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Mesurer l’émotion,
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en contexte de jeu
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L’apprenant n’est pas
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Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D.
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EASE TO UNDERSTAND?Facile à utiliser ?
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UXExpérience utilisateur
en contexte d’affaires
intelligence d’affaires
Marketing et
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Laboratoire d’expérience utilisateur
en contexte d’affaires
Comité
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Marketing
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COURTEMANCHE, Ph.D.
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Tech3Lab 2015 :
le plus important laboratoire UX
en Amérique du Nord !
Organismes subventionnaires
Partenaires
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Caroline AUBÉ Management
Gilbert BABIN TI
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Utiliser l’oculométrie pour mesurer
l’attention et l’engagement de
l’apprenant
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Qu’est-ce que l’oculométrie ?
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Tobii EyeTracker X60
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Source: http://eyetracking.me/?page_id=9
Qu’est-ce que l’oculométrie
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Parcours oculaire
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Attention visuelle:
Carte de chaleur
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Figure 1. Illustration of pupillary responses in cognitive task
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Activité
électrodermale
Activité cardiaque
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Visualisation de
l’ «attention émotionnelle»
Les données oculométriques infor-
ment sur l’attention visuelle des
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TESTS UX SUR LA PUBLICITÉ
RÉSULTATS
Oculométrie (eye-tracking) Reconnaissance faciale
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ERPsim: A simulation game to learn business analytics
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L’attention durant l’apprentissage d’un logiciel :
Carte de chaleur
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Oculométrie mobile
Évaluer l’attention et le
comportement en contexte
multi-scènes
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Comprendre la compré-
hension d’un problème
Évaluer l’attention sélective
entre plusieurs plans
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Mesurer l’activité
cérébrale
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1011
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L’apprentissage dans le cerveau
Source: Hill and Schneider, 2006
Novice Intermédiaire Expert
TRAITEMENT
CONTRÔLÉ
TRAITEMENT
AUTOMATIQUE
Learning in the brain
Source: Hill and Schneider,
Réduction de l’activation
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ALPHA relaxed/reflecting
alert/working
drowsy/ideating
sleep/dreaming
deep dreamless
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THETA
DELTA
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Astronaut/aquanaut Nicole P. Stott and Ross Hein, a
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ALPHA relaxed/reflecting
alert/working
drowsy/ideating
sleep/dreaming
deep dreamless
BETA
THETA
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Observer l’engagement
en temps réel
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La relation entre l’engagement
et le gain conceptuel
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© Copyright Tech3Lab 2015
Expérience optimale en
contexte d’apprentissage
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Prédire l’expérience
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Analyse de l’expression
faciale et prédiction du
comportement du joueur
Léger et al (unpublished)
© Copyright Tech3Lab 2015
Avenues de
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Pre-Test Post-Test
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Description du
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Conception de processus
d’affaires et de systèmes
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Mesurer l’émotion,
l’engagement et apprendre
en contexte de jeu
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L’apprenant n’est pas une boîte noire : mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu

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Une conférence de Pierre-Majorique Léger, Ph. D., professeur titulaire en Technologies de l'information à HEC Montréal, directeur du Laboratoire ERPsim et codirecteur du Tech3Lab.

Résumé : Les outils et les théories de la neuroscience peuvent aider à mesurer et comprendre l’émotion et l’état cognitif des apprenants. Des résultats récents dans le domaine de la neuroéducation démontrent que des outils tels l’oculométrie, l’analyse automatique des émotions faciales, l’électroencéphalographie et l’activité électrodermale peuvent être utilisés pour inférer de manière non intrusive des construits tels que l’engagement et l’attention dans un contexte d’apprentissage. La présentation passe en revue les résultats de recherches scientifiques récentes et en cours, et présente des façons novatrices d’étudier l’apprentissage dans un contexte de jeu.

Biographie : Dr. Pierre-Majorique Léger est professeur titulaire en Technologies de l’information à HEC Montréal, directeur du Laboratoire ERPsim (erpsim.hec.ca) et codirecteur du Tech3Lab (tech3lab.hec.ca). Il détient un doctorat en génie industriel de l’École Polytechnique de Montréal et a poursuivi des études postdoctorales en Technologies de l’information à HEC Montréal et NYU Stern. Il est également professeur invité au Henry B. Tippie College of Business (University of Iowa) et au Tuck School of Business (Dartmouth University). Dr. Léger est un spécialiste dans le domaine de l’expérience utilisateur (UX). Ses recherches se concentrent sur l’utilisation de mesures neurophysiologiques pour inférer des états émotionnels et cognitifs dans en contexte d’interaction humain machine. Il est également un principal inventeur d’ERPsim, un jeu de simulation pour enseigner des progiciels de gestion intégrée, maintenant utilisé dans plus de 220 universités à travers le monde et dans plusieurs organisations du Fortune 1000, tels que Boeing, Coca-Cola, 3M, Kraft, Caterpillar et SAP.

Les séminaires scientifiques du CRIM, gratuits et ouverts à tous, sont donnés par des experts de renommée internationale, des collaborateurs universitaires, le personnel de R-D et les boursiers de 2e et 3e cycles du CRIM. Au programme, des présentations conviviales sur les dernières avancées scientifiques et technologiques.

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L’apprenant n’est pas une boîte noire : mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu

  1. 1. L’apprenant n’est pas une boîte noire : Mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D. Co-directeur Tech3Lab, directeur ERPsim Lab HEC Montréal
  2. 2. © Copyright Tech3Lab 2015 L’apprenant n’est pas une boîte noire : PIERRE-MAJORIQUE LÉGER, Ph.D. Co-directeur Tech3Lab HEC Montréal
  3. 3. © Copyright Tech3Lab 2015 Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D. Professeur titulaire Director ERPsim Lab Co-director Tech3Lab pml@hec.ca Grad studies Post-Doctorate Labs Visiting Professor https://www.researchgate.net/profile/Pierre-Majorique_Leger
  4. 4. © Copyright Tech3Lab 2015 EASE TO UNDERSTAND? EASE TO UNDERSTAND? Pre-Test Post-Test Attitude Connaissance Attitude Connaissance Facile à utiliser ? Facile à utiliser ?
  5. 5. © Copyright Tech3Lab 2015 EASE TO UNDERSTAND? EASE TO UNDERSTAND? Pre-Test Post-Test Attitude Connaissance Attitude Connaissance Compétence Facile à utiliser ? Facile à utiliser ?
  6. 6. © Copyright Tech3Lab 2015 EASE TO UNDERSTAND?Facile à utiliser ?
  7. 7. © Copyright Tech3Lab 2015 EASE TO UNDERSTAND?Facile à utiliser ?
  8. 8. UXExpérience utilisateur en contexte d’affaires intelligence d’affaires Marketing et commerce électronique Technologies de l’information Innovation 2013
  9. 9. Laboratoire d’expérience utilisateur en contexte d’affaires
  10. 10. Comité de direction SYLVAIN SÉNÉCAL, Ph.D. Co-directeur Professeur titulaire Marketing FRANÇOIS COURTEMANCHE, Ph.D. Responsable des opérations Informatique MARC FREDETTE, Ph.D. Professeur Science de la décision PIERRE-MAJORIQUE LÉGER, Ph.D. Co-directeur Professeur titulaire Technologies de l’information ELISE LABONTÉ-LEMOYNE, Ph.D. Chercheure postoctorale Kinésiologie
  11. 11. © Copyright Tech3Lab 2015 Tech3Lab 2015 : le plus important laboratoire UX en Amérique du Nord !
  12. 12. Organismes subventionnaires
  13. 13. Partenaires
  14. 14. Chercheurs principaux Autres membres Caroline AUBÉ Management Gilbert BABIN TI * Ann-Frances CAMERON TI Michel COSSETTE Gestion des ressources haimaines Danilo C. DANTAS Marketing * Marc FREDETTE Science de la décision Camille GRANGE TI Yany GRÉGOIRE Marketing Réal LABELLE Sciences comptables * Sandra LAPORTE Marketing * Pierre-Majorique LÉGER TI * Renaud LEGOUX Marketing * Ana ORTIZ DE GUINEA TI * Jacques ROBERT TI * Sylvain SÉNÉCAL Marketing Louis-Philippe SIROIS Sciences comptables Stefan TAMS Marketing * Ryad TITAH TI * Membres de l’équipe FQRSC en fonctionnement Henri BARKI TI HEC Montréal Éric BRUNELLE Management HEC Montréal Patrick CHARLAND Didactique UQAM Aude DUFRESNE Communication U de Montréal Alina Maria DULIPOVICI TI HEC Montréal Jean-François GAJEWSKI Finance IAE Savoie Abdelouahab MEKKI Marketing U. Sherbrooke Julien MERCIER Didactique UQAM René RIEDL TI Université Linz Sandrine PROMTEP Marketing UQAM
  15. 15. © Copyright Tech3Lab 2015 Utiliser l’oculométrie pour mesurer l’attention et l’engagement de l’apprenant
  16. 16. © Copyright Tech3Lab 2015 Qu’est-ce que l’oculométrie ?
  17. 17. © Copyright Tech3Lab 2015 Tobii EyeTracker X60 © Copyright Tech3Lab 2015
  18. 18. Tobii EyeTracker X60 © Copyright Tech3Lab 2015
  19. 19. © Copyright Tech3Lab 2015 Source: http://eyetracking.me/?page_id=9 Qu’est-ce que l’oculométrie
  20. 20. © Copyright Tech3Lab 2015 Parcours oculaire
  21. 21. © Copyright Tech3Lab 2015 Attention visuelle: Carte de chaleur
  22. 22. © Copyright Tech3Lab 2015 !! ! Figure 1. Illustration of pupillary responses in cognitive task execution, (A) Mental multiplication task and pupil size change, (B) Difficulty effect on pupil dilation evoked by mental multi- plication of two numbers displayed together for eight seconds (adopted from Klingner's Dissertation (Figure 5.5) [1]). (B) (A) Source: Hossein & Yeasin, 2014
  23. 23. Activité électrodermale
  24. 24. Activité cardiaque et respiration
  25. 25. Visualisation de l’ «attention émotionnelle» Les données oculométriques infor- ment sur l’attention visuelle des utilisateurs d’une interface. Synchronisées et triangulées avec l’oculométrie, les mesures phy- siologiques peuvent permette de créer une topologie représentant leur distribution sur l’interface. Une visualisation de cette topologie sous forme de carte de chaleur (heatmap) permet de contextuali- ser les réactions psychophysiolo- giques des utilisateurs. Par exemple, voir où elles surviennent le plus fréquemment.
  26. 26. TESTS UX SUR LA PUBLICITÉ RÉSULTATS Oculométrie (eye-tracking) Reconnaissance faciale
  27. 27. © Copyright Tech3Lab 2015 ERPsim: A simulation game to learn business analytics Since 2009, more than 17000 simulations in 225 universities around the world. 22 000 students used ERPsim in 2014 1000 faculty trained on ERPsim worldwide ACADEMIC COMMERCIAL RESEARCH Several researchers have started using ERPsim to run experimental protocol in IS. Visit http://erpsim.hec.ca/en/cite Many large organizations, such as Boeing, Coca-Cola, 3M, Kraft, Caterpillar, Pfizer and SAP, are using ERPsim to train their end-users on ERP systems. Statistics on ERPsim in the academic world
  28. 28. © Copyright Tech3Lab 2015 L’attention durant l’apprentissage d’un logiciel : Carte de chaleur
  29. 29. © Copyright Tech3Lab 2015 Oculométrie mobile Évaluer l’attention et le comportement en contexte multi-scènes
  30. 30. © Copyright Tech3Lab 2015 Comprendre la compré- hension d’un problème Évaluer l’attention sélective entre plusieurs plans
  31. 31. © Copyright Tech3Lab 2015 Mesurer l’activité cérébrale
  32. 32. © Copyright Tech3Lab 2015 1011
  33. 33. ÜííéWLLìéäç~ÇKïáâáãÉÇá~KçêÖLïáâáéÉÇá~LÉåLÉLÉQLqÉíêáë|alp|NV=ÜííéWLLìéäç~ÇKïáâáãÉÇá~KçêÖLïáâáéÉÇá~LÉåLÉLÉQLqÉíêáë|alp|NVUSKéåÖ= USKéåÖ
  34. 34. © Copyright Tech3Lab 2015 L’apprentissage dans le cerveau Source: Hill and Schneider, 2006 Novice Intermédiaire Expert
  35. 35. TRAITEMENT CONTRÔLÉ TRAITEMENT AUTOMATIQUE Learning in the brain Source: Hill and Schneider, Réduction de l’activation du réseau de contrôle Novice Intermédiaire Expert
  36. 36. © Copyright Tech3Lab 2015
  37. 37. ALPHA relaxed/reflecting alert/working drowsy/ideating sleep/dreaming deep dreamless BETA THETA DELTA
  38. 38. © Copyright Tech3Lab 2015 Astronaut/aquanaut Nicole P. Stott and Ross Hein, a professional aquanaut from the University of North Carolina at Wilmington (UNCW), assist University of Cincinnati physician Tim Broderick apply a net with electrodes for an electroencephalogram (EEG) study
  39. 39. © Copyright Tech3Lab 2015 ALPHA relaxed/reflecting alert/working drowsy/ideating sleep/dreaming deep dreamless BETA THETA DELTA Pope, Alan T., Edward H. Bogart, and Debbie S. Bartolome. “Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.” Biological psychology 40.1 (1995): 187-195.
  40. 40. © Copyright Tech3Lab 2015 Observer l’engagement en temps réel
  41. 41. © Copyright Tech3Lab 2015 La relation entre l’engagement et le gain conceptuel R = 0,38 2 4 6 8 10 12 14 16 18 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 Averageengagementlevel(EEG) Conceptual gain (FCI) Correlation between average measured engagement and conceptual gain (n=22)
  42. 42. © Copyright Tech3Lab 2015 Expérience optimale en contexte d’apprentissage
  43. 43. © Copyright Tech3Lab 2015 FLOW = Difficult y and Compet ency + Psychophysiological stat e of t he learner Prédire l’expérience optimale (Flow) 16% 18% © Copyright Tech3Lab 2015 Léger, Pierre-Majorique, et al. “Neurophysiological correlates of cognitive absorption in an enactive training context.” Computers in Human Behavior 34 (2014): 273-283.
  44. 44. © Copyright Tech3Lab 2015 Prédire l’expérience optimale (Flow) en contexte multijoueur Flow of player (A) = Difficult y + Compet ency + Player (A) + Player (B) 66% Bastarache, Léger, Courtemanche, Sénécal and Fredette (2015) Measuring Flow Using Psychophysiological Data in a Multiplayer Gaming Context, Information Systems and Neuroscience, Lecture Notes in Information Systems and Organisation.
  45. 45. © Copyright Tech3Lab 2015 Analyse de l’expression faciale et prédiction du comportement du joueur Léger et al (unpublished)
  46. 46. © Copyright Tech3Lab 2015 Avenues de recherche EASE TO UNDERSTAND? EASE TO UNDERSTAND? Pre-Test Post-Test Attitude Connaissance Attitude Connaissance Compétence Facile à utiliser ? Facile à utiliser ?
  47. 47. Description du Microprogramme ▪▪ Microprogramme de niveau M.Sc. ▪▪ Clientèle : Professionnel voulant se spécialiser en gestion de l’expérience utilisateur ▪▪ Domaines d’application : Marketing interactif, Jeux, Ergonomie web et applicatif, Experience client, Intelligence d’affaires UX ▪▪ Première cohorte : Début du programme - Hiver 2016 ▪▪ Cinq cours spécialisés gestion de l’expérience utilisateur ▪▪ Nombre de place limité à 25 étudiants ▪▪ Horaire : Fin d’après-midi.
  48. 48. Conception de processus d’affaires et de systèmes d’information Les cours du microprogramme Microprogramme de 15 crédits Durée minimale : 2 trimestres Durée maximale : 3 ans admission : HIVER 2016Les 5 cours : Analyse et inférence statistique Web analytique UX : fondements et mesures 1 2 4 3 Réalisation d’un projet EN UX 5
  49. 49. L’apprenant n’est pas une boîte noire : Mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D. Co-director Tech3Lab, directeur ERPsim Lab HEC Montréal

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