Opérationnalisation des actes de langage en interface Homme-Machine tangible et avancée pour un assistant culinaire destiné à des personnes ayant un traumatisme crânien cérébral

Les activités de la vie quotidienne sont indispensables pour le bien-être physique et moral. Pour que celle-ci soit réussie par les personnes ayant un traumatisme crânien cérébral (TCC), une aide technologique s’avère souvent nécessaire. Les troubles cognitifs empêchent les personnes ayant un TCC de rester chez elles. L’assistant culinaire est un outil composé de trois sous-systèmes: assistance, supervision et communication. L’assistant permet aux personnes ayant un TCC de cuisiner un repas chaud en proposant à celles-ci des stratégies d’assistance cognitive. Ce mémoire présente le sous-système de communication, qui établit la communication entre la personne ayant un TCC et l’assistant culinaire. Nous avons utilisé la méthode LUCID pour concevoir le sous-système de communication. Tout d’abord, nous avons commencé par l’étape prospective et d’exploration pour définir les membres de l’équipe et leurs rôles, afin de comprendre le comportement des personnes ayant un TCC. Pour la compréhension des comportements, nous avons utilisé les persona et des scénarios. Nous avons conçu trois persona principaux (TCC sévère, modéré et léger) et deux secondaires (proche aidant et ergothérapeute). Après la validation des persona, nous avons construit deux scénarios, un sans assistance qui permet de comprendre la gradation d’assistance donnée par l’ergothérapeute durant l’évaluation, un avec assistance pour concevoir les fonctionnalités de l’assistant culinaire et d’établir la communication entre les trois sous-systèmes et l’utilisateur. Ensuite, nous avons conçu les interfaces de l’assistant culinaire selon chaque profil des AVQ. Finalement nous avons développé le sous-système de communication en utilisant des actes de langage pour définir la communication entre les trois sous-systèmes de communication et la gradation de l’assistance, des web service REST comme une technologie qui rend chaque sous-système indépendant. L’assistant culinaire est en cours de développement. Enfin, ultérieurement les différentes fonctionnalités de l’assistant seront testées dans l’appartement de laboratoire DOMUS, et ensuite il sera implémenté auprès de personnes ayant un TCC pour une utilisation régulière chez elles.

Improving CEGEP Students’ ESL Accuracy through L1/L2 Synchronous Text-based Screen-Sharing Tasks

Abstract : CEGEPs are now reaping the ‘first fruits’ of the last Educational Reform in Quebec and as a result, ‘English as Second Language’ (ESL) teachers are noticing an improvement in fluency and a seemingly lower level of inhibition when it comes to production skills. However, this output is accompanied by a noticeable lack of accuracy. Keeping in mind that the purpose of language is communication, we need to find a way to reduce the number of basic common errors made by CEGEP ESL students, while maintaining a natural and motivating learning environment. Thanks to recent advances in computer-mediated communication (CMC), we now have the necessary tools to access peer native speakers throughout the world. Although this technology can be used for other language courses, this study explored the potential value of collaboration with native English speakers through the use of synchronous screen-sharing technology, in order to improve CEGEP ESL students’ accuracy in writing. The instrumentation used consisted of a questionnaire, tests, plus documents of collaborative tasks, using the ‘Google for Education’ screen-sharing tool. Fourteen Intermediate/Advanced ESL CEGEP students participated in this study. Despite the positive tendencies revealed, only a prolonged use of the innovative method yielded a significant positive impact. Moreover, a mixed linear regression for the group with more L1 intervention revealed a significant correlation between the number of errors in the task documents and the number of tasks accomplished. Thus, it could be inferred that ESL accuracy improves in proportion to the number of synchronous text-based screen-sharing tasks done with L1 collaboration.