Soutenance de thèse, Bérénice Lemoine
Date : 27/09/2024
Heure : 9h00
Lieu : IUT de Laval, Anphi 2
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Titre : Génération d’activités de jeux d’entrainement adaptées : un framework de conception et d’implémentation fondé sur l’ingénierie dirigée par les modèles
Composition du jury :
- Sophie DUPUY-CHESSA, Professeure, Université Grenoble-Alpes (Rapporteure)
- Karim SEHABA, Maitre de conférences et HDR, Université Lumière Lyon 2 (Rapporteur)
- Amel YESSAD, Maitresse de conférences, Sorbonne Université (Examinatrice)
- Marianne HUCHARD, Professeure, Université de Montpellier (Examinatrice)
- Sébastien GEORGE, Professeur, Le Mans Université (Directeur)
- Pierre LAFORCADE, Maitre de conférences, Le Mans Université (Encadrant)
Résumé :
La génération procédurale est une méthode très utilisée dans les jeux vidéo pour proposer du contenu varié et adapté aux joueurs. Cependant, cette méthode est peu utilisée dans le domaine des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH). Dans cette thèse, nous nous intéressons à la génération d’activités de jeu pour l’entrainement aux connaissances déclaratives (i.e., informations factuelles telles que les lois, les tables de multiplication). Ce contexte nécessite de proposer aux apprenants des activités variées et adaptées pour éviter l’abandon des tâches causé par l’ennui. Le périmètre de cette thèse aborde trois angles d’adaptations : point de vue de l’enseignant sur l’entrainement, progression de l’apprenant-joueur et préférences de joueurs.
Ce travail de thèse s’inscrit dans le domaine de recherche de l’ingénierie des EIAH. L’objectif est de caractériser la génération d’activités et de proposer une approche « générique », c’est-à-dire indépendante d’un domaine didactique spécifique. L’objectif est ainsi de pouvoir réutiliser des éléments de génération pour différents domaines. La thèse s’appuie sur le projet de recherche AdapTABLES qui lui fournit un premier terrain d’étude et d’expérimentation. Ce projet vise la conception et le développement d’un jeu d’entrainement aux tables de multiplication. La contribution de recherche (i.e., étude et moyens de conception) a été élaborée dans ce contexte mais a été généralisée et évaluée également dans d’autres contextes.
Nous avons tout d’abord identifié un genre de jeu compatible avec l’entrainement aux connaissances déclaratives : le Roguelite. Dans ce genre de jeu, les activités ou niveaux de jeu sont générés procéduralement et intègrent une grande variabilité. La répétition est favorisée par une mécanique de « mort permanente ». Ensuite, nous avons : 1) caractérisé et spécifié la génération en analysant les différents besoins d’adaptation (i.e., enseignant, apprenant-joueur) et 2) proposé un framework (i.e., cadre conceptuel et infrastructure logicielle) fondé sur les principes d’Ingénierie Dirigée par les Modèles permettant de concevoir et d’implémenter des générateurs pour l’entrainement aux connaissances déclaratives dans le contexte des jeux de types Roguelite. Les générateurs conçus sont des composants logiciels indépendants produisant des niveaux (i.e., donjons) au format XML, pouvant être interprétés par un jeu d’apprentissage.
Trois générateurs ont été conçus à partir du framework : l’un pour l’entrainement aux multiplications, un second pour l’entrainement aux repères d’histoire-géographie au programme du brevet des collège et un troisième pour l’entrainement aux faits de judo. Le générateur des tables de multiplication est actuellement utilisé dans un jeu d’apprentissage conçu dans le cadre du projet AdapTABLES. Le framework et ses composants ont été validés à partir de tests systèmes, de vérification de modèles, mais aussi au travers d’une expérimentation avec un ingénieur afin d’évaluer l’utilisabilité du framework. De plus, le jeu développé pour le projet AdapTABLES et le générateur associé ont été utilisés plusieurs fois en conditions écologiques.