scénarisation dans le jeux sérieux -...

Scénarisation des jeux sérieux

Amel YessadLIP6-UPMC

Objectifs de la scénarisation

• Proposer des parcours vidéo-pédagogiques :– Adaptés aux profils des apprenants

– Adaptés aux besoins des enseignants et/ou des concepteurs

– Valides

• Soutenir la motivation des joueurs/apprenants

– Adaptation de la difficulté

– Garder le « flow » durant le jeu (Mihaly Csikszentmihalyi)

2

Agenda

• Scénarisation des jeux sérieux basée sur la CbKST

• Stratégies d’adaptation des enseignants

• Vérification formelle de scénarios de jeux sérieux

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Quelle scénarisation pour les jeux sérieux?

– Scénarisation didactique (basée sur les compétences)

• Méthode de scénarisation didactique: CbKST (Competence-based Knowledge Space theory) – Jeux sérieux à activités/ étapes (ex. jeux sérieux refraction)

– Modèle du domaine

– Modèle de l’apprenant

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• Maintenir le FLOW (Mihaly Csikszentmihalyi) et l’immersion de l’apprenant dans l’activité

• Adapter la scénarisation de manière adaptative et non-invasive

Montée en compétences

Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss FLOW (Wikipédia): état mental atteint par

une personne lorsqu'elle est complètement plongée dans une activité, et se trouve dans un état maximal de concentration, de plein engagement et de satisfaction dans son accomplissement. Fondamentalement, le flow se caractérise par l'absorption totale d'une personne dans son occupation.

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Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss

6





Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss

7





Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss

8





Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss

9





Difficu

lté d

es é

nig

mes

Anxiété

Ennui

Flow

boss

boss

boss

boss

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CbKST : un framework pour la scénarisation adaptative

• La Competence-based Knowledge Space Theory (CbKST) : une approche de scénarisation prometteuse (Augustin et al., 2013) (Kopeinik et al., 2012)(Kickmeier-Rust et al. 2008) (Peirce et al., 2008) (Melero et al. 2015)

• CbKST s’appuie sur une structure de graphe en utilisant trois concepts clés : – Relation de précédence

– Etats de compétences

– Structure de compétences

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f

ed

cb

a

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e}

{a, b, d} {a, b, c}

{a, b, c, d}

{a, b} {a, c}

{a}

{ } Modèle du domaine

Structure de compétences 12

a: Savoir reconnaitre un nombre entierb: Savoir additionner deux entiersc: Savoir soustraire deux entiersd: Savoir multiplier deux entierse: Savoir diviser deux entiersf: Savoir résoudre une équation simple


f

ed

cb

a

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e}

{a, b, d} {a, b, c}

{a, b, c, d}

{a, b} {a, c}

{a}





f

ed

cb

a

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e}

{a, b, d} {a, b, c}

{a, b, c, d}

{a, b} {a, c}

{a}


Structure de compétences

La relation de prérequisréduit les cheminsd’appentissage pour un apprenant

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Quel est l’intérêt d’une telle structure ?

f

ed

cb

a

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e}

{a, b, d} {a, b, c}

{a, b, c, d}

{a, b} {a, c}

{a}



Construction de la structure de compétences : le diagramme de Hasse

fe

dc

b

a

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1. Créer un premier état contenant toutes les compétences du modèle du domaine, c’est notre état final et le stocker dans une liste L ;

{a, b, c, d, e, f}

fe

dc

b

a

17


2. Pour chaque état de taille n de cette liste L, construire tous les états de taille n-1 en supprimant une compétence qui ne précède aucune autre compétence prérequise de l’état en question ;

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

fe

dc

b

a

18


2. Pour chaque état de taille n de cette liste L, construire tous les états de taille n-1 en supprimant une compétence qui ne précède aucune autre compétence prérequise de l’état en question ;

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

fe

dc

b

a

{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e} {a, b, c, d}

19


{a, b, c, d, e, f}

{a, b, c, d, e}

{a, b, c, e}

{a, b, d} {a, b, c}

{a, b, c, d}

{a, b} {a, c}

{a}

{ }

fe

dc

b

a

3. Itérer l’étape 2 tant que la liste L n’est pas vide (≠ ф)

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Méthode de scénarisation basée sur CbKST

• Entrées – Modèle de l’apprenant (état des compétences)

– Les activités du jeu avec leurs indexes (compétences travaillées)

– la CS (diagramme de Hasse)

• Algorithme

– Les apprenants réalisent des activités : fournissent des « preuves » sur le degré de maîtrise des compétences visées par ces activités

– Le système calcule le degré de maîtrise (supposé) en se basant sur ces « preuves »

– Le système propose la prochaine activité en fonction de son état de compétences

• Sorties– Les activités recommandées à l’apprenant

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Structure de compétencesApproche basée sur la Q-Matrice

• Dans la Q-Matrice, chaque niveau est indexé par les compétences qu’il permet de travailler cet ensemble de compétences constitue un CS

• On récupère l’ensemble des CS obtenus

• On crée les liens entre ces CS en reliant chaque CS à son successeur

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[d] [e]

Application aux jeux sérieux1- Blockly Maze : Modèle du domaine (1/3)

• Développé par Google pour travailler la programmation par briques

• Aucun modèle de domaine connu, ni de Q-Matrice Proposition de modèle en utilisant la liste des objectifs des fondamentaux de la programmation proposée par IEEE et ACM (IEEE&ACM, 2001)

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Application aux jeux sérieux1- Blockly Maze : Q-Matrice (2/3)

• Indexation de chaque niveau de Blockly Maze par les compétences qui y sont mises en œuvre

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[d] [e]

Application aux jeux sérieux1- Blockly Maze : analyse (3/3)

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Application aux jeux sérieux1- Blockly Maze : analyse (3/3)

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Application aux jeux sérieux1- Refraction : Q-Matrice (1/2)

• Développé à l’université de Washington. L’objectif est de consolider les acquis des additions, soustractions et multiplications de fractions

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Application aux jeux sérieux1- Refraction : Analyse (2/2)

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Application aux jeux sérieux1- Refraction : Analyse (2/2)

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1- Structure non linéaire2- Présence de sauts (ce qui peut rendre l'adaptation impossible à certains niveaux)

Exercice : construire la competence structure (diagramme de Hasse) à partir du modèle du domaine suivant

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Exercice : construire la competence structure (diagramme de Hasse) à partir du modèle du domaine suivant

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Quels paramètres pour adapter la scénarisation ?

• L’adaptation de la scénarisation est fonction de :– Profil cognitif de l’apprenant

– Caractéristiques psychologiques ou physiologiques de l’apprenant telles que la motivation, le stress ou la fatigue

– Besoins et stratégies des formateurs

– Contexte et environnement de la formation

Dans ce cours, nous nous appuyons sur la CbKST pour adapter la scénarisation du jeu sérieux au profil cognitif de l’apprenant et aux stratégies des formateurs.

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Stratégies d'adaptation

• Plusieurs stratégies sont possibles

• Issues de l’expérience et des pratiques des enseignants

• Je présenterai les stratégies suivantes:– Progression/ balayage

– Renforcement

– Approfondissement

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Stratégie progression: principe

• La stratégie « Progression » consiste à maximiser le nombre de compétences à travailler

• Répond à un objectif d'autoformation

• Les activités sont réalisées par l'apprenant de manière autonome mais dans un temps imparti

• L’apprenant adapte son rythme au temps qui lui est imparti

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Stratégie progression : procédure

• Prendre en entrée l’EC courant de l’apprenant

• Identifier le ou les EC suivant(s). Le choix de l'activité se fait comme suit :

D'abord, chercher dans la SC (la structure de compétences) les EC successeurs immédiats de l’EC courant (c'est-à-dire les EC qui contiennent exactement les mêmes éléments que l’ECcourant plus une seule compétence supplémentaire, principe de base de la théorie CbKST). Ces éléments sont appelés la bordure extérieure (outerfringe) de l’EC courant

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Stratégie progression : procédure

Ensuite, pour un EC donné, chercher les activités (grâce à l’indexation réalisée) respectant la condition suivante : travailler la compétence nouvelle (par rapport à l’EC courant), éventuellement d’autres déjà travaillées mais aucune autre nouvelle pour respecter la progression pas à pas voulue par CbKST.

– S'il n'y a pas d'activité pour l’EC considéré respectant la condition exprimée ci-dessus alors passer à l’EC suivant dans la liste des successeurs.

– Si aucune activité ne permet de travailler qu’une seule compétence nouvelle alors rechercher les EC de niveau supérieur (qui contiennent 2 nouvelles compétences par rapport à l’EC courant) et ainsi de suite.

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Stratégie progression : Procédure

37


38


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Stratégie de renforcement : principe

• La stratégie « Renforcement » consiste à faire travailler l’apprenant sur des compétences au-dessous d’un seuil de croyance

• Renforcer des connaissances mal assimilées

• Adaptée aux formations découpées en étapes

• Le formateur voudraient avoir la possibilité de choisir les connaissances qui doivent être impérativement acquises pour aborder l’étape suivante, donc qui doivent être maitrisées à un certain niveau

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Stratégie d’approfondissement : principe

• La stratégie « Approfondissement » consiste à faire travailler l’apprenant sur des compétences au-dessus d’un seuil de croyance

• Identifier des apprenants qui ont déjà un bon niveau sur une ou plusieurs compétences donnée(s)pour les amener à atteindre un excellent niveau pour qu’ils deviennent complètement opérationnels, experts

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Stratégie de renforcement/ approfondissement : procédure

• Deux éléments sont considérés : l’EC courant de l'apprenant et tous les EC prédécesseurs, c'est-à-dire qui sont avant pour la relation d’inclusion dans la SC

• Deux données supplémentaires renseignées par l'enseignant : le sous-ensemble de compétences à travailler et le seuil qui correspond au niveau à atteindre pour la stratégie renforcement ou le niveau nécessaire pour la stratégie d’approfondissement.

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Stratégie de renforcement et d’approfondissement : illustration

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Organigramme de la stratégie « progression »

44

Organigramme des stratégies « renforcement/approfondissement »

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Vérification des scénarios de jeux sérieux

• Les scénarios de jeux sérieux sont :– Complexes (particulièrement les MPGL)

– Dynamiques (des objets apparaissent et disparaissent dynamiquement )

– Interactifs, multi-joueurs

• Les erreurs de conception et d’implémentation sont découvertes à la fin du développement (testeurs humains)

• Problèmes / contraintes:– Les activités de test interviennent tardivement dans le processus de

développement

– Les playtests ne sont pas exhaustifs (sinon coûtent chers)

– Certaines propriétés peuvent être vérifiées dès la phase conception

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Vérification de scénarios de jeux sérieux :Approche formelle

• Objectifs de l’approche formelle– Vérifier automatiquement des scénarios de jeux sérieux à la phase

conception

– Diminuer le nombre d’erreurs dans les scénarios

– Améliorer la fiabilité des scénarios

• Étapes de la vérification formelle

– Modéliser formellement les scénarios du jeu sérieux (Petri Net)

– Définir et spécifier les propriétés du jeu sérieux

– Vérifier ces propriétés par model checking

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Vérification de scénarios de jeux sérieux Réseaux de Petri

48

n joueurs en exclusion mutuelle sur 1 ressource


49

n1 joueurs en exclusion mutuelle sur n2 ressources


• Problèmes des réseaux de Petri ordinaires– ne capturent pas les symétries d’un système

– ne permettent pas d’associer des informations aux jetons

– ne permettent pas de paramétrer la solution d’un problème

• Solution

Utiliser une notation concise et paramétrée des réseaux de Petri :

Les réseaux de Petri colorés

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Modèle générique d’un jeux sérieuxRéseau de Petri coloré

51

X= { <P1, Φ , Φ> ,<P2, Φ, Φ> }

allSkills = { +, -, *, / }

A = { <a1, Φ, Φ, {+}, {key}> , <a2, Φ, Φ, {-}, Φ > , <a3, {+}, Φ, {*}, {life} > , <a4, {+, -}, Φ, {/}, {key} >}

Réseau de Petri coloréGraphe d’états

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Exploration et analyse du graphe d’étatsVérifier automatiquement des propriétés du scénario

Modèle générique d'un scénario de jeu sérieuxRdP coloré

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Classification de propriétés de jeux sérieux

Selon deux axes

• Axe 1 :

– Propriété liée au jeu (game-dependent property)

– Propriété liée à l'apprentissage (learning-dependent property)

• Axe 2 : – Propriété Invariante : vraie dans tous les états du jeu

– Propriété d'accessibilité : vraie dans au moins un état du jeu

– Propriété temporelle : concerne plusieurs états et exprime souvent une relation de causalité entre les états du jeu

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Quelques exemples de propriétés

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Exemple d’un scénarioWonderland – le calcul arithmétique

• (1) Les spécifications de Wonderland sont analysées manuellement dans le but d'identifier pour chaque activité les connaissances pré-requises et celles acquises durant l'activité ainsi que les états d'entées et de sorties

• (2) Les concepteurs identifient les propriétés que le scénario du jeu doit vérifier. Ces propriétés sont classées selon la classification présentée précédemment

• (3) Les model checkers analysent automatiquement ces propriétés. Le model checker fournit souvent un contre-exemple si la propriété n'est pas vérifiée

Attention : le scénario de Wonderland contient des incohérences. Avez-vous trouvé ces erreurs ?

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Exercice

• Nous voulons vérifier automatiquement les spécifications d’un jeu sérieux dédié à l’apprentissage de la trigonométrie.

• Dans ce jeu, le joueur doit construire un chemin allant du point A jusqu’au point B. Le joueur s’oriente sur le plateau en utilisant uniquement des angles en radians.

• Les compétences à acquérir dans ce jeu sérieux sont : • Le joueur sait utiliser (se représente) les angles en radians du

premier quart du cercle trigonométrique (0 - π/2) -> q1

• Le joueur sait utiliser (se représente) les angles en radians du deuxième quart du cercle trigonométrique (π/2 - π) -> q2

• Le joueur sait utiliser (se représente) les angles en radians du troisième quart du cercle trigonométrique (π - 3π/2) -> q3

• Le joueur sait utiliser (se représente) les angles en radians du quatrième quart du cercle trigonométrique (3π/2 - 2π) -> q4

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Exercice

• Les activités Ai du jeu sérieux sont indexées par la compétence travaillée qjet les compétences pré-requises {q-preqk} : Ai <{q-preqk}, qj>.

• Les spécifications initiales du jeu comportent 2 activités pour chacune des compétences

• Construire un réseau de Petri coloré (les places, les transitions, le marquage, etc.) modélisant les enchaînements des activités du jeu sérieux sur la trigonométrie. La description des joueurs et celle des activités du jeu n’intègrent que les compétences du jeu. Ce réseau de Petri devra vérifier les propriétés suivantes :

– Tout joueur qui acquiert les quatre compétences gagne le jeu et obtient un score égal à Max. Les autres joueurs peuvent continuer à jouer et peuvent gagner, mais avec un score qui diminue de 2 unités à chaque fois (Max-2 pour le 2ème gagnant, Max-4 pour le 3ème gagnant, etc.). Le jeu admet au maximum Max/2 joueurs,

– La compétence q1 est prérequise des compétences (q2, q3) et les compétences (q2, q3) sont prérequises de la compétence q4,

– On ne fait aucune hypothèse sur l’état des compétences du joueur en début du jeu

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