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).
Comment la dimension éthique de l'étude a-t-elle été prise en compte ?
Q
Anonymisation des données
Nom et contact des personnes qui peuvent donner des informations sur les données
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 des questions de recherche
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).
Considérations méthodologiques
Quels problèmes éthiques peuvent se poser avec cette problématique ? ( e.g. accès à des données individuelles, ...)
Q
Accès à des données individuelles
Réferences sur des problématiques proches
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.
Historique sur la production des données (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.
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.
Responsable(s) de l'analyse (pre-traitement et traitement)
Q
Béatrice Fuchs, avec l’assistance de Caroline Emin
Acteurs susceptibles d'être intéressés par l'analyse et pourquoi ?
Chercheur en SHS, analyste
Chercheur : Vérifier que les patterns précédemment identifiés sont pertinents, découvertes de nouveaux patterns
signifiants.
Date ou période de l'analyse
Juillet 2015, sur des données de mars-avril 2015
Comment la dimension éthique de l'analyse a-t-elle été prise en compte ?
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).
Plateformes ou logiciels pour pre-traiter les données
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
Traitement des données
Description globale des traitements mis en place (e.g. faire une liste des méthodes utilisées)
utilisé précédemment : Undertracks, Outils pattern IFE, SPAD, autres suggestions : expressions régulière relations d'allen.
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.