Objectif :
Un aspect à prendre en compte est l’adaptation dynamique des contenus aux comportements de l’apprenant. Dans des situations de travail où des aspects risques sont en jeu et dans des situations fortement dégradées, on comprend l'intérêt qu'il y aurait à permettre à l’utilisateur ou à l'apprenant selon son niveau et selon les objectifs de formation visés d'interagir librement avec le système et à le laisser faire des erreurs pour en voir l'impact. Or, pour permettre ces interactions et l'émergence de la connaissance et donc des apprentissages, il est nécessaire de modéliser et scénariser le fonctionnement complexe de ces systèmes humains et techniques en lien avec les objectifs visés.
Il s'agit donc de permettre d’orienter le scénario d’un environnement virtuel de
formation vers des situations pertinentes.
Pour générer de telles situations et fournir des éléments de discussion, il est intéressant de pouvoir expliquer pourquoi ces situations surviennent et de fournir des éléments d’évaluation voir d’autoévaluation aux utilisateurs pour comprendre les comportements ou événements qui ont amené à ces situations. Notamment, lorsqu’il s’agit de situations fortement complexes faisant intervenir des aspects humains, techniques et organisationnels avec des causes diverses et parfois décalées dans le temps, un système de traçage permet d’aider à mieux analyser les situations. De tels systèmes peuvent permettre au formateur de suivre l’activité de l’apprenant, ou des activités réflexives pour les utilisateurs ou apprenants.
Motivations :
Augmenter l'efficacité et la qualité des simulations pour proposer des simulations complexes et pertinentes du point de vue des apprentissages
Permettre à l'apprenant de vivre des situations hautement interactives (apprentissage situé par l’erreur), pertinentes du point de vue des apprentissages et cohérentes du point de vue des contenus
Apprendre à réagir vite et bien en situation dégradée, de stress, rare
Permettre des situations sans solutions idéales et discuter des avantages/risques des solutions possibles (situations de compromis)
Permettre à l'apprenant de comprendre tous les liens de causes à effets entre actions et survenue d’événements critiques dans des systèmes très complexes où il n’est pas toujours facile de comprendre ces liens de manière évidente.
Proposition :
Nos travaux portent sur l'adaptation dynamique du scénario et intelligemment orchestrée selon le de l’évaluation de la situation.
Nous proposons des scénarisations/simulations complexes ouvertes mais dirigés par :
Des mécanismes de contrôle des interactions et de la complexité en fonction diagnostic des comportements de l’apprenant (comportements erronés, réussites, historique, etc.), de son profil (niveau, préférences, etc.), des objectifs d’apprentissage,
Des règles scénaristiques/dramaturgiques pour gérer l'intensité dramaturgique et augmenter l’implication émotionnelle de l’apprenant dans ses apprentissages (tension dramaturgique, rythme, complexité de la situation, etc.).
Par ailleurs, nous proposons un suivi de l’apprenant et des traces pour favoriser les activités réflexives de l’apprenant ou l’analyse des formateurs
Originalité :
Adaptation dynamiquement du scénario et des comportements des PVA
Liberté d’interaction maîtrisée
Régulation de la complexité et de la gravité des situations d’apprentissage (profil, historique, situations d’apprentissage, activité)
Sentiment de réussite tout en faisant prendre consciences des conséquences
Tensions, situations d’urgences (identifiées par la didactique professionnelle)
Description de l'activité grâce au formalisme
ACTIVITYL-DL (anciennement HAWAI-DL)
Traces sur des activités fortement complexes
Thèses encadrées :
Rémi Lacaze-Labadie (Modèle sémantique et graphique probabiliste de situations critiques pour la planification en environnements virtuels incertains). Financement ANR/DGA, projet
VICTEAMS
Azzeddine Benabbou (Génération dynamique de situations critiques en environnements virtuels : dilemme et ambiguitée). Financement ANR, projet
MacCoy Critical, soutenance prévue le 13 septembre 2018.
Mélody Laurent (Récits interactifs pour l'apprentissage réflexif en environnement virtuel : scénarisation fondée sur l'uchronie). Financement Région Picardie, projet
INCREDIBLE, soutenue en avril 2018
Kevin Carpentier(Scénarisation personnalisée dynamique dans les environnements virtuels pour la formation). Financement projet NIKITA, soutenue en janvier 2015
Camille Barot (Scénarisation d’environnements virtuels : vers un équilibre entre contrôle, cohérence et émergence). Financement Région Picardie et FEDER, soutenue en février 2014
Kahina Amokrane (Diagnostic des apprentissages pour le suivi de l'apprenant en environnement virtuel pour la prévention des risques). Financement Région Picardie, soutenue en février 2010
Projets associés :
Projet VICTEAMS (Virtual Characters for team Training: Emotional, Adaptive, Motivated and Social) (2014-2019)
Projet MacCoy Critical (Models for Adaptative feedback enriChment and Orchestration based virtual realitY in Critical situations) (2014 - 2019)
Projet INCREDIBLE (Interactive Narratives for Coherent and Relevant Events Direction in Believable virtuaL Environment) (2014 - 2017)
Projet ARAKIS (Scénarisation d'environnements virtuels pour la formation à la maîtrise des risques à base de jeux sérieux)
FIANNA : scénarisation et suivi de l'apprenant dans des environnements virtuels pour la formation à la prévention des risques sur des sites à haut risque
SIMADVF : formation des assistantes de vie aux familles à la garde d'enfants
NIKITA : formation aux métiers de l'aéronautique et activités collectives dans des environnements hautement interactifs et immersifs
Projet SIMSECUR : formation des forces d'intervention dans le cas de prises d'otages
APLG : Atelier Pédagogique Logiciel Générique
Plateforme
Perf-RV2 : formation aux rondes préventives