Christian S. Loh, Ph. D., directeur du laboratoire d'environnement virtuel de l'université Southern Illinois à Carbondale
I-Hung Li, assistant de recherche, laboratoire d'environnement virtuel, Southern Illinois University Carbondale
Les jeux sérieux étaient initialement destinés à devenir des outils de formation avancés pour améliorer les compétences décisionnelles et les performances professionnelles des stagiaires/apprenants. Actuellement, moins de 10 % des jeux sérieux sont conçus pour faciliter la formation, y compris ceux utilisés pour la simulation et l'entraînement militaires et médicaux. L'analyse des jeux sérieux peut accroître la valeur de ces types de formation si nous savons quels indicateurs de performance utiliser, comment les exploiter pour fournir des informations pertinentes aux parties prenantes et proposer une (re)formation et une remédiation juste-à-temps aux apprenants, ce qui peut avoir un impact sur le retour sur investissement (ROI) des organisations apprenantes.
Les différences comportementales et cognitives entre les individus qualifiés (experts) et les novices sont bien documentées dans la littérature. La séquence d'actions, composante de la compétence et constituée de l'ordre chronologique des actions réalisées, s'est avérée utile pour différencier les experts (probablement) des novices à des fins d'évaluation des performances en formation. La capacité à distinguer les experts des novices et, éventuellement, à prédire qui pourrait devenir expert plus rapidement (formation plus courte) est hautement souhaitable dans le secteur de la formation et de l'apprentissage.
Nous avons capturé les actions des joueurs dans des jeux sérieux et codé leurs séquences d'action en divisant l'univers du jeu en grilles de granularité variable. Nous utilisons la fonction d'analyse discriminante des moindres carrés partiels (PLS DA) de JMP Pro 12 pour comparer ces variables, ainsi que le temps total de jeu, afin de différencier les joueurs experts et novices en fonction de leurs comportements dans le jeu, à des fins d'évaluation des performances et d'analyse des jeux sérieux .
Mots-clés : Analyse discriminante des moindres carrés partiels, Analyse des jeux sérieux, séquences d'actions, indice de similarité, évaluation des performances
