Cette recherche définit la personnalisation comme une approche centrée sur l'apprenant où la personne est prise dans son ensemble (émotions, cognition et socialisation). L’apprenant est actif, prend des initiatives et collabore avec les autres. Elle détaille les attributs de l'apprentissage personnalisé, ses perspectives et ses théories et propose un modèle personnalisé testé via le développement d’une application mobile pour les cours de base en informatique pour les étudiants en première année universitaire. Les résultats portent principalement sur l'impact de la personnalisation sur la performance, l'engagement et l'autonomie des apprenants. Les analyses de données montrent que la performance du groupe personnalisé dans les tests théoriques est significativement meilleure que les groupes suivant un enseignement traditionnel, mais les résultats ne sont pas significatifs pour les tests pratiques. La performance des apprenants dans le groupe personnalisé est indépendante du type d'évaluation choisi (tests théoriques et pratiques, projets individuels ou collaboratifs). Les apprenants ont manifesté une certaine responsabilité et un comportement autonome et ils ont été capables, avec une grille,d’évaluer d’une manière correcte et objective le travail de leurs pairs. L'engagement émotionnel est le type d'engagement le plus élevé et il apparaît indépendant de l’engagement cognitif, comportemental et agentique qui le suivent dans l’ordre respectif. / This research adopts a definition of personalization as a learner centered approach that takes into consideration the person as a whole (emotions, cognition and socialization) and where the learner is active, takes initiatives and collaborates with others. It details attributes of personalized learning, its perspectives and theories behind it. It proposes a personalized model that is tested through designing a mobile app for computer basics courses for first year university students. Results focus mainly on the impact of personalization on learners’ performance, engagement and autonomy. Data analyses showed that the personalized group did significantly better in theoretical tests than groups taught in a traditional way, but results were not significant for practical tests. The performance of learners in the personalized group does not depend on the type of evaluation used (theoretical and practical tests, individual or collaborative projects). Learners manifested autonomous behavior and responsibility and were able with a rubric in hand to conduct a fair and objective judgement of peers’ work. The emotional engagement was the highest type of engagement and was independent of the cognitive, behavioral and agentic one that come next respectively.

Cette thèse étudie la reconnaissance des émotions à partir de signaux physiologiques dans le contexte des jeux vidéo et la faisabilité de sa mise en œuvre sur un système embarqué. Les défis suivants sont abordés : la relation entre les états émotionnels et les réponses physiologiques dans le contexte du jeu, les variabilités individuelles des réponses psycho-physiologiques et les problèmes de mise en œuvre sur un système embarqué. Les contributions majeures de cette thèse sont les suivantes. Premièrement, nous construisons une base de données multimodale dans le cadre de l'Affective Gaming (DAG). Cette base de données contient plusieurs mesures concernant les modalités objectives telles que les signaux physiologiques de joueurs et des évaluations subjectives sur des phases de jeu. A l'aide de cette base, nous présentons une série d'analyses effectuées pour la détection des moments marquant émotionnellement et la classification des émotions à l'aide de diverses méthodes d'apprentissage automatique. Deuxièmement, nous étudions la variabilité individuelle de la réponse émotionnelle et proposons un modèle basé sur un groupe de joueurs déterminé par un clustering selon un ensemble de traits physiologiques pertinents. Nos travaux mettent en avant le fait que le modèle proposé, basé sur un tel groupe personnalisé, est plus performant qu'un modèle général ou qu'un modèle spécifique à un utilisateur. Troisièmement, nous appliquons la méthode proposée sur un système ARM A9 et montrons que la méthode proposée peut répondre à l'exigence de temps de calcul. / This thesis investigates physiological-based emotion recognition in a digital game context and the feasibility of implementing the model on an embedded system. The following chanllenges are addressed: the relationship between emotional states and physiological responses in the game context, individual variabilities of the pschophysiological responses and issues of implementation on an embedded system. The major contributions of this thesis are : Firstly, we construct a multi-modal Database for Affective Gaming (DAG). This database contains multiple measurements concerning objective modalities: physiological signals (ECG, EDA, EMG, Respiration), screen recording, and player's face recording, as well as subjective assessments on both game event and match level. We presented statistics of the database and run a series of analysis on issues such as emotional moment detection and emotion classification, influencing factors of the overall game experience using various machine learning methods. Secondly, we investigate the individual variability in the collected data by creating an user-specific model and analyzing the optimal feature set for each individual. We proposed a personalized group-based model created the similar user groups by using the clustering techniques based on physiological traits deduced from optimal feature set. We showed that the proposed personalized group-based model performs better than the general model and user-specific model. Thirdly, we implemente the proposed method on an ARM A9 system and showed that the proposed method can meet the requirement of computation time.