CERV logo
RECHERCHE

IdeA : Apprentissage de Procédure en Environnement Virtuel

IDEA

Les travaux réalisés dans le domaine de l’apprentissage de procédures (les « savoir-faire » mis en œuvre pour réaliser une tâche) montrent que ce type d’apprentissage se déroule en trois phases qui reposent notamment sur l’exécution répétée de la tâche (Anderson, 1995 ; Ganier, Hoareau & Devillers, 2013). L’existence de ces différentes phases d’apprentissage a pu être avérée par des techniques d’imagerie cérébrale (IRM Fonctionnelle et Tomographie par Emission de Positons ; Hubert et al., 2007 ; Tenison, Fincham & Anderson, 2016). Toutefois, les études réalisées à ce jour n’ont pas encore permis d’identifier d’indicateurs comportementaux permettant de repérer le passage par ces différentes phases en temps réel et sans technologie lourde ou invasive.

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)

Facebook
Twitter
LinkedIn

Related Posts

Noz Breizh

La chaire Noz Breizh est un projet scientifique multidisciplinaire rassemblant des chercheurs en urbanisme, écologie, sociologie et informatique autour de thématiques liées à la vie nocturne, l’éclairage urbain et la biodiversité.

Read More »