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Jouer au courtier immobilier avec Game of Homes

 

Sophie Callies

UQAM/TÉLUQ

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                                              Josianne Basque

TÉLUQ

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Eric Beaudry

UQAM

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Dans la littérature, les chercheurs se questionnent sur la possibilité d’apprendre en jouant à un jeu sérieux, mais aussi sur la valeur du jeu sérieux en pédagogie et sur son intégration dans un cadre de formation et d’enseignement (De Freitas et Jarvis, 2007; Sauvé et Kaufman, 2010; Squire, 2003). Par ailleurs, les méthodes de conception des jeux sérieux restent peu documentées, ainsi que le contenu précis des architectures des systèmes de jeux sérieux. Plusieurs auteurs soutiennent que la valeur pédagogique et engageante des jeux sérieux réside dans la capacité d’adaptation des systèmes à la progression de l’apprenant (Lopes et Bidarra, 2011; Beaudry et al., 2010; Niehaus et Riedl, 2009). Notre objectif était de concevoir une architecture de jeu sérieux qui permet la génération automatique des scénarios pédagogiques de jeu dont les contenus s’adaptent en direct à la progression des joueurs-apprenants, tout en assurant un apprentissage à la fois motivant et efficace.

 

Afin de répondre à notre objectif, nous avons développé, au sein de notre laboratoire, le jeu sérieux de simulation en temps réel Game of Homes, et dont l’objectif pédagogique est de développer les connaissances clés du domaine de la vente immobilière. Dans Game of Homes, le joueur-apprenant déplace son avatar - un courtier immobilier - dans la ville de Montréal, afin de sélectionner des propriétés à vendre, d’obtenir auprès des vendeurs les contrats de courtage, d’estimer le prix de vente des propriétés, de gérer le déroulement de la vente, et de répondre aux offres d’achats. Le joueur-apprenant est en concurrence avec d’autres courtiers se déplaçant sur la carte, qui sont des personnages non jouables contrôlés par le système du jeu sérieux. L’objectif de Game of Homes est de devenir et de rester le meilleur courtier de la ville, avec une réputation et une somme d’argent les plus élevées.

 

Game of Homes est soutenu par une architecture qui permet l’adaptation en temps réel du contenu du jeu sérieux à la progression de l’état des connaissances des joueurs-apprenants, tout en les maintenant engagés dans leur apprentissage de la vente immobilière. Cette architecture est composée du modèle du joueur- apprenant, soutenu par un réseau bayésien, dont le rôle est d’estimer les probabilités d’acquisition des connaissances visées à partir des actions des joueurs-apprenants dans le jeu sérieux. À partir de ces probabilités, le module d’adaptation génère un plan pédagogique qui consiste à modifier l’environnement du jeu sérieux dans l’objectif de favoriser l’apprentissage et de maintenir les joueurs-apprenants engagés dans leur expérience de jeu (Callies et al., 2015). Enfin, un module de traces complète notre architecture et permet au pédagogue d’avoir accès au déroulement de chaque partie de Game of Homes, ainsi qu’au contenu exact des plans pédagogiques générés et de la progression des connaissances apprises dans le jeu sérieux (Callies et al., 2016).

 

 

Références

Beaudry, E., Bisson, F., Chamberland, S., et Kabanza, F. (2010). Using markov decision theory to provide a fair challenge in a roll-and-move board game. Dans IEEE Computational Intelligence and Games (CIG), 1-8.

Callies, S., Sola, N., Beaudry, E., et Basque, J. (2015). An empirical evaluation of a serious simulation game architecture for automatic adaptation. Dans R. Munkvold & L. Kolas, Proceedings of the 9th European Conference on Games Based Learning (ECGBL 2015), pp. 107-116. Reading, UK: Academic Conferences and Publishing International Limited.

Callies, S., Gravel, M., et Beaudry, E. (article accepté). Analysis of Game of Homes' logs: A comparison between scripted-based and automatically generated scenarios. 10th European Conference on Games Based Learning (ECGBL 2016).

De Freitas, S., et Jarvis, S. (2007). Serious games-engaging training solutions: A research and development project for supporting training needs. British Journal ofEducational Technology, 38(3), 523-525.

Lopes, R., et Bidarra, R. (2011). Adaptivity challenges in games and simulations: A survey. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 3(2), 85-99.

Niehaus, J. et Riedl, M. (2009a). Toward scenario adaptation for learning. Dans Proceedings of the Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED): Building Learning Systems that Care : From Knowledge Representation to Affective Modelling, 3, 686–688.

Sauvé, L., et Kaufman, D. (2010). Jeux et simulations éducatifs. Presses de l'Université du Québec.

Squire, K. (2003). Video Games in Education. International Journal of Intelligent Simulations and Gaming, 2(1), 49- 62.

 

 

 

 

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