Par Alexandre Roberge  | a.roberge@cursus.edu

La génération automatique de scénarios dans le jeu sérieux (thèse)

Créé le dimanche 26 mars 2017  |  Mise à jour le lundi 10 avril 2017

La génération automatique de scénarios dans le jeu sérieux (thèse)

Voici un rapport abordant l’adaptation à la motivation. Il s’agit d’un composant crucial dans la simulation. Un humain doit aussi accomplir un but dans un climat amusant. Analysant la question, plaidant pour un dispositif d’automatisation, soit un parcours unissant plaisir, scolarisation ou formation.

L'architecture qui s'adapte aux joueurs

La thèse d’octobre 2016 de Sophie Callies est divisée en six chapitres. Le premier concerne les fondements théoriques dans le désign des jeux sérieux éducatifs. L’auteure y explique comment les conceptions de l’apprentissage et celles motivationnelles ont influencé les créateurs.

De nombreux écrits ont été faits à ce sujet et certaines théories mettent en opposition motivation et engagement. Toutefois, la théorie du « flow » du psychologue hongrois Csikszentmihalyi (1990) semble avoir déterminé l’expérience du bon jeu qui oscille entre difficulté et réussite du joueur afin que celui-ci en oublie le temps passé. L’ingénierie pédagogique a eu une influence particulière dont le modèle de développement MISA qui est résumé ainsi dans le texte : « [...]

  • (1) définition du problème,
  • (2) analyse préliminaire,
  • (3) conception de l’architecture du système d’apprentissage,
  • (4) conception des matériels,
  • (5) réalisation et validation des matériels et
  • [6) planification de la diffusion. »
     

Le chapitre 2 se penche quant à lui sur la question de l’adaptabilité du jeu. En effet, les scénairos proposés peuvent s’adapter au joueur afin de lui offrir de bonnes expériences. S’il existe des mécaniques d’évaluation de cet aspect externe, c’est surtout celles internes auxquelles on s'intéresse.

En effet, comment une intelligence artificielle se servant des réseaux bayésiens (probabilistes et non déterministes) est en mesure d’analyser les actes du joueur. Ce qui mène à l’idée de génération automatique de scénarios dans le jeu. Il n’est pas possible pour une intelligence artificielle de créer un scénario plus narratif. Toutefois, il existe aussi une scénarisation basée sur la jouabilité, les mécaniques de jeu et les décisions que prend le joueur. Celle-là peut s'automatiser.

Une expérimentation ludique

Au troisième chapitre, l’auteure propose d’ailleurs un cadre de génération automatique dans un contexte de jeu de simulation. Il semble, en effet, que ce type de jeu soit un des plus aisés pour créer des scénarios qui peuvent s’adapter au gré des situations et du niveau du joueur. Cela rend aussi le titre plus rejouable puisque l’expérience ne sera jamais tout à fait la même d'une fois à l'autre. Le chapitre propose donc une architecture de jeu qui sera mis en place dans un jeu sérieux inédit, le tout basé sur le modèle MISA présenté précédemment.

Le quatrième chapitre aborde ce titre expérimental. Appelé « Game of Homes », il s’agit d’une simulation de courtage immobilier sur l’île de Montréal. Le joueur doit essayer d’effectuer le plus de ventes possible, davantage que ses concurrents (ici, des I.A.). Le but est d’enseigner à de jeunes courtiers comment sélectionner et obtenir un contrat de courtage auprès d’un vendeur, estimer le prix de vente et gérer et conclure ladite vente. Ces trois compétences doivent être comprises dans le contexte du jeu.

Le cinquième chapitre s’est alors intéressé à l’expérimentation du jeu auprès de joueurs afin de voir s’ils apprenaient mieux avec une expérience linéaire ou une qui génère son scénario d’après les actions des joueurs. Pour y arriver, ils ont utilisé deux approches : une avec un test avant et après avoir joué et une analyse des traces enregistrées montrant la progression. En général, il semble en effet que leur hypothèse soit confirmée, à savoir que les scénarios générés apportent davantage de bénéfices que ceux dits linéaires.

Le dernier chapitre fait donc le bilan de la recherche. Il note les limites de l’expérience de jeu et de l’architecture, mais en tire tout de même une conclusion positive.

Visiblement, le travail des dernières années sur le jeu sérieux semble mener vers une méthodologie plus sophistiquée qui promeut des expériences qui s’adaptent. Évidemment, la linéarité a du bon pour des sujets simples ou pour de courtes périodes d'apprentissage. Or, pour démontrer une activité professionnelle plus complexe, il est plus intéressant d’offrir des expériences qui se construisent selon les décisions et compétences des joueurs.

Illustration : Ars Electronica Deep Space 8K / Play Spaces via photopin (license)

Référence

Callies, Sophie. "Architecture de génération automatique de scénarios pédagogiques de jeux sérieux éducatifs." Thèse du doctorat en informatique sognitive. UQAM, 2016. http://www.archipel.uqam.ca/9183/1/D3164.pdf.

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