L’apprenant n’est pas une boîte noire : mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en...

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L’apprenant n’est pas une boîte noire :

Mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu

Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D.Co-directeur Tech3Lab, directeur ERPsim LabHEC Montréal

© Copyright Tech3Lab 2015

L’apprenant n’est pas une boîte noire :

PIERRE-MAJORIQUE LÉGER, Ph.D.Co-directeur Tech3Lab HEC Montréal

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Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D.

Professeur titulaire Director ERPsim LabCo-director Tech3Lab pml@hec.ca

GRAD stUDIEs

POst-DOctORAtE

LAbs VIsItInG PROfEssOR

https://www.researchgate.net/profile/Pierre-Majorique_Leger

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EASE TO UNDERST AND? EASE TO UNDERST AND?

Pre-Test Post-Test

AttItUDE cOnnAIssAncE AttItUDE cOnnAIssAncE

Facile à uTiliser ? Facile à uTiliser ?

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EASE TO UNDERST AND? EASE TO UNDERST AND?

Pre-Test Post-Test

AttItUDE cOnnAIssAncE AttItUDE cOnnAIssAncE

cOMPÉtEncE

Facile à uTiliser ? Facile à uTiliser ?

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EASE TO UNDERSTAND? Facile à uTiliser ?

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EASE TO UNDERSTAND? Facile à uTiliser ?

UXExpérience utilisateur en contexte d’affaires

INtELLIGENCE D’AffAIRES

MARkEtING Et COMMERCE ÉLECtRONIQUE

tEChNOLOGIES DE L’INfORMAtION

INNOVAtION 2013

Laboratoire d’expérience utilisateur en contexte d’affaires

Comité de direction

SYLVAIN SÉNÉCAL, Ph.D.Co-directeurProfesseur titulaireMarketing

fRANÇOIS COURtEMANChE, Ph.D.Responsable des opérationsInformatique

MARC fREDEttE, Ph.D.ProfesseurScience de la décision

PIERRE-MAJORIQUE LÉGER, Ph.D.Co-directeurProfesseur titulaireTechnologies de l’information

ELISE LABONtÉ-LEMOYNE, Ph.D.Chercheure postoctoraleKinésiologie

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Tech3Lab 2015 : le plus important laboratoire UX en Amérique du Nord !

Organismes subventionnaires

Partenaires

Chercheurs principaux Autres membrescaroline aubé Management

gilbert babin TI

* ann-Frances cameron TI

michel cossette Gestion des ressources haimaines

danilo c. dantas Marketing

* marc Fredette Science de la décision

camille grange TI

Yany grégoire Marketing

réal labelle Sciences comptables

* sandra laporte Marketing

* pierre-majorique léger TI

* renaud legouX Marketing

* ana ortiZ de guinea TI

* Jacques robert TI

* sylvain sénécal Marketing

louis-philippe sirois Sciences comptables

stefan tams Marketing

* ryad titaH TI

* Membres de l’équipe FQRSC en fonctionnement

Henri barKi TI HEC Montréal

éric brunelle Management HEC Montréal

patrick cHarland Didactique UQAM

aude duFresne Communication U de Montréal

alina maria dulipovici TI HEC Montréal

Jean-François gaJewsKi Finance IAE Savoie

abdelouahab meKKi Marketing U. Sherbrooke

Julien mercier Didactique UQAM

rené riedl TI Université Linz

sandrine promtep Marketing UQAM

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Utiliser l’oculométrie pour mesurer l’attention et l’engagement de l’apprenant

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Qu’est-ce que l’oculométrie ?

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tobii Eyetracker X60

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tobii Eyetracker X60

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Source: http://eyetracking.me/?page_id=9

Qu’est-ce que l’oculométrie

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Parcours oculaire

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Attention visuelle: Carte de chaleur

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Figure 1. Illustration of pupillary responses in cognitive taskexecution, (A) Mental multiplication task and pupil size change, (B) Difficulty effect on pupil dilation evoked by mental multi-plication of two numbers displayed together for eight seconds (adopted from Klingner's Dissertation (Figure 5.5) [1]).

(B)

(A)

Source: Hossein & Yeasin, 2014

Activité électrodermale

Activité cardiaque et respiration

Visualisation de l’ «attention émotionnelle»

Les données oculométriques infor-ment sur l’attention visuelle des utilisateurs d’une interface.

Synchronisées et triangulées avec l’oculométrie, les mesures phy-siologiques peuvent permette de créer une topologie représentant leur distribution sur l’interface.

Une visualisation de cette topologie sous forme de carte de chaleur (heatmap) permet de contextuali-ser les réactions psychophysiolo-giques des utilisateurs. Par exemple, voir où elles surviennent le plus fréquemment.

TESTS UX SUR LA PUBLICITÉ RÉSULTATS

Oculométrie (eye-tracking) Reconnaissance faciale

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ERPsim: A simulation game to learn business analytics

Since 2009, more than

17000 simulations in 225 universities around the world.

22 000 students used ERPsim in 2014

1000 facultytrained on ERPsim worldwide

ACADEMIC COMMERCIAL RESEARCHSeveral researchers have started using ERPsim to run experimental protocol in IS.

Visit http://erpsim.hec.ca/en/cite

Many large organizations, such as Boeing, Coca-Cola, 3M, Kraft, Caterpillar, Pfizer and SAP, are using ERPsim to train their end-users on ERP systems.

stAtIstIcs On ERPsIM In thE AcADEMIc wORLD

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L’attention durant l’apprentissage d’un logiciel : Carte de chaleur

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Oculométrie mobile ÉVALUER L’AttEntIOn Et LE cOMPORtEMEnt En cOntEXtE MULtI-scènEs

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Comprendre la compré- hension d’un problèmeÉVALUER L’AttEntIOn sÉLEctIVE EntRE PLUsIEURs PLAns

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Mesurer l’activité cérébrale

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1011

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L’apprentissage dans le cerveau

Source: Hill and Schneider, 2006

nOVIcE IntERMÉDIAIRE EXPERt

TRAITEMENT CONTRÔLÉ

TRAITEMENTAUTOMATIQUE

Learning in the brain

Source: Hill and Schneider,

Réduction de l’activation du réseau de contrôle

nOVIcE IntERMÉDIAIRE EXPERt

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ALPHA relaxed/reflecting

alert/working

drowsy/ideating

sleep/dreaming

deep dreamless

BETA

THETA

DELTA

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Astronaut/aquanaut Nicole P. Stott and Ross Hein, a professional aquanaut from the University of North Carolina at Wilmington (UNCW), assist University of Cincinnati physician Tim Broderick apply a net with electrodes for an electroencephalogram (EEG) study

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ALPHA relaxed/reflecting

alert/working

drowsy/ideating

sleep/dreaming

deep dreamless

BETA

THETA

DELTA

Pope, Alan T., Edward H. Bogart, and Debbie S. Bartolome. “Biocybernetic system evaluates indices of operator engagement in automated task.” Biological psychology 40.1 (1995): 187-195.

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Observer l’engagement en temps réel

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La relation entre l’engagement et le gain conceptuel

R = 0,38

2

4

6

8

10

12

14

16

18

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

Aver

age

enga

gem

ent l

evel

(EEG

)

Conceptual gain (FCI)

Correlation between average measured engagement and conceptual gain (n=22)

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Expérience optimale en contexte d’apprentissage

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FLOW = DiFF icuLty anD cOmpet ency+

psychOphys iOLOgicaL stat e OF t he Learner

Prédire l’expérience optimale (Flow)

16%

18%

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Léger, Pierre-Majorique, et al. “Neurophysiological correlates of cognitive absorption in an enactive training context.” Computers in Human Behavior 34 (2014): 273-283.

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Prédire l’expérience optimale (Flow) en contexte multijoueur

FLOW OF pLayer (a)= DiFF icuLty + cOmpet ency+

pLayer (a)+pLayer (B)

66%

Bastarache, Léger, Courtemanche, Sénécal and Fredette (2015) Measuring Flow Using Psychophysiological Data in a Multiplayer Gaming Context, Information Systems and Neuroscience, Lecture Notes in Information Systems and Organisation.

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Analyse de l’expression faciale et prédiction du comportement du joueur

Léger et al (unpublished)

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Avenues de recherche

EASE TO UNDERST AND? EASE TO UNDERST AND?

Pre-Test Post-Test

AttItUDE cOnnAIssAncE AttItUDE cOnnAIssAncE

cOMPÉtEncE

Facile à uTiliser ? Facile à uTiliser ?

Description du Microprogramme

▪ Microprogramme de niveau M.Sc. ▪ clientèle : Professionnel voulant se

spécialiser en gestion de l’expérience utilisateur

▪ Domaines d’application : Marketing interactif, Jeux, Ergonomie web et applicatif, Experience client, Intelligence d’affaires UX

▪ première cohorte : Début du programme - Hiver 2016

▪ Cinq cours spécialisés gestion de l’expérience utilisateur

▪ Nombre de place limité à 25 étudiants

▪ Horaire : Fin d’après-midi.

coNceptioN De proceSSUS D’aFFaireS et De SYStèMeS

D’iNForMatioN

Les cours du microprogrammeMicroprograMMe De 15 crÉDitSDUrÉe MiNiMaLe : 2 triMeStreSDUrÉe MaXiMaLe : 3 aNS

aDMiSSioN : HiVer 2016LeS 5 coUrS :

aNaLYSe et iNFÉreNce StatiStiQUe

Web aNaLYtiQUe

UX : FoNDeMeNtS et MeSUreS

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rÉaLiSatioN D’UN proJet eN UX

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L’apprenant n’est pas une boîte noire :

Mesurer l’émotion, l’engagement et apprendre en contexte de jeu

Prof. Pierre-Majorique Léger, Ph.D.Co-director Tech3Lab, directeur ERPsim LabHEC Montréal