Quelques enseignements tirés de l'application de la Competence-based Knowledge Space Theory aux Serious Games

Résumé : L'approche fondée sur la Competence-based Knowledge Space Theory (CbKST) est une approche prometteuse qui permet d'adapter le parcours d'apprentissage d'un apprenant dans un Serious Game (SG) en fonction de l'état courant (supposé) de ses compétences. Elle s'appuie sur la description du modèle du domaine ciblé par le SG pour pouvoir générer la competence structure. Néanmoins, définir un tel modèle est une tâche coûteuse pour les experts en termes d'efforts et de temps. Une alternative permettant de surmonter ce problème est d'inférer le modèle du domaine implicite ciblé par le SG en considérant la Q-Matrice. Dans cet article, nous relatons les principaux résultats de l'application de CbKST dans trois SG en considérant (a) le modèle du domaine défini par l'expert et (b) le modèle du domaine inféré par la Q-Matrice. De ces résultats, nous tirons des enseignements fort intéressants quant à l'application de ces deux approches pour l'adaptation des SG. Mots-clés : Competence-based Knowledge Space Theory, Adaptation de serious games, Modèle de domaine, Q-Matrice, Formalismes de représentation de connaissances, Traitements et raisonnements sur les connaissances, Évaluation de modèle de connaissances.
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Contributor : Naïma El-Kechaï <>
Submitted on : Wednesday, July 1, 2015 - 5:34:44 AM
Last modification on : Tuesday, April 16, 2019 - 10:24:45 AM
Document(s) archivé(s) le : Tuesday, April 25, 2017 - 9:11:54 PM

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Citation

Naïma El-Kechaï, Javier Melero, Jean-Marc Labat. Quelques enseignements tirés de l'application de la Competence-based Knowledge Space Theory aux Serious Games. IC2015, AFIA, Jul 2015, Rennes, France. ⟨hal-01170079⟩

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