Analyse visuelle et cérébrale de l’état cognitif d’un apprenant

Un état cognitif peut se définir comme étant l’ensemble des processus cognitifs inférieurs (par exemple : perception et attention) et supérieurs (par exemple : prise de décision et raisonnement), nécessitant de la part de l’être humain toutes ses capacités mentales en vue d’utiliser des connaissances existantes pour résoudre un problème donné ou bien d’établir de nouvelles connaissances. Dans ce contexte, une attention particulière est portée par les environnements d’apprentissage informatisés sur le suivi et l’analyse des réactions émotionnelles de l’apprenant lors de l’activité d’apprentissage. En effet, les émotions conditionnent l’état mental de l’apprenant qui a un impact direct sur ses capacités cognitives tel que le raisonnement, la prise de décision, la mémorisation, etc. Dans ce contexte, l’objectif est d’améliorer les capacités cognitives de l’apprenant en identifiant et corrigeant les états mentaux défavorables à l’apprentissage en vue d’optimiser les performances des apprenants. Dans cette thèse, nous visons en particulier à examiner le raisonnement en tant que processus cognitif complexe de haut niveau. Notre objectif est double : en premier lieu, nous cherchons à évaluer le processus de raisonnement des étudiants novices en médecine à travers leur comportement visuel et en deuxième lieu, nous cherchons à analyser leur état mental quand ils raisonnent afin de détecter des indicateurs visuels et cérébraux permettant d’améliorer l’expérience d’apprentissage. Plus précisément, notre premier objectif a été d’utiliser les mouvements des yeux de l’apprenant pour évaluer son processus de raisonnement lors d’interactions avec des jeux sérieux éducatifs. Pour ce faire, nous avons analysé deux types de mesures oculaires à savoir : des mesures statiques et des mesures dynamiques. Dans un premier temps, nous avons étudié la possibilité d’identifier automatiquement deux classes d’apprenants à partir des différentes mesures statiques, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Ensuite, en utilisant les mesures dynamiques avec un algorithme d’alignement de séquences issu de la bio-informatique, nous avons évalué la séquence logique visuelle suivie par l’apprenant en cours de raisonnement pour vérifier s’il est en train de suivre le bon processus de raisonnement ou non. Notre deuxième objectif a été de suivre l’évolution de l’état mental d’engagement d’un apprenant à partir de son activité cérébrale et aussi d’évaluer la relation entre l’engagement et les performances d’apprentissage. Pour cela, une étude a été réalisée où nous avons analysé la distribution de l’indice d’engagement de l’apprenant à travers tout d’abord les différentes phases de résolution du problème donné et deuxièmement, à travers les différentes régions qui composent l’interface de l’environnement. L’activité cérébrale de chaque participant a été mesurée tout au long de l’interaction avec l’environnement. Ensuite, à partir des signaux obtenus, un indice d’engagement a été calculé en se basant sur les trois bandes de fréquences α, β et θ. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer une approche multimodale à base de deux senseurs physiologiques pour permettre une analyse conjointe du comportement visuel et cérébral de l’apprenant. Nous avons à cette fin enregistré les mouvements des yeux et l’activité cérébrale de l’apprenant afin d’évaluer son processus de raisonnement durant la résolution de différents exercices cognitifs. Plus précisément, nous visons à déterminer quels sont les indicateurs clés de performances à travers un raisonnement clinique en vue de les utiliser pour améliorer en particulier, les capacités cognitives des apprenants novices et en général, l’expérience d’apprentissage.

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