
LabInvirtuo: Virtual Environments for science and technology
LabInvirtuo, a method for designing, restoring and updating Virtual Environments for science and technology from heterogeneous digital corpus
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L’hypothèse principale, s’appuyant sur les résultats de Ganier, Hoareau et Devillers (2013), est que chaque phase peut être repérée en temps réel à travers des indicateurs comportementaux (e.g., temps et nombre de consultations des instructions, temps d’exécution des actions, nombre d’actions incorrectes, etc.). Ces données, facilement identifiables en environnement virtuel, peuvent être enregistrées sous forme de logs et sont susceptibles d’être confrontées à des données physiologiques ou subjectives reflétant l’évolution du coût cognitif lors de l’apprentissage de procédure.
Les principaux objectifs de ce projet de thèse sont les suivants : (1) identifier expérimentalement les indicateurs comportementaux susceptibles de repérer dans quelle phase d’apprentissage se situe un individu donné, (2) identifier les indicateurs permettant d’attester qu’une habileté (i.e., la connaissance procédurale) est acquise, (3) émettre des préconisations (sur la base de règles conditionnelles élaborées à partir des données comportementales) pour l’implémentation d’algorithmes de détection des phases d’apprentissage et de validation de l’acquisition d’habileté, (4) implémenter les algorithmes dans l’EVAH, et (5) vérifier expérimentalement que le modèle de détection des phases d’apprentissage créé est valide.
Ainsi, l’identification automatique et en temps réel des phases d’apprentissage s’appuiera sur le recueil des traces de l’activité et des méthodes d’Intelligence Artificielle. La contribution principale sera de pouvoir rendre un EVAH adaptatif à l’apprenant (e.g., en fournissant des guidages ou des aides supplémentaires) et par conséquent d’optimiser l’apprentissage d’une procédure en prenant en compte les différences interindividuelles en termes de rythme et de capacités d’apprentissage.
Financement : 50% CDE (ED ELICC), 50% Brest Métropole
Contacts :
· Anaïs Raison – anais.raison@univ-brest.fr (Doctorante en Psychologie Cognitive, UBO/Lab-STICC – COMMEDIA)
· Franck Ganier – franck.ganier@univ-brest.fr (Directeur de thèse, Professeur des Universités en Psychologie Cognitive Ergonomique, UBO/Lab-STICC – COMMEDIA)
· Olivier Augereau – augereau@enib.fr (Encadrant de thèse, Maître de Conférences en Informatique, ENIB/Lab-STICC – COMMEDIA)
· Nathalie Le Bigot – nathalie.lebigot@univ-brest.fr (Encadrante de thèse, Maître de Conférences en Psychologie, Encadrante de thèse, UBO/Lab-STICC – COMMEDIA)
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