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EASE TO UNDERSTAND? EASE TO UNDERSTAND?
Pre-Test Post-Test
Attitude Connaissance Attitude Connaissance
Facile à utiliser ? Facile à utiliser ?
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EASE TO UNDERSTAND? EASE TO UNDERSTAND?
Pre-Test Post-Test
Attitude Connaissance Attitude Connaissance
Compétence
Facile à utiliser ? Facile à utiliser ?
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Dimensions de l’engagement
Comportemental
Émotif
Cognitif
Fredricks, Blumenfeld et Paris, 2005
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Métriques utiles en oculométrie
Engagement
Nombre de fixations,
temps passé sur une zone
Traitement
Durée de fixation
Clarté
Temps pour la première
fixation, Fixations a priori.
Ordre de traitement
Séquence du regard
Compréhension
Nombre de fixations
répétées
Charge cognitive
Dilatation de la pupille
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!!
!
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
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Pupillométrie Effet cognitif des contextes dans la
résolution de problèmes de physique
(n=16)
2.900
2.910
2.920
2.930
2.940
2.950
2.960
2.970
Décontextualisé ContextualiséDécontextualisé Contextualisé
*
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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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L’apprentissage dans le cerveau
Source: Hill and Schneider, 2006
Novice Intermédiaire Expert
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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.
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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)
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Prédire la performance
Cirret-Galan et Beal, 2012
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Easy Hard Both
Prédiction de la performance
résolution de problèmes
mathématiques
(n=16)
Prédiction de la performance
résolution de problèmes
mathématiques
(n=16)
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En synthèse
▪▪ Enrichissement des données
▪▪ Oculométrie : mieux comprendre
▪▪ Données cognitives et émotives :
choix des designers
▪▪ Engagement trop élevé :
contre-performance