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
Image project : Tamagocours
Image project : Tamagocours

Analyse scenario

Analyse scenario Language Created at Created by Scenario
Identifier les types d'apprenants FR / Sep 7, 2017 nadine mandran
Jeu sérieux Tamagocours IFE, ENS Lyon 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).

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).

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 : Quelle est la composition des différentes classes de ludants  ?

Données apprenant = trace brute séquentielle actions unitaires avec timestamp, id joueur, id groupe, id action, id ressource/item. 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. Les données ont été produites de manière écologique avec des étudiants de l'ENS de Lyon. Les données ont été produites de manière écologique avec des étudiants de l'ENS de Lyon.
1) Identifier des stratégies développées dans un jeu par des apprenants-joueurs (connnues) : utilisation du chat, consultation des ressources, recherche de patterns. 2) Identifier une typologie d'apprenants au sein d'un jeu multijoueurs en ligne basée sur l'identification de patterns et l'utilisation de données agrégées (à découvrir ou à confronter avec premiers résultats). 3) Confronter cette typologie avec un modèle théorique (ici : jeu-play 1 et jeu-play 2, Sanchez & al 2014).
A partir de l'analyse factorielle conduite sur les varaibles de l'expérimentation, les élèves ont été classés  dans 5 catégories / Classe 1 : " GAVEURS BAVARDS", n =26 11% / Classe 2 : "GAVEURS " n=72 , 30% / Classe 3 : "EFFICIENTS" n=84 , 35% / Classe 4 : "PRUDENTS", n=50, 21% / Classe 5 : "BAVARDS EXPERTS", n =10, 4%
Mesurer l'évolution des apprenants au cours du temps FR / Sep 7, 2017 nadine mandran
Jeu sérieux Tamagocours 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). IFE, ENS Lyon
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’évolution dans le temps du comportement des joueurs (scénario 3) 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).
Données apprenant = trace brute chronologique : actions unitaires avec timestamp, id joueur, id groupe, id action, id ressource/item. 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.
Evolution au cours du temps de la stratégie du joueur, par rapport aux niveaux du jeu (1,2,3,4,5).
Découvrir le parcours des apprenants sous forme de pattern FR / Sep 7, 2017 nadine mandran
Jeu sérieux Tamagocours 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). IFE, ENS Lyon
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. 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).
Données apprenant = trace brute chronologique : actions unitaires avec timestamp, id joueur, id groupe, id action, id ressource/item. 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.
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.
test à suprimer FR / Mar 26, 2018 nadine mandran