Améliorer la motivation dans les environnements d'apprentissage basés sur le jeu

Thibault Carron 1 Jean-Charles Marty 2
1 SysCom Scénarios - Équipe Scénarios pédagogiques
SysCom - Laboratoire Systèmes Communicants
2 SILEX - Supporting Interaction and Learning by Experience
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Dans cet article, les auteurs se sont intéressés principalement à deux éléments contribuant à la motivation dans les Environnements d’Apprentissage basés sur le jeu: la flexibilité du système et l’immersion des utilisateurs dans le système. Cet article est divisé en trois sections. Le premier concerne les besoins d’adaptation à partir des points de vue à la fois de l’enseignant et de l’apprenant. Les auteurs ont besoin de récolter des traces au sujet des activités pédagogiques afin de proposer des fonctionnalités d’observation pour mettre à jour un modèle usager adapté pour les Learning Games. Ce modèle usager est vu comme un objet collaboratif explicite affiché directement dans le jeu. La seconde section s’intéresse à la nécessité de maintenir les usagers immergés dans le jeu et suggère des lignes directrices pour l’immersion concernant le game design, le gameplay et l’aide par métaphores. La dernière partie illustre ces points à travers un environnement d’apprentissage de type Learning Game appelé “Learning Adventure ”. La mise en œuvre d’une session d’apprentissage dans cet environnement est décrite ainsi qu’une expérimentation en situation écologique servant de support à l’explication des concepts présentés au-dessus.
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Contributor : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Submitted on : Tuesday, March 7, 2017 - 10:14:56 AM
Last modification on : Tuesday, February 26, 2019 - 3:27:40 PM
Long-term archiving on : Thursday, June 8, 2017 - 12:42:17 PM

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  • HAL Id : hal-01354560, version 1

Citation

Thibault Carron, Jean-Charles Marty. Améliorer la motivation dans les environnements d'apprentissage basés sur le jeu. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2011, 2, 25, pp.223-251. ⟨hal-01354560⟩

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