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
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Exemples de jeux sérieux
ContexteContexte
Problématique
Objectifs
Plan
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Jeux sérieux versus monde virtuel de simulation
Jeux sérieux
Game play
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Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
5
Les jeux sérieux:
Avantages
Les jeux sérieux:
Inconvénients
Manque de
suivi
Standa...
Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
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Interprétation
du parcours de
l’apprenant
Problématique
Objectifs
Plan
Contexte
7
Analyser du comportement de l’apprenant / joueur.
Introduction
Contexte
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Etat de l’Art
Modélisation
Réalisation
Conclusion
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Modélisation Réalisation ConclusionEtat de l’artEtat de l’Art
Suivi des jeux
intégrés dans
les LMS
Suivi par
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classification
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Architecture
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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...
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outil de suivi de l-apprenant dans le serious game CellCraft (1)

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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

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