Scénario d'analyse

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.