Study case

Etude et analyse automatique d'interactions multi-joueurs dans le cadre de jeux sérieux
Mathieu Guinebert
Oct 15, 2018
Oct 26, 2018
Mathieu Guinebert, Mathieu Muratet, Amel Yessad, Vanda Luengo
Laboratoire Informatique de Paris 6, Sorbonnes Université
2017-2018
Traces brutes et traces agrégées en activitées. Données statistiques sur les interactions détectées et prévues.
Logique propositionnelle niveau L2
Python
experiment traces données brutes csv
Licence 2
Mathieu Guinebert
Phd Student
Computer Science
Licence deuxième année
Toutes les données sont propriétés de Sorbonnes Université.
Informatique: logique propositionnelle.
Image project : MPLOG
Image project : MPLOG

Analyse scenario

Analyse scenario Language Created at Created by Scenario
Analyse d'interactions dans des traces multi-joueurs FR / Oct 15, 2018 Mathieu Guinebert

Détection automatique d'interactions dans des traces de jeux sérieux.

Des étudiants de L2 ont utilisé un jeu multi-joueurs dédié à la logique propositionnelle. Les traces sont aggrégées en situation d'interaction puis analysée pour tenter de déterminer les interactions effectuées par les joueurs. Les interactions ainsi détectées sont comparées aux informations fournies par les joueurs sur leur ressenti quant à la partie qu'ils viennent d'effectuer.

Mathieu Guinebert

Amel Yessad

Mathieu Muratet

Vanda Luengo

Les interactions multi-joueurs sont extrêmement intéressantes. Elles renforcent la motivation et l'implication des apprenants joueurs. Elles permettent également d'apprendre des compétences spécifiques comme le travail en équipe.

Les joueurs n'ont cependant pas tous les mêmes besoins et ni les mêmes goûts en matière d'interaction. Détecter quel type d'interaction est privilégié par un joueur et à quel moment il y fait appel est donc intéressant, tant d'un point de vue du game design que du profilage des joueurs.

Les interactions sont cependant des processus sociaux complexes impliquant à la fois des éléments verbaux et non-verbaux. Leur détection automatique n'est donc pas simple. Cette difficultée est par ailleurs renforcée par l'absence de consensus sur les définitions des interactions en fonction des domaines ou de l'individu concerné.

- Comment détecter des interactions uniquement à l'aide des actions de jeu?

- Comment formaliser et modéliser des interactions multi-joueurs de manière flexible pour permettre à chacun d'exprimer sa vision des interactions?

- Comment s'assurer que les interactions détectées soit bien conformes aux interactions ressenties par les joueurs?

Logs des joueurs au format txt réparti en 6 groupes de tailles variables
- actids_id: séquence d'activité des joueurs
- actsurids_id: questionnaire de fin de session des joueurs
- gameids_id: séquence d'actions des joueurs
- chatids_id: chat des joueurs

Déterminer les corrélations qu'ont les différentes features d'interactions entre elles et déterminer les corrélation entre les interactions détectées et les ressentis fournis par les étudiants.