Réalisé par:
• MESELLEM Ahmed.
• YOUCEF Redah.
Encadré par:
• Mlle BOUSBIA Nabila (LMCS-ESI).
• Mme THOMAS Pradeepa (LIP6-...
ContexteContexte
Problématique
Objectifs
Plan
2
Sensibiliser
Informer
Eduquer
Qu’est ce qu’un jeu sérieux?
ContexteContexte
Problématique
Objectifs
Plan
3
Exemples de jeux sérieux
ContexteContexte
Problématique
Objectifs
Plan
4
Jeux sérieux versus monde virtuel de simulation
Jeux sérieux
Game play
Int...
Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
5
Les jeux sérieux:
Avantages
Les jeux sérieux:
Inconvénients
Manque de
suivi
Standa...
Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
6
Interprétation
du parcours de
l’apprenant
Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
7
Analyser du comportement de l’apprenant / joueur.
Introduction
Contexte
Problématique
Objectifs
Plan
Etat de l’Art
Modélisation
Réalisation
Conclusion
8
Modélisation Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayés...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
réseaux
bayésiens
Le suivi...
RéalisationEtat de l’Art
Modélisation
Conclusion
16
Modélisation
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
Extraction et
classification
des actions
Extraction des
connaissances
Réseau de
Petri
Ontologie
Etude
Conceptuelle
Réalisa...
RéalisationEtat de l’Art Réalisation
Réalisation
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
Conclusion
27
Modélisation
Outils de
réalisation
Architecture
Outils de
Réalisation
Réflexion
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
28
Modé...
Outils de
réalisation
ArchitectureArchitecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
29
Modélisation
Outils de
réalisation
ArchitectureArchitecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
30
Banque de
traces ...
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
31
Modélisation
Réflexion
Libell...
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
32
Modélisation
Réflexion
Réflex...
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
33
Modélisation
Réflexion
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
34
Modélisation
Réflexion
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
35
Modélisation
Réflexion
Outils de
réalisation
Architecture
Aperçu
RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion
36
Modélisation
Réflexion
Validité de la méthode MOCAH
Puissance des réseau de Petri
combiné à une ontologie
37
Affiner l’ontologie du domaine
Améliorer la formule de taux de performance
Tester l’outil sur un large échantillon
38
Lever le niveau d’abstraction des actions
39
40
Merci pour votre attention
CellCraft
Suivi
Réseau de
Petri
Ontologie
41
Bibliographie
• [ALV 07] ALVREZ J. « Du jeu vidéo au serious game. Approches culturelle, pragmatique et
formelle». Scie...
Questions ?
42
Prochain SlideShare
Chargement dans…5
×

outil de suivi de l-apprenant dans le serious game CellCraft (1)

308 vues

Publié le

0 commentaire
0 j’aime
Statistiques
Remarques
  • Soyez le premier à commenter

  • Soyez le premier à aimer ceci

Aucun téléchargement
Vues
Nombre de vues
308
Sur SlideShare
0
Issues des intégrations
0
Intégrations
3
Actions
Partages
0
Téléchargements
1
Commentaires
0
J’aime
0
Intégrations 0
Aucune incorporation

Aucune remarque pour cette diapositive
  • Madame la présidente de jury ,Mesdames membres de jury, honorable assistance
    Essalamou Alikoum
    Permettez nous de vous exposer l’essentiel de notre travail qui s’intitule « conception et réalisation d’un outil de suivi de l’apprenant dans le serious game CellCraft » , au sein de l’école national supérieur d’informatique, Dans le cadre de l’obtention de diplôme ingénieur d’états en informatique option système informatique.
    outil de suivi de l’apprenant dans le serious game CellCraft
  • Pour introduire notre travail, nous allons commencer par définir le concept de jeu sérieux ou serious game, Alors qu’est qu’un jeu sérieux: un jeu sérieux est une app info combinant l’aspect ludique du jeu vidéo avec l’aspect sérieux de l’apprentissage afin de sensibiliser, informer ou même éduquer.
  • Comme exemple de jeu sérieux nous citons:
    Ludiville: qui est destiné aux conseillers clientèle débutants. L’objectif est de leur faire acquérir les bons réflexes et les bonnes pratiques sur le montage des dossiers de financement immobilier.

    Le Endangered Animals » développé pour MacDonald’s en vue de protéger les animaux. Le jeu met en scène des figurines distribuées dans les menus enfant.
    Hairz's Island : développé pour l’Oréal afin de former les coiffeurs aux différentes teintures ou

    Prog & Play » (Muratet et al., 2009) dont l’objectif est d’enseigner la programmation en premier
    cycle universitaire.

    Cellcraft: destiné au élèves de CEM afin de leurs apprendre les bases de la biologie cellulaire

    Climway » SG destiné à
    sensibiliser aux problématiques écologiques, que
  • Comme exemple de jeu sérieux nous citons:
    Ludiville: qui est destiné aux conseillers clientèle débutants. L’objectif est de leur faire acquérir les bons réflexes et les bonnes pratiques sur le montage des dossiers de financement immobilier.

    Le Endangered Animals » développé pour MacDonald’s en vue de protéger les animaux. Le jeu met en scène des figurines distribuées dans les menus enfant.
    Hairz's Island : développé pour l’Oréal afin de former les coiffeurs aux différentes teintures ou

    Prog & Play » (Muratet et al., 2009) dont l’objectif est d’enseigner la programmation en premier
    cycle universitaire.

    Cellcraft: destiné au élèves de CEM afin de leurs apprendre les bases de la biologie cellulaire

    Climway » SG destiné à
    sensibiliser aux problématiques écologiques, que
  • Malgré qu’ils ont faits leur preuves en matière d’apprentissage grâce à leur autonomie, leur haut niveau d’immersion et leur rentabilité

    Les jeux sérieux présentes quelques lacunes parmi les plus importantes sont: La standardisation de la conception: en effet les chercheurs sont pencher sur des mécanisme pour standardiser la réalisation des SG afin de permettre au expert du domaine de créer scénariser leurs propre jeu sérieux,

    Un autre défaut majeur est le manque de suivi: car il est vrai que dans un jeu sérieux on apprends des trucs, mais la majorité de ces jeu n’offre pas la possibilité à l’apprenant de s’auto-évaluer ou d’être évaluer par un expert sachant que l’évaluation est une étape très importante dans le processus d’apprentissage,
  • Donc la problématique de notre travail c’est de comprendre le parcours de l’apprenant, relier les comportement au connaissance et de fournir un feedback pertinent.





    Ou plus précisément c’est comment donner à l’apprenant la possibilité de s’auto-évaluer ou être évalué,
  • Pour permettre cet évaluation nous proposons un outil de suivi basé sur l’analyse à postériori du comportement de l’apprenant/joueur appliqué sur le je sérieux Cellcraft
    afin de permettre au tuteur d’apprécier non seulement quantitativement mais surtout qualitativement le travail des étudiants sans avoir à explorer la trace détaillée. Tout en favorisant l’auto-évaluation de l’apprenant
  • Durant cette présentation, nous allons :

    Commencer par donner une vue globale sur quelques travaux antérieures dans le domaine de suivi des jeux sérieux

    Ensuite nous passerons à la partie Modélisation dans laquelle nous allons décrire étape par étape la démarche adoptée pour concevoir notre outil,

    Puis nous allons présenter la phase de réalisation et nous terminerons par une conclusion et quelques perspectives.
  • Commençons par la première méthode
  • La première méthode qu’on va vous présenter consiste à intégrer le module de suivi dans le code source même du jeu, le suivi se résume en l’accomplissement de certaines actions critiques prédéfinis par le développeur. L’analyse se fait après l’exe de chaque action en utilisons des régles de typre si,,,,alors
    Ce type d’analyse présente le défaut majeure qu’il ne reconnait que les erreurs prédéfinies par le concepteur.

    Cette méthode implique du temps et des développements importants et alourdit considérablement l’exécution du jeu.
  • Une autre méthode consiste à intégré le jeu sérieux et le module de suivi dans une platforme LMS, cette méthode est intéressante car elle fait le rapprochement entre l’apprentissage classique et le jeu sérieux
    comme exemple de cette approche l’intégration des jeu sérieux réalisé par e-adventure dans les plateforme d’apprentissage LAMS
    Le choix des deux outils est dû à leurs disponibilité en open source et aussi aux flexibilité qu’il offre lors de la modification.
    L’intégration nécessite un développement des deux côtés [ANG 10] :
     Du côté du jeu : une architecture flexible composée de deux couches (the communication layer CL, the Assessment and Adaptation layer AL).
     Du côté du LAMS : une architecture séparant entre le noyau destiné pour la conception des activités d‘apprentissages et les outils conçues pour la gestion des contenus.



    Dans le domaine des jeux sérieux, la plateforme e-Adventure propose un système de
    suivi basé sur des machines à états [MORENO-GER et al., 08]. Dès qu’un état prédéfini par le
    tuteur est atteint, le système enregistre les actions effectuées. Aucune analyse ou
    interprétation n’est proposée actuellement. Il s’agit juste de fournir au tuteur un ensemble de
    variables observées à des moments donnés.
  • Le suivi en utilisant les réseaux bayésiens est très intéressant lui aussi grâce à la liberté qu’il offre à l’apprenant car le modèle expert est construit au fur et à mesure de l’avancement de la partie, il est basé sur le modèle evidence centred design,

    The fundamental ideas underlying ECD came from Messick (1994). This process
    begins by identifying what should be assessed in terms of knowledge, skills,
    or other learner attributes. These variables cannot be observed directly, so behaviors
    and performances that demonstrate these variables need to be identified
  • La dernière méthode que nous allons vous présenter est la méthode de l’équipe MOCAH qui voit un jeu sérieux comme un système dynamique à évènement discret qui évolue dans le temps, donc il peut très bien être modéliser par un réseau de Petri, qui est défini par des transitions qui modélise les actions de l’apprenant et des places pour modéliser les pré et post conditions pour l’exécution d’une action;
    Malgré leur puissance de modélisation des sys dynamique, le réseau de Petri s’avère insuffisant pour modéliser toutes les actions faites par le joueur en effet le RDp ne sert à modéliser que les connaissances procédurales ou séquentiels
  • Pour remédier à ce problème l’équipe fait recours à une ontologie du domaine pour modéliser le reste des actions qui ne peuvent être modéliser par un RDP,
    Dans l’ontologie on trouve 2 types d’entité nœuds et arcs; les nœuds qui représente les différentes actions incluant les actions présentes dans le RDP et les connaissance pédagogique associées à chaque action,

    Les arcs représente les relations entres les différents type d’actions et aussi les relations sémantiques entres les actions et les contenu pédagogique,
  • Dans le tableau suivant un est synthèse de notre état da l’art basée sur 4 critères qu’on a juger influent durant le choix de l’approche à suivre:
    Premièrement ; la formalisation du feedback
    Parcours prédéfini:
    Outil formel:
    Classification des erreurs:
  • Nous entamons maintenant la phase de la modélisation et nous allons commencer par décrire la démarche adopté pour la réalisation de notre projet.
  • La réalisation de notre outil a nécessité les étapes suivantes:

    1,Une Analyse détaillée du jeu cellcraft afin d’extaire les contenus pédagogique
    2,Extaire et classifier les différents types d’actions possibles dans le jeu
    Pour enfin concevoir le réseau de Petri et l’ontologie.
  • Commençons par la première étape:
    Pour extraire les connaissances et les contenu pédagogiques nous avons analyser le jeu cellcraft, Nous avons mis en valeur les différents indicateurs fournis dans le jeu à savoir l’atp le niveau de glucose,,,,etc, afin de les utiliser lors de l’analyse

    Après nous avons bien définit les règles métier ou règles du jeu:
    Par exemple: 1 ribosome= 50 unités d’ Acide Aminique et 10 Acide nucléique,

    Après nous avons formaliser les contenu pédagogiques à retenir, pour les utilisés après dans l’ontologie
  • Durant cette étape nous avons fait un listing des différentes actions possibles dans le jeu, puis nous les avons répartis par objectif, comme vous pouvez le voir sur la tableau. L’objectif de produire des ribosomes: les actions permises ou possibles sont: la recherche de glucose, les click,…etc. et l’action experte est d’avoir suff de ressource pour produire les ribosome
  • Pour la classification des actions extraites auparavant nous avons opter pour la classification CREAM de l’erreur humaine qui classifie les erreurs selon leurs orga dans le temps utilité, optimalité ou justesse et nous l’avons adapté à notre cas d’étude
    Dans notre cas les actions du jeu sont réparties en 2 catégories actions expertes et actions sans effets ou aidantes


    Nécessaire : actions nécessaire pour l’avancement dans le jeu
    Sans effet: qui sont des actions beaucoup plus ergonomiques
  • Après l’extraction des actions nous passons a la conceptions du réseau de Petri, sachant que le RDP ne représente que le comportement expert,
    Comme vous pouvez le voir sur la figure, les action du jeu sont représenter par des transition et les post et pré condition qui défini l’état du système sont représenter par des places,

    Notre réseau de Petri et un peu différent du réseau de Petri proposé par MOCAH, nous avons recouru a qlq modification pour l’adapter au jeu de type gestion de ressources,
    Comme vous pouvez le voir sur la fig 1 une action peut occurer plusieurs fois dans le réseau de Petri,
    NOUS AVONS aussi proposer à l’utilisateur une liberté de choix pour le scénario qu’il veut suivre,

    Une autre adaptation c’est que après la sensibilisation de chaque le réseau de Petri ne représente l’état actuel du jeu pour cela nous avons prooser de mettre à jour le réseau après chaque action,
  • Pour remédier à ce problème nous faisons recours à l’ontologie du domaine pour compléter et affiner l’analyse,
    Comme vous pouvez le voir sur la première figure l’ontologie sert a définir les liens sémantiques entre les différentes actions par exemple comme dans la figure 1
    L’action eat glucose qui est une action experte nécessite un pseudopod,
  • Une autre utilité de l’ ontologie c’est qu’elle sert a représenter les liens entre les actions et les connaissances pédagogique correspondante comme décrit dans la figure suivante
  • Dés qu’une action est jugé erronée par le RDP un autre analyse est effectuer impliquant l’ontologie selon l’algorithme suivant

    Soit elle est nécessaire, sans effet ou s’il n’existe aucun liens: erronée
  • Dans la phase de réalisation

    nous allons d’abord citer les technologie utilisées pour le développement de l'application.
  • Pour réaliser notre projet nous avons utilisé

    Netbeans comme environnement de développement Et la bibliothèque Jfreecart pour la conception des différents graphes,
    Pour établir le réseau de Petri nous avons untiliser l’outil Tina
    Pour définir l’ontologie nous avons utilisé protégé2000
  • Concernant l’architecture, nous allons décrire les composants essentiels de l’application
  • Au début l’utilisateur configure l’application et choisit le fichier de traces qu’il veut analyser puis ce fichier est envoyer à la classe de traitement pour le charger dans un arbre, par la suite l’analyse se fait en utilisant l’ontologie et le réseau de Petri,
  • Au début l’utilisateur configure l’application et choisit le fichier de traces qu’il veut analyser puis ce fichier est envoyer à la classe de traitement pour le charger dans un arbre, par la suite l’analyse se fait en utilisant l’ontologie et le réseau de Petri,
  • Au début l’utilisateur configure l’application et choisit le fichier de traces qu’il veut analyser puis ce fichier est envoyer à la classe de traitement pour le charger dans un arbre, par la suite l’analyse se fait en utilisant l’ontologie et le réseau de Petri,
  • Pour conclure on peut dire que nous avons réussi à vérifier que le suivi en utilisant les réseaux de Petri et l’ontologie est tout a fait applicable sur des jeux sérieux de gestion de ressource, en plus
  • Comme perspectives par rapport à ce travail :
    Il serait intéressant de lever le niveau d’abstraction des actions vers les connaissances
    Une autre perspective c’est de raffiner l’ontologie du domaine afin d’ interpréter toutes les relations entres les actions et les connaissances
    Il serait aussi intéressant de tester l’outil sur un large échantillon d’élève
    C’était tous dans notre présentation, merci pour votre attention.
  • Comme perspectives par rapport à ce travail :
    Il serait intéressant de lever le niveau d’abstraction des actions vers les connaissances
    Une autre perspective c’est de raffiner l’ontologie du domaine afin d’ interpréter toutes les relations entres les actions et les connaissances
    Il serait aussi intéressant de tester l’outil sur un large échantillon d’élève
    C’était tous dans notre présentation, merci pour votre attention.
  • outil de suivi de l-apprenant dans le serious game CellCraft (1)

    1. 1. Réalisé par: • MESELLEM Ahmed. • YOUCEF Redah. Encadré par: • Mlle BOUSBIA Nabila (LMCS-ESI). • Mme THOMAS Pradeepa (LIP6-UPMC). Conception et réalisation d’un outil de suivi de l’apprenant dans le serious game CellCraft 03 Juillet 2012
    2. 2. ContexteContexte Problématique Objectifs Plan 2 Sensibiliser Informer Eduquer Qu’est ce qu’un jeu sérieux?
    3. 3. ContexteContexte Problématique Objectifs Plan 3 Exemples de jeux sérieux
    4. 4. ContexteContexte Problématique Objectifs Plan 4 Jeux sérieux versus monde virtuel de simulation Jeux sérieux Game play Interaction programmée Implémenter en local Unité de lieu chez les acteurs Monde virtuel de simulation Acteurs distants Espace 3D Création d’un monde Uniquement en ligne Interaction humaine Création d’un avatar En ligne Scénarisation Interaction Sérieux
    5. 5. Problématique Objectifs Plan Contexte 5 Les jeux sérieux: Avantages Les jeux sérieux: Inconvénients Manque de suivi Standardisation de la conception Se former en autonomie et en local. Immersion Rentabilité
    6. 6. Problématique Objectifs Plan Contexte 6 Interprétation du parcours de l’apprenant
    7. 7. Problématique Objectifs Plan Contexte 7 Analyser du comportement de l’apprenant / joueur.
    8. 8. Introduction Contexte Problématique Objectifs Plan Etat de l’Art Modélisation Réalisation Conclusion 8
    9. 9. Modélisation Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Etat de l’Art Le suivi intégré dans le code source 9 Méthode MOCAH
    10. 10. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 10 Module de suivi Méthode MOCAH Jeu sérieux Action1 Action2 Action3 . . . . Actionn Modélisation
    11. 11. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 11 Plateforme d’apprentissage Jeu sérieux Module de suivi Méthode MOCAH Modélisation
    12. 12. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 12 Méthode MOCAH Modélisation
    13. 13. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 13 Méthode MOCAH Préconditions Action Post conditions Modélisation
    14. 14. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 14 Méthode MOCAH Ontologie du domaine Action Action Connaissance Modélisation
    15. 15. Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art Suivi des jeux intégrés dans les LMS Suivi par réseaux bayésiens Le suivi intégré dans le code source 15 Méthode MOCAH Synthèse Formalisation du Feedback Parcours expert prédéfinis Utilisation des outils formels Classification des erreurs Modélisation
    16. 16. RéalisationEtat de l’Art Modélisation Conclusion 16 Modélisation
    17. 17. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 17 Modélisation Extraction des connaissances Classification des actions Réseau de Petri Ontologie
    18. 18. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 18 Indicateurs de ressources Modélisation
    19. 19. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 19 Modélisation Objectif Actions possibles Action experte Produire quelques ribosomes Chercher glucose Déplacer Click Click centrosome Click noyau Click mitochondrie Chercher du NA et AA suffisant pour produire les ribosomes. Produire les ribosomes.
    20. 20. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 20 Modélisation Organisation dans le temps Selon l’utilité Actions sous- optimales Actions erronées Classification CREAM
    21. 21. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 21 FIG1: Réseau de Petri niveau 1 FIG2: Réseau de Petri niveau 2 Modélisation
    22. 22. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 22 Modélisation Action trop tard Action Experte Appartie nt aux actions manqua ntes ? Action franchis sable ? Chargement d’action Oui Oui Non
    23. 23. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 23 Modélisation Action franchis sable ? Chargement d’action Action trop tôt Action redondante Action inutile Action erronée Sorties marquée s avant l’exécuti on Actions manqua ntes avant elle? Appartie nt à la solution experte ? Non Oui Non Oui Non Oui Non
    24. 24. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 24 Modélisation
    25. 25. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 25 Modélisation
    26. 26. Extraction et classification des actions Extraction des connaissances Réseau de Petri Ontologie Etude Conceptuelle RéalisationEtat de l’Art Conclusion 26 Modélisation Algorithme d’analyse Chargement de l’action du joueur. Chargement de l’action experte attendue. Recherche de l’action du joueur dans l’ontologie. Recherche de l’action experte dans l’ontologie. Détermination de la relation entre les deux actions. Libeller l’action selon des décisions prédéfinies. Passer à l’action suivante & chargement du RdP.
    27. 27. RéalisationEtat de l’Art Réalisation Réalisation Outils de réalisation Architecture Aperçu Conclusion 27 Modélisation
    28. 28. Outils de réalisation Architecture Outils de Réalisation Réflexion RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 28 Modélisation Aperçu
    29. 29. Outils de réalisation ArchitectureArchitecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 29 Modélisation
    30. 30. Outils de réalisation ArchitectureArchitecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 30 Banque de traces .XML Réseau de pétri Traitement du fichier XML Ontologie Analyse et interprétation Paramétrage du système Visualisation des résultats Sous forme d’arbre Modélisation Réflexion
    31. 31. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 31 Modélisation Réflexion Libellé de l’action Poids (α) Experte 1 Nécessaire 1/2 Sans effet 1/3 Trop tard 1/5 Trop tôt 1/7 Inutile 1/11 Redondante 1/13 Erronée 1/17 Réflexion sur la représentation des indicateurs
    32. 32. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 32 Modélisation Réflexion Réflexion sur la représentation des indicateurs Cas experte Nécessaire Sans effet Trop tard Trop tôt inutile redondante erroné e Taux % 1 5 3 0 0 0 0 0 0 67,18 % 2 5 3 2 0 0 0 0 0 55,97 % 3 5 3 2 2 1 0 0 0 44,76 % 4 5 3 2 2 1 2 0 0 38,91 % 5 5 3 2 2 1 2 2 0 34,40 % 6 5 3 2 2 1 2 2 3 29,24 %
    33. 33. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 33 Modélisation Réflexion
    34. 34. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 34 Modélisation Réflexion
    35. 35. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 35 Modélisation Réflexion
    36. 36. Outils de réalisation Architecture Aperçu RéalisationEtat de l’Art Réalisation Conclusion 36 Modélisation Réflexion
    37. 37. Validité de la méthode MOCAH Puissance des réseau de Petri combiné à une ontologie 37
    38. 38. Affiner l’ontologie du domaine Améliorer la formule de taux de performance Tester l’outil sur un large échantillon 38
    39. 39. Lever le niveau d’abstraction des actions 39
    40. 40. 40 Merci pour votre attention CellCraft Suivi Réseau de Petri Ontologie
    41. 41. 41 Bibliographie • [ALV 07] ALVREZ J. « Du jeu vidéo au serious game. Approches culturelle, pragmatique et formelle». Science de la communication et de l’information. Toulouse. Université TOULOUSE II - Toulouse le Mirail et Université TOULOUSE III - Paul Sabatier. 17 Décembre 2007.445 p. • [ANG 10] ÁNGEL B, JAVIER T, EUGENIO J., IVAN M, PABLO M, BALTASAR F. « Easing Assessment of Game-based Learning with <e-Adventure> and LAMS ». MTDL.10 Octobre 2010. Firenze. Italy. • [THO 11] THOMAS P, YESSAD A et LABAT J. « Réseaux de Petri et ontologies : des outils pour le suivi de l’apprenant dans les jeux sérieux». Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain. 2011. Belgique. P 435-447.
    42. 42. Questions ? 42

    ×