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em Université de Montréal


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Nous avons développé un jeu sérieux afin d’enseigner aux utilisateurs à dessiner des diagrammes de Lewis. Nous l’avons augmenté d’un environnement pouvant enregistrer des signaux électroencéphalographiques, les expressions faciales, et la pupille d’un utilisateur. Le but de ce travail est de vérifier si l’environnement peut permettre au jeu de s’adapter en temps réel à l’utilisateur grâce à une détection automatique du besoin d’aide de l’utilisateur ainsi que si l’utilisateur est davantage satisfait de son expérience avec l’adaptation. Les résultats démontrent que le système d’adaptation peut détecter le besoin d’aide grâce à deux modèles d’apprentissage machine entraînés différemment, l’un généralisé et l’autre personalisé, avec des performances respectives de 53.4% et 67.5% par rapport à un niveau de chance de 33.3%.