégration de nouveaux professeurs dans les universités

L'intégration de la relève professorale dans les universités constitue un enjeu majeur pour l'avenir de l'enseignement supérieur. L'une des façons de favoriser l'intégration de cette relève est de mettre en place des moyens visant à assurer le transfert intergénérationnel de l'expertise professorale, dont le mentorat constitue l'un des moyens adoptés dans certaines universités. Dans cette perspective, nous avons expérimenté une stratégie de mentorat de groupe instrumenté d’un « outil cognitif » agissant comme médiateur des interactions entre les mentors et mentorés. Un petit groupe de professeurs d’une université québécoise (deux de la relève et deux d'expérience) se sont réunis mensuellement sur une période de 14 mois afin de co-construire, à l’aide d'un logiciel utilisant une technique dite de « modélisation des connaissances par objets typés », un modèle graphique des connaissances (procédurales, conceptuelles et stratégiques) mobilisées dans leur pratique de conception de cours. Nous présentons le rationnel sur lequel s’appuie la stratégie proposée et la manière dont elle a été expérimentée. Quelques résultats préliminaires sont rapportés

Architecture de génération automatique de scénarios pédagogiques de jeux sérieux éducatifs

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 SP J. 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 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

Vers une architecture de génération automatique de scénarios pédagogiques pour les jeux sérieux éducatifs (JSÉ)

En réponse aux difficultés que pose la conception de scénarios pédagogiques scriptés dans un jeu sérieux éducatif (JSÉ) (lourdeur du processus de design, risque d’abandon des joueurs-apprenants dû à la monotonie des scénarios, etc.), nous proposons une architecture permettant la génération automatique de scénarios en cours de jeu. Cette architecture fonctionne grâce une méthode de la planification sous incertitude, qui permet au JSÉ de s’adapter de manière continue et automatique aux états de connaissance et de motivation du joueur-apprenant. L’observation des actions du joueur-apprenant en réponses à celles générées par le système permettent de suivre la progression de l’apprentissage du joueur-apprenant, qui peut ensuite être analysée par le pédagogue

An empirical evaluation of a serious simulation game architecture for automatic adaptation

This paper presents an architecture designed for serious simulation games to automatically generate game scenarios adapted to player's level and knowledge. We detail two central modules of the architecture: (1) the player model and (2) the adaptation module. The player model estimates the current knowledge of the player using a Bayesian Network (BN). The evidence variables in the BN are assigned through the observation of player's actions and the current state of the simulation. Considering the estimated player's knowledge and skills, the adaptation module uses automated planning algorithms to dynamically adjust the parameters of the simulation, in order to generate scenarios that will be well suited to improve player's knowledge and skills. We implemented our proposed game architecture in a simulation serious game named Game of Homes. The purpose of this game is to teach the basis of real estate. The player is a virtual real estate broker in a city who has to seek for brokerage contracts, estimate the value of houses, fix asked prices, perform visits, and close the deals. The player competes with other brokers driven by artificial intelligence (AI). We conducted a pilot experiment with human participants (N=10) to validate our architecture in Game of Homes. On day 1, participants were asked to take a pre-test about real estate skills taught in our game. On day 2, participants played Game of Homes for approximately 90 minutes and then filled up a motivation questionnaire. On day 3, participants took a post-test. Preliminary results show that in addition to induce strong motivation among the players, Game of Homes significantly improved real estate skills between pre-tests and post-tests. Results suggest that our serious game architecture allows (a) to induce learning process by providing content adapted to the player progression and (b) to keep the player motivated and interested during the game by adapting the challenge and providing new content

Children's strategies in complex arithmetic

International audienceStrategies used to solve two-digit addition problems (e.g., 27 + 48, Experiment 1) and two-digit Subtraction problems (e.g., 73 - 59, Experiment 2) were investigated in adults and in children from Grades 3, 5, and 7. Participants were tested in choice and no-choice conditions. Results showed that (a) participants used the full decomposition strategy more often than the partial decomposition strategy to solve addition problems but used both strategies equally often to solve subtraction problems; (b) strategy use and execution were influenced by participants' age, problem features, relative strategy performance, and whether the problems were displayed horizontally or vertically: and (c) age-related changes in complex arithmetic concern relative strategy use and execution as well as the relative influences of problem characteristics, strategy characteristics, and problem presentation on strategy choices and strategy performance. Implications of these findings for understanding age-related changes in strategic aspects of complex arithmetic performance are discussed. (C) 2008 Elsevier Inc. All rights reserved

Logs analysis of adapted pedagogical scenarios generated by a simulation serious game architecture

This paper presents an architecture designed for simulation serious games, which automatically generates game-based scenarios adapted to learner's learning progression. We present three central modules of the architecture: (1) the learner model, (2) the adaptation module and (3) the logs module. The learner model estimates the progression of the development of skills targeted in the game. The adaptation module uses this estimation to automatically plan an adapted sequence of in-game situations optimizing learning. We implemented our architecture in Game of Homes, a simulation serious game, which aims to train adults the basics of real estate. We build a scripted-based version of Game of Homes in order to compare the impact of scripted-based scenarios versus generated scenarios on learning progression. We qualitatively analyzed logs files of thirty-six adults who played Game of Homes for 90 minutes. The main results highlighted the specificity of the generated pedagogical scenarios for each learner and, more specifically, the optimization of the guidance provided and of the presentation of the learning content throughout the game

Molecular Imaging and Pharmacokinetic Analysis of Carbon-11 Labeled Antisense Oligonucleotide LY2181308 in Cancer Patients

Antisense oligonucleotides (ASOs) have potential as anti-cancer agents by specifically modulating genes involved in tumorigenesis. However, little is known about ASO biodistribution and tissue pharmacokinetics (PKs) in humans, including whether sufficient delivery to target tumor tissue may be achieved. In this preliminary study in human subjects, we used combined positron emission and computed tomography (PET-CT) imaging and subsequent modeling analysis of acquired dynamic data, to examine the in vivo biodistribution and PK properties of LY2181308 - a second generation ASO which targets the apoptosis inhibitor protein survivin. Following radiolabeling of LY2181308 with methylated carbon-11 ([11C]methylated-LY2181308), micro-doses (&#60;1mg) were administered to three patients with solid tumors enrolled in a phase I trial. Moderate uptake of [11C]methylated-LY2181308 was observed in tumors (mean=32.5ng*h /mL, per mg administered intravenously). Highest uptake was seen in kidney and liver and lowest uptake was seen in lung and muscle. One patient underwent repeat analysis on day 15 of multiple dose therapy, during administration of LY2181308 (750mg), when altered tissue PKs and a favorable change in biodistribution was seen. [11C]methylated-LY2181308 exposure increased in tumor, lung and muscle, whereas renal and hepatic exposure decreased. This suggests that biological barriers to ASO tumor uptake seen at micro-doses were overcome by therapeutic dosing. In addition, 18F-labeled fluorodeoxyglucose (FDG) scans carried out in the same patient before and after treatment showed up to 40% decreased tumor metabolism. For the development of anti-cancer ASOs, the results provide evidence of LY2181308 tumor tissue delivery and add valuable in vivo pharmacological information. For the development of novel therapeutic agents in general, the study exemplifies the merits of applying PET imaging methodology early in clinical investigations.</p