Effet des actions pédagogiques sur l'état émotionnel de l'apprenant dans un système tutoriel intelligent

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Amorçage cognitif pour amélioration de l’acquisition de la connaissance dans un système tutoriel intelligent

Cette thèse vise à définir une nouvelle méthode d’enseignement pour les systèmes tutoriels intelligents dans le but d’améliorer l’acquisition des connaissances. L’apprentissage est un phénomène complexe faisant intervenir des mécanismes émotionnels et cognitifs de nature consciente et inconsciente. Nous nous intéressons à mieux comprendre les mécanismes inconscients du raisonnement lors de l’acquisition des connaissances. L’importance de ces processus inconscients pour le raisonnement est bien documentée en neurosciences, mais demeure encore largement inexplorée dans notre domaine de recherche. Dans cette thèse, nous proposons la mise en place d’une nouvelle approche pédagogique dans le domaine de l’éducation implémentant une taxonomie neuroscientifique de la perception humaine. Nous montrons que cette nouvelle approche agit sur le raisonnement et, à tour de rôle, améliore l’apprentissage général et l’induction de la connaissance dans un environnement de résolution de problème. Dans une première partie, nous présentons l’implémentation de notre nouvelle méthode dans un système tutoriel visant à améliorer le raisonnement pour un meilleur apprentissage. De plus, compte tenu de l’importance des mécanismes émotionnels dans l’apprentissage, nous avons également procédé dans cette partie à la mesure des émotions par des capteurs physiologiques. L’efficacité de notre méthode pour l’apprentissage et son impact positif observé sur les émotions a été validée sur trente et un participants. Dans une seconde partie, nous allons plus loin dans notre recherche en adaptant notre méthode visant à améliorer le raisonnement pour une meilleure induction de la connaissance. L’induction est un type de raisonnement qui permet de construire des règles générales à partir d’exemples spécifiques ou de faits particuliers. Afin de mieux comprendre l’impact de notre méthode sur les processus cognitifs impliqués dans ce type de raisonnement, nous avons eu recours à des capteurs cérébraux pour mesurer l’activité du cerveau des utilisateurs. La validation de notre approche réalisée sur quarante-trois volontaires montre l’efficacité de notre méthode pour l’induction de la connaissance et la viabilité de mesurer le raisonnement par des mesures cérébrales suite à l’application appropriée d’algorithmes de traitement de signal. Suite à ces deux parties, nous clorons la thèse par une discussion applicative en décrivant la mise en place d’un nouveau système tutoriel intelligent intégrant les résultats de nos travaux.

Contribution de la motivation dans les jeux sérieux

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. Dans 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. Dans 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. Dans 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.

Changement identitaire et revendications régionalistes du Kansaï au Japon

Depuis quelque temps, au Japon, on utilise de plus en plus le terme « Kansaï » pour désigner la région du Kinki (littéralement « le voisinage de la capitale »). Cette thèse propose d’analyser l’émergence de cette entité régionale et de son discours culturel dans le but de pallier le manque de recherches antérieures sur la diversité socioculturelle et le régionalisme au Japon. Il y existe, d’une part, une volonté de considérer le Japon comme une entité homogène, et d’autre part, un contexte dans lequel le Japon lui-même prône l’homogénéité de son peuple. Historiquement, ces énoncés ont été réfutés à plusieurs reprises par différents chercheurs et organismes. Entre-temps, sur le plan régional, la diversité devient de moins en moins clairement observable dû à l’urbanisation, aux moyens de transport, à la migration interne et au développement des médias de masse. Cette situation à l'époque post-industrielle a engendré aujourd’hui le discours régionaliste du Kansaï. Dans ce contexte, cette étude porte spécifiquement sur le discours culturel concernant la région et la population du Kansaï, c’est-à-dire la région Kinki, où étaient situés les anciennes capitales et le berceau de l’État japonais du Yamato. On observe une modification et une transformation de cette région depuis l’époque Tokugawa. À partir de l’époque Meiji, l'intégration spatiale de l’archipel japonais est devenue indissociable de l’émergence de l’État soi-disant « moderne ». En outre, une distinction existe toujours entre le Japon de l’Ouest (Kansaï) et le Japon de l’Est (Kantō) qui repose sur des différences de coutumes et de mentalités, ainsi que sur des variations linguistiques : une dichotomie mieux représentée de nos jours par l’opposition entre les villes d’Osaka et de Tokyo. Aujourd’hui, le Japon permettre une centralisation continuelle à Tokyo et l’équilibre du pouvoir sur le plan économique s’en trouve fragilisé. Dans cette thèse, j’examine l’émergence de l’entité Kansaï dans ce contexte socio-économique, depuis l’arrivée du phénomène que les Kansaïens appellent « l’affaissement de terrain » du Kansaï, le jibanchinka, jusqu’aux revendications récentes pour l’introduction d’un système quasi-fédéraliste, le dōshū-sei, dans le contexte du développement régional déséquilibré du pays. En m'appuyant sur mon enquête effectuée sur terrain auprès des gens du Kansaï, je soutiens que leur discours régionaliste est bel et bien existant, mais ne repose pas sur l’homogénéité de la région. Il repose plutôt sur la position du Kansaï en tant qu’antithèse à la tendance centralisatrice perçue par les Kansaïens comme étant plutôt de nature tokyoïte. Leur discours met l’accent sur la diversité existant à l’intérieur même de la région tout en soulignant que celle-ci constitue l’entité kansaïenne. Mots-clés : Japon, Kinki, Kansai, Osaka, Nihonjinron, région, villes, discours culturel, État-nation, multiculturalisme, Oda Sakunosuke, Tanizaki Jun’ichiro.

Modélisation des émotions de l’apprenant et interventions implicites pour les systèmes tutoriels intelligents

La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants.

Modélisation de l’engagement et de la charge mentale de travail dans les Systèmes Tutoriels Intelligents

Les récents avancements en sciences cognitives, psychologie et neurosciences, ont démontré que les émotions et les processus cognitifs sont intimement reliés. Ce constat a donné lieu à une nouvelle génération de Systèmes Tutoriels Intelligents (STI) dont la logique d’adaptation repose sur une considération de la dimension émotionnelle et affective de l’apprenant. Ces systèmes, connus sous le nom de Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI), cherchent à se doter des facultés des tuteurs humains dans leurs capacités à détecter, comprendre et s’adapter intuitivement en fonction de l’état émotionnel des apprenants. Toutefois, en dépit du nombre important de travaux portant sur la modélisation émotionnelle, les différents résultats empiriques ont démontré que les STEI actuels n’arrivent pas à avoir un impact significatif sur les performances et les réactions émotionnelles des apprenants. Ces limites sont principalement dues à la complexité du concept émotionnel qui rend sa modélisation difficile et son interprétation ambiguë. Dans cette thèse, nous proposons d’augmenter les STEI des indicateurs d’états mentaux d’engagement et de charge mentale de travail. Ces états mentaux ont l’avantage d’englober à la fois une dimension affective et cognitive. Pour cela, nous allons, dans une première partie, présenter une approche de modélisation de ces indicateurs à partir des données de l’activité cérébrale des apprenants. Dans une seconde partie, nous allons intégrer ces modèles dans un STEI capable d’adapter en temps réel le processus d’apprentissage en fonction de ces indicateurs.