Les Serious Games sont des jeux vidéo qui n'ont pas pour objectif premier le divertissement et qui peuvent être utilisé pour l'enseignement. Pertinents dans de nombreux domaines d'éducation, ils posent pourtant des problèmes liés à leur création fastidieuse et coûteuse en moyens et en temps. Dans cette thèse, nous nous intéressons tout particulièrement aux Serious Games pour l'éducation, appelés Learning Games (LG) et plus particulièrement aux LG pour la formation continue pour les étudiants en école d'ingénieur. Tout d'abord, nous avons procédé à une étude des besoins concrets des créateurs de LG, ainsi qu'à un état de l'art des méthodologies et des outils existants. En premier lieu, ces recherches nous ont montré qu'il n'existait aucune solution adaptée pour faciliter la collaboration entre les différents concepteurs de LG, occupant des rôles complémentaires (expert du domaine, expert pédagogique, game designer...). Nos recherches mettent également en avant le besoin de modélisation et de représentation du scénario du LG pour aider les concepteurs à imaginer un LG qui soit à la fois ludique et attractif tout en gardant le fort potentiel éducatif indispensable à la formation. Pour répondre au premier besoin, nous proposons une méthodologie globale de création collaborative de LG, détaillant chaque tâche des acteurs ainsi que les outils mis à leur disposition. Pour répondre au deuxième besoin, nous proposons un modèle de scénarisation de LG qui représente d'un côté la structure pédagogique choisie par l'expert pédagogique et de l'autre côté la mise en scène ludique imaginée par le game designer. Pour réifier nos propositions, nous avons développé un environnement informatique d'aide à la conception, appelé LEGADEE (LEarning GAme DEsign Environment). LEGADEE guide chaque concepteur avec une " barre d'outils " adaptée à son rôle spécifique et qui propose également un système de validation qui analyse la création en cours. Enfin, nous avons imaginé un protocole d'évaluation pour valider notre environnement auteur ainsi que la méthodologie et le modèle proposés dans lequel nous comparons 24 scénarios de LG dont la moitié a été conçu avec LEGADEE et la moitié sans. Notre évaluation montre que l'utilisation de notre outil a tendance à améliorer certains critères qualité des LG. Elle montre aussi les limites de nos hypothèses et donne des pistes d'améliorations futures, tant sur LEGADEE que sur la méthode d'évaluation elle-même.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00762855 |
Date | 28 November 2012 |
Creators | Marfisi-Schottman, Iza |
Publisher | INSA de Lyon |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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