Study case

Jeux sérieux multi-joueurs synchrone en ligne
nadine mandran
Sep 7, 2017
Oct 26, 2018
IFE, ENS Lyon
Master 2 Enseignement
ENS, Lyon. Hubble
C2I2E, droit d'auteur et exception pédagogique

Analysis scenario: Découvrir le parcours des apprenants sous forme de pattern Export

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Name of study Q

Jeu sérieux Tamagocours

Description of study Q

Jeu numérique pour apprendre les règles qui encadrent les usages des ressources numériques et l'exception pédagogique, destiné à la préparation du Certificat Informatique et Internet de Niveau 2 Enseignant (C2i2e).

How has the ethical dimension been taken into account? (Discussion, ethics committee, ...) ? Q

Anonymisation des données

Name and contact of person which can give informations about data Q

Valérie EMIN & Valérie Fontanieu

Pour cas d'étude > à fusionner avec "Nom du(es) producteurs" Q

IFE, ENS Lyon

Pour cas d'étude - Fields of education (mathematic, physics, litterature, ...) Q

C2I2E, droit d'auteur et exception pédagogique

Additional Fields

Number of hours of training (number of sessions, total duration of training, number of hours, sessions, ...) Q

2h / 2h

Types of numerical resources available to students (Podcast, MCQ, text, etc.)

un chat / a / ide sous forme de texte et de liens vers les ressources juridiques.

Number of students Q

>200

Number of tutors

aucun

Types of activities set up (groups, distance, ...)

jeu numérique de résolution de problème

Files

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Problematic description Q

L’objectif de cette expérimentation est de mettre en pratique la théorie des situations didactiques et de caractériser les rôles d’apprenant que prend le joueur. Pour se faire, nous cherchons à vérifier : 1) L’existence de certains patterns de jeu significatifs (scénario 4) Utiliser les outils de détection de motifs (ou pattern) ou de règles séquentielles pour mettre en évidence des catégories de joueurs.

Description of research questions Q

1) Analyse de l'appropriation du dispositif à travers un modèle à 2 niveaux (Play1 et Play 2) , évolution au cours du temps à l'intérieur d'une même session, analyse de l'équipe vs analyse individus. 2) Analyse de l'appropriation du dispositif à travers un modèle à 2 niveaux (Play1 et Play 2) : détection de patterns, méthodes ACP, CAH pour caractériser les classes de joueurs (article STICEF soumis).

Methodological considerations

What ethical problems can encountered with this problematic? (E.g. access to individual data, ...) Q

Accès à des données individuelles

References about related problematics Q

Sanchez, E., Mandran, N., Emin Martinez, V., Fontanieu, V., & Emin, C. (submitted). Characterizing the Players Strategies and their Evolution: A Case Study Based on Learning Analytics. Proceedings of SaITE 2016, Guimares, Pt.. Sanchez, E. (forthcoming). Competition and Collaboration for Game-Based Learning: a Case Study. In P. Wouters & H. van Oostendorp (Eds.), Instructional Techniques to Facilitate Learning and Motivation of Serious Games. Heidelberg: Springer. Sanchez, E., Emin Martinez, V., & Mandran, N. (2015). Jeu-game, jeu-play vers une modélisation du jeu. Une étude empirique à partir des traces numériques d'interaction du jeu Tamagocours. STICEF, 22(1). Sanchez, E, & Emin Martinez, V. (2014). Ils jouent, mais quel jeu jouent-ils ? Du jeu sérieux au jeu épistémique actes de la conférence TICE 2014 (pp. 25-36). Béziers. Sanchez, E, & Emin, V. (2014). Toward a model of play: an empirical study. In C. Busch (Ed.), Proceedings of the 8th European Conference on Games Based Learning (Vol. Vol 2, pp. 503-512). Berlin, Germany. Sanchez, E, Emin Martinez, V, Foudil, S, Fesselier, Y, & Abrial, B. (2014). Tamagocours, un tamagotchi pour apprendre les règles d'usage des ressources éducatives numériques. Paper presented at the Journées du e.learning Lyon. Sanchez, E. (2014). Concevoir des jeux permettant l'engagement du joueur : serious game ou serious play ? communication dans le cadre du séminaire "Concevoir des ressources", Institut Français de l'Education, Lyon. Sanchez, E. (2013). Tamagocours, un jeu numérique sur les règles qui encadrent les usages des ressources numériques Actes du VIIe colloque « Questions de pédagogies dans l’enseignement supérieur » (pp. 528-536). Sherbrooke, Qc, Canada. Habgood, J., & Overmars, M. (2006). The Game Maker's Apprentice: Game Development for Beginners. Berkeley, Ca: APress. MESR. (2012). C2i niveau 2 enseignant.: Retrieved from http://www.c2i.education.fr/spip.php?rubrique11. Loisy, C. (2009). Environnements numériques en classe et compétences des enseignants. In J.-L. Rinaudo & F. Poyet (dir.), Environnements numériques en milieu scolaire. Quels usages et quelles pratiques ? (p. 137-158). Lyon : INRP. Sanchez, E. (2011). Key criteria for Game Design. A Framework. . MEET Project. European Commission. fromwww.reseaucerta.org/meet/Key_criteria_for_Game_Design_v2.pdf Sanchez, E. (2012). Serious game ou serious play ? Interactions et apprentissage avec des jeux sérieux. ARGOS, CNDP. Sanchez, E., Jouneau-Sion, C., L, D., Young, S., Lison, C., & Kramar, N. a. (2012). Fostering Epistemic Interactions with a Digital Game. A Case Study about Sustainable Development for Secondary Education. Paper presented at the IOSTE 2012, La Medina - Yasmine Hammamet, Tunisia.

Additional fields

Description of data

Data location Q

Undertracks pour visualisation, R, Spad pour les "stats", kTBS pour la découverte de patterns.

Description of the storage format of data (files, data base, ... ) Q

Les données ont été collectées à partir d’un fichier CSV comprenant la totalité des traces pour la période, tous groupes et utilisateurs confondus.

Data description (e.g. contents, size, number of records, ...) Q

Données apprenant = trace brute chronologique : actions unitaires avec timestamp, id joueur, id groupe, id action, id ressource/item.

Pour cas d'étude - Data properties (name, labs, universities, companies, ...) Q

ENS, Hubble

Description of data collect

Story of data production (e.g. version, ...)

Le jeu a été utilisé une première fois en 2014, toutes les traces recueillies ont donné lieu a / une analyse quantitative. / Pour les données de 2015, ce sont les mêmes traces des actions de jeu qui ont été / collectées qu’en 2014. Le jeu a été complexifié pour la session de 2015 en créant une / difficulté progressive par niveau (suppression de la majorité des ressources libres de droits / des niveaux 4 et 5 et restriction des modes de diffusion disponibles) + quand une action est / trop souvent répétée à l’identique (même joueur, même type de ressource, même mode de / diffusion), le joueur est bloqué et doit varié l’alimentation du Tamago.

Additional fields

General Information

Purposes of analysis Q

Exploration/ découverte de tous les patterns individuels et de groupe existants de tailles variables (2,3,4...), patterns de "base" composables avec d'autres. Tester l’utilisabilité du prototype Transmute dans la recherche de motifs séquentiels récurrents dans le cadre de l’étude de Tamagocours. Utilisation d’algorithmes de découverte de connaissances non supervisée. Quelques fonctionnalités de découverte supervisée.

Person(s) in charge of the analysis (pre-processing and processing) Q

Béatrice Fuchs, avec l’assistance de Caroline Emin

Which actors would be interested in the analysis and why?

Chercheur en SHS, analyste Chercheur : Vérifier que les patterns précédemment identifiés sont pertinents, découvertes de nouveaux patterns signifiants.

Date or period of the analysis

Juillet 2015, sur des données de mars-avril 2015

How has the ethical dimension of the analysis been taken into account?

Anonymisation des données

Pre-processing of data

Global description of pre-processing

Un petit programme python a été écrit pour générer les traces à partir du fichier CSV dans un format reconnu par le KTBS. Quelques transformations ont été réalisées (concaténations d’attributs notamment).

Plateforms or softwares to pre-process data

Transmute et l’ensemble des modules qui constituent son architecture : − DisKit : pré et post-traitement (processus d’extraction de connaissances à partir de traces) − DisKit inclut un module de fouille de séquences DMT4SP (Data Mining Techniques For Sequence Processing) développé par C. Rigotti du laboratoire LIRIS à Lyon − KTBS : noyau de stockage et de gestion de base de traces − Samotraces : module d’affichage de traces et de gestion des accès au KTBS

Treatments of data

Overall description of the treatments used (e.g. make a list of the methods used)

utilisé précédemment : Undertracks, Outils pattern IFE, SPAD, autres suggestions : expressions régulière relations d'allen.

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General information

Description of analysis results Q

Les premières analyses ont été réalisées avec une dizaine de traces et on a facilement mis en évidence les motifs récurrents identifiés lors des analyses précédentes (SAF-AF). Nous n’avons pas pu mener à terme une analyse exhaustive pour rechercher de nouveaux motifs faute de temps. Nous avons néanmoins observé des motifs récurrents caractéristiques du profil de certains groupes d’utilisateurs de Tamagocours.

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