Contribution de la motivation dans les jeux sérieux
Notice bibliographique
Résumé
La motivation incite les apprenants à s’engager dans une activité et à persévérer dans son accomplissement afin d’atteindre un but. Dans les Systèmes Tutoriels Intelligents (STI), les études sur la motivation des apprenants possèdent trois manques importants : un manque de moyens objectifs et fiables pour évaluer cet état, un manque d’évaluation de rôles joués par les facteurs motivationnels conçus dans l’environnement d’apprentissage et un manque de stratégies d’interventions motivationnelles pour soutenir la motivation des apprenants.\nDans cette thèse, nous nous intéressons à mieux comprendre l’état de la motivation des apprenant ainsi que les facteurs et stratégies motivationnels dans un environnement d’apprentissage captivant : les jeux sérieux.\nDans une première étude, nous évaluons la motivation des apprenants par l’entremise d’un modèle théorique de la motivation (ARCS de Keller) et de données électro-physiologiques (la conductivité de la peau, le rythme cardiaque et l’activité cérébrale). Nous déterminons et évaluons aussi quelques situations ou stratégies favorisant la motivation dans l’environnement des jeux sérieux étudié.\nDans une deuxième étude, nous développons un prototype de jeux sérieux intégrant – dans une première version – quelques éléments motivationnels issus de jeux vidéo et – dans une deuxième version – des stratégies motivationnelles d’un modèle théorique de la motivation. Nous espérons, avec une évaluation motivationnelle de notre prototype, soutenir les apprenants à atteindre des hauts niveaux de motivation, de persévérance et de performance.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».