Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre des environnements virtuels pour la formation aux instruments de diagnostic biomédical. La simulation de la situation réelle seule ne suffisant pas, il convient d'incorporer un scénario pédagogique pour construire l'apprentissage. Le scénario s'applique pour tous les apprenants, il est donc important d'intégrer des possibilités d'individualisation. Pour cela, nous proposons de coupler l'environnement virtuel à un Système Tutoriel Intelligent (STI). Notre étude débute par une identification des systèmes existants qui nous semblent les mieux adaptés, sur lesquels baser notre proposition : le STI Pégase, le modèle de scénario pédagogique Poseïdon et le méta-modèle Mascaret. Ceci nous permet également d'identifier les limites de Pégase qui sont : le manque de lien avec le scénario pédagogique, le manque de modularité et le manque d'individualisation. Notre proposition, appelée Chrysaor, vise à combler ces faiblesses. Nous proposons ainsi qu'un scénario pédagogique soit une connaissance explicite et par conséquent exploitable par un STI. Les concepts proposés dans notre modèle permettent également au formateur de facilement modifier les comportements, les rôles et les affectations (humain ou agent autonome) : notre système devient ainsi modulaire. Nous illustrons ensuite l'utilisation de Chrysaor dans une application de formation par la réalité virtuelle à un instrument de diagnostic en hémostase utilisé en milieu hospitalier. Sur cette application, des expérimentations comparant les deux types de formation (traditionnelle et virtuelle) permettent de vérifier la qualité de l'apprentissage obtenu par une formation en réalité virtuelle, et de vérifier que ces connaissances sont transférables en environnement réel. / This research focuses on the virtual environments for training in biomedical diagnostic devices. The simulation of the real situation only is not enough, we needs to incorporate a pedagogical scenario to build the learning. The scenario applies to all learners, so it is important to integrate individualization. For this we propose to couple the virtual environment with an Intelligent Tutoring System (ITS). Our study begins with an identification of existing systems that seem best suited, on which to base our proposal: the ITS Pegase, the pedagogical scenario model Poseidon and the meta-model Mascaret. This also allows us to identify the limits of Pegase : the lack of connection with the pedagogical scenario, the lack of modularity and lack of individualization. Our proposal, called Chrysaor, aims to provide the most complete ITS. Thus we propose that a pedagogical scenario is an explicit knowledge and therefore exploitable by an STI. The concepts proposed in our model also allow the instructor to easily modify the behavior, roles and assignments (human or autonomous agent): our system becomes modular. Then we illustrate the use of Chrysaor in an application of virtual reality training in a biomedical device used in hemostasis in hospital. We lead two experiments in order to compare the two types of training (traditional and virtual) to verify the quality of learning achieved by a virtual reality training, and to ensure that this knowledge are transferable in a real environment.

Un certain nombre de théories pédagogiques ont été établies depuis plus de 20 ans. Elles font appel aux réactions de l’apprenant en situation d’apprentissage, mais aucune théorie pédagogique n’a pu décrire complètement un processus d’enseignement en tenant compte de toutes les réactions émotionnelles de l’apprenant. Nous souhaitons intégrer les émotions de l’apprenant dans ces processus d’apprentissage, car elles sont importantes dans les mécanismes d’acquisition de connaissances et dans la mémorisation. Récemment on a vu que le facteur émotionnel est considéré jouer un rôle très important dans les processus cognitifs. Modéliser les réactions émotionnelles d’un apprenant en cours du processus d’apprentissage est une nouveauté pour un Système Tutoriel Intelligent. Pour réaliser notre recherche, nous examinerons les théories pédagogiques qui n’ont pas considéré les émotions de l’apprenant. Jusqu’à maintenant, aucun Système Tutoriel Intelligent destiné à l’enseignement n’a incorporé la notion de facteur émotionnel pour un apprenant humain. Notre premier objectif est d’analyser quelques stratégies pédagogiques et de détecter les composantes émotionnelles qui peuvent y être ou non. Nous cherchons à déterminer dans cette analyse quel type de méthode didactique est utilisé, autrement dit, que fait le tuteur pour prévoir et aider l’apprenant à accomplir sa tâche d’apprentissage dans des conditions optimales. Le deuxième objectif est de proposer l’amélioration de ces méthodes en ajoutant les facteurs émotionnels. On les nommera des « méthodes émotionnelles ». Le dernier objectif vise à expérimenter le modèle d’une théorie pédagogique améliorée en ajoutant les facteurs émotionnels. Dans le cadre de cette recherche nous analyserons un certain nombre de théories pédagogiques, parmi lesquelles les théories de Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier et David Merrill, pour chercher à identifier les composantes émotionnelles. Aucune théorie pédagogique n’a mis l’accent sur les émotions au cours du processus d’apprentissage. Ces théories pédagogiques sont développées en tenant compte de plusieurs facteurs externes qui peuvent influencer le processus d’apprentissage. Nous proposons une approche basée sur la prédiction d’émotions qui est liée à de potentielles causes déclenchées par différents facteurs déterminants au cours du processus d’apprentissage. Nous voulons développer une technique qui permette au tuteur de traiter la réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné au cours de son processus d’apprentissage et de l’inclure dans une méthode pédagogique. Pour atteindre le deuxième objectif de notre recherche, nous utiliserons un module tuteur apprenant basé sur le principe de l’éducation des émotions de l’apprenant, modèle qui vise premièrement sa personnalité et deuxièmement ses connaissances. Si on défini l’apprenant, on peut prédire ses réactions émotionnelles (positives ou négatives) et on peut s’assurer de la bonne disposition de l’apprenant, de sa coopération, sa communication et l’optimisme nécessaires à régler les problèmes émotionnels. Pour atteindre le troisième objectif, nous proposons une technique qui permet au tuteur de résoudre un problème de réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné du processus d’apprentissage. Nous appliquerons cette technique à une théorie pédagogique. Pour cette première théorie, nous étudierons l’effet produit par certaines stratégies pédagogiques d’un tuteur virtuel au sujet de l’état émotionnel de l’apprenant, et pour ce faire, nous développerons une structure de données en ligne qu’un agent tuteur virtuel peut induire à l’apprenant des émotions positives. Nous analyserons les résultats expérimentaux en utilisant la première théorie et nous les comparerons ensuite avec trois autres théories que nous avons proposées d’étudier. En procédant de la sorte, nous atteindrons le troisième objectif de notre recherche, celui d’expérimenter un modèle d’une théorie pédagogique et de le comparer ensuite avec d’autres théories dans le but de développer ou d’améliorer les méthodes émotionnelles. Nous analyserons les avantages, mais aussi les insuffisances de ces théories par rapport au comportement émotionnel de l’apprenant. En guise de conclusion de cette recherche, nous retiendrons de meilleures théories pédagogiques ou bien nous suggérerons un moyen de les améliorer. / A number of educational theories have been established for over 20 years. They use the learner’s reactions in a learning situation, but no educational theory could fully describe an educational process taking into account all the emotional reactions of a learner. We want to integrate the learner’s emotions in these learning processes, as they are important in the mechanisms of learning and memory. Recently we saw that emotional factor is considered to play an important role in cognitive processes. Modeling a learner’s emotional reactions during the learning process is a novelty for an Intelligent Tutorial System. To achieve our research, we will examine educational theories which did not consider the learner’s emotions. Until now, no Intelligent Tutorial System for teaching has incorporated the concept of emotional factor of a human learner. Our first objective is to analyze a few strategies and detect emotional components that may be there or not. We seek to determine what type of teaching method is used, in other words, what the tutor is doing to predict and assist the learner to accomplish his/her learning task under optimal conditions. The second objective is to improve these methods by adding the emotional factors. They are so called “emotional methods”. The final objective is to test the model of an improved educational theory by adding the emotional factors. As part of this research we analyze a number of educational theories, including theories of Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier and David Merrill, in seeking to identify the emotional components. No educational theory has focused on emotions during the learning process. These educational theories are developed taking into account several factors that can influence the learning process. We propose an approach based on emotion prediction that is linked to potential causes triggered by different factors in the learning process. We want to develop a technique that allows the tutor to deal with the learner’s emotional reaction at any given time during the learning process and to include it in a teaching method. To achieve the second objective of our research, we use a learning tutor model based on the principle of educating the learner’s emotions, model which first seeks the person’s personality and second the person's knowledge. If we know the learner’s personality, we can predict his/her emotional reactions (positive or negative) and we can ensure the proper disposal of the learner, his cooperation, communication and optimism necessary to resolve emotional problems. In order to achieve the third objective, we propose a technique that allows the tutor to solve an emotional reaction problem of the learner at a given moment during the learning process. We apply this technique to an educational theory. For this first theory, we study the effect of certain educational strategies of a virtual tutor about the learner’s emotional state, and to this end, we develop an online data structure with which a virtual tutor can induce positive emotions to the learner. We analyze the experimental results using the first theory and then we compare them with three other theories proposed for study. In doing so, we reach the third objective of our research, which is to test an educational theory model and then compare it with other theories in order to develop or improve the emotional methods. We analyze the advantages, but also the shortcomings of these theories compared to a learner’s emotional behaviour. In conclusion, we will keep the best educational theories or we will suggest a way to improve them.

Un certain nombre de théories pédagogiques ont été établies depuis plus de 20 ans. Elles font appel aux réactions de l’apprenant en situation d’apprentissage, mais aucune théorie pédagogique n’a pu décrire complètement un processus d’enseignement en tenant compte de toutes les réactions émotionnelles de l’apprenant. Nous souhaitons intégrer les émotions de l’apprenant dans ces processus d’apprentissage, car elles sont importantes dans les mécanismes d’acquisition de connaissances et dans la mémorisation. Récemment on a vu que le facteur émotionnel est considéré jouer un rôle très important dans les processus cognitifs. Modéliser les réactions émotionnelles d’un apprenant en cours du processus d’apprentissage est une nouveauté pour un Système Tutoriel Intelligent. Pour réaliser notre recherche, nous examinerons les théories pédagogiques qui n’ont pas considéré les émotions de l’apprenant. Jusqu’à maintenant, aucun Système Tutoriel Intelligent destiné à l’enseignement n’a incorporé la notion de facteur émotionnel pour un apprenant humain. Notre premier objectif est d’analyser quelques stratégies pédagogiques et de détecter les composantes émotionnelles qui peuvent y être ou non. Nous cherchons à déterminer dans cette analyse quel type de méthode didactique est utilisé, autrement dit, que fait le tuteur pour prévoir et aider l’apprenant à accomplir sa tâche d’apprentissage dans des conditions optimales. Le deuxième objectif est de proposer l’amélioration de ces méthodes en ajoutant les facteurs émotionnels. On les nommera des « méthodes émotionnelles ». Le dernier objectif vise à expérimenter le modèle d’une théorie pédagogique améliorée en ajoutant les facteurs émotionnels. Dans le cadre de cette recherche nous analyserons un certain nombre de théories pédagogiques, parmi lesquelles les théories de Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier et David Merrill, pour chercher à identifier les composantes émotionnelles. Aucune théorie pédagogique n’a mis l’accent sur les émotions au cours du processus d’apprentissage. Ces théories pédagogiques sont développées en tenant compte de plusieurs facteurs externes qui peuvent influencer le processus d’apprentissage. Nous proposons une approche basée sur la prédiction d’émotions qui est liée à de potentielles causes déclenchées par différents facteurs déterminants au cours du processus d’apprentissage. Nous voulons développer une technique qui permette au tuteur de traiter la réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné au cours de son processus d’apprentissage et de l’inclure dans une méthode pédagogique. Pour atteindre le deuxième objectif de notre recherche, nous utiliserons un module tuteur apprenant basé sur le principe de l’éducation des émotions de l’apprenant, modèle qui vise premièrement sa personnalité et deuxièmement ses connaissances. Si on défini l’apprenant, on peut prédire ses réactions émotionnelles (positives ou négatives) et on peut s’assurer de la bonne disposition de l’apprenant, de sa coopération, sa communication et l’optimisme nécessaires à régler les problèmes émotionnels. Pour atteindre le troisième objectif, nous proposons une technique qui permet au tuteur de résoudre un problème de réaction émotionnelle de l’apprenant à un moment donné du processus d’apprentissage. Nous appliquerons cette technique à une théorie pédagogique. Pour cette première théorie, nous étudierons l’effet produit par certaines stratégies pédagogiques d’un tuteur virtuel au sujet de l’état émotionnel de l’apprenant, et pour ce faire, nous développerons une structure de données en ligne qu’un agent tuteur virtuel peut induire à l’apprenant des émotions positives. Nous analyserons les résultats expérimentaux en utilisant la première théorie et nous les comparerons ensuite avec trois autres théories que nous avons proposées d’étudier. En procédant de la sorte, nous atteindrons le troisième objectif de notre recherche, celui d’expérimenter un modèle d’une théorie pédagogique et de le comparer ensuite avec d’autres théories dans le but de développer ou d’améliorer les méthodes émotionnelles. Nous analyserons les avantages, mais aussi les insuffisances de ces théories par rapport au comportement émotionnel de l’apprenant. En guise de conclusion de cette recherche, nous retiendrons de meilleures théories pédagogiques ou bien nous suggérerons un moyen de les améliorer. / A number of educational theories have been established for over 20 years. They use the learner’s reactions in a learning situation, but no educational theory could fully describe an educational process taking into account all the emotional reactions of a learner. We want to integrate the learner’s emotions in these learning processes, as they are important in the mechanisms of learning and memory. Recently we saw that emotional factor is considered to play an important role in cognitive processes. Modeling a learner’s emotional reactions during the learning process is a novelty for an Intelligent Tutorial System. To achieve our research, we will examine educational theories which did not consider the learner’s emotions. Until now, no Intelligent Tutorial System for teaching has incorporated the concept of emotional factor of a human learner. Our first objective is to analyze a few strategies and detect emotional components that may be there or not. We seek to determine what type of teaching method is used, in other words, what the tutor is doing to predict and assist the learner to accomplish his/her learning task under optimal conditions. The second objective is to improve these methods by adding the emotional factors. They are so called “emotional methods”. The final objective is to test the model of an improved educational theory by adding the emotional factors. As part of this research we analyze a number of educational theories, including theories of Robert Gagné, Jerome Bruner, Herbert J. Klausmeier and David Merrill, in seeking to identify the emotional components. No educational theory has focused on emotions during the learning process. These educational theories are developed taking into account several factors that can influence the learning process. We propose an approach based on emotion prediction that is linked to potential causes triggered by different factors in the learning process. We want to develop a technique that allows the tutor to deal with the learner’s emotional reaction at any given time during the learning process and to include it in a teaching method. To achieve the second objective of our research, we use a learning tutor model based on the principle of educating the learner’s emotions, model which first seeks the person’s personality and second the person's knowledge. If we know the learner’s personality, we can predict his/her emotional reactions (positive or negative) and we can ensure the proper disposal of the learner, his cooperation, communication and optimism necessary to resolve emotional problems. In order to achieve the third objective, we propose a technique that allows the tutor to solve an emotional reaction problem of the learner at a given moment during the learning process. We apply this technique to an educational theory. For this first theory, we study the effect of certain educational strategies of a virtual tutor about the learner’s emotional state, and to this end, we develop an online data structure with which a virtual tutor can induce positive emotions to the learner. We analyze the experimental results using the first theory and then we compare them with three other theories proposed for study. In doing so, we reach the third objective of our research, which is to test an educational theory model and then compare it with other theories in order to develop or improve the emotional methods. We analyze the advantages, but also the shortcomings of these theories compared to a learner’s emotional behaviour. In conclusion, we will keep the best educational theories or we will suggest a way to improve them.