Full Issue / Numéro complet




Résumé

Cette étude cible le lien entre l’intérêt situationnel et la performance au cours d’une séance de jeu vidéo éducatif. Dix-sept participants universitaires ont pris part à l’étude. Le devis expérimental consistait à jouer à 12 niveaux de Mécanika, un jeu vidéo éducatif en physique prenant la forme d’épreuves de type casse-tête. Tout au long de l’expérience, la dimension affective de l’intérêt situationnel a été mesurée par activité électrodermale (activation) et par reconnaissance faciale des émotions (valence). La dimension cognitive de l’intérêt situationnel a été mesurée par électroencéphalographie (engagement cognitif dans la tâche, charge mentale) et par dilatation pupillaire (charge mentale). La performance était mesurée à l’aide du temps de complétion de chaque niveau. Une régression multiple démontre que l’intérêt situationnel mesuré prédit significativement la performance pour chaque niveau. La dimension cognitive de l’intérêt situationnel serait par ailleurs un meilleur prédicteur de la performance que la dimension affective. Les implications de cette étude fournissent des pistes pour la recherche dans le domaine des jeux vidéo éducatifs, notamment sur l’importance du rôle de la dimension cognitive de l’intérêt situationnel.


Résumé

La préoccupation grandissante de proposer des applications numériques adaptées aux enfants, notamment dans la sphère éducative, nous pousse à étudier l’interaction enfant-machine en considérant plusieurs dimensions : cognitive et comportementale. La dimension comportementale de l’enfant, plus précisément le rôle de la gestuelle lorsque celui-ci interagit avec l’appareil, n’est que trop peu abordée, bien que cette variable soit considérablement liée à l’apprentissage des enfants dans divers domaines : apprentissage des langues ou des mathématiques. Cette recherche a donc pour objectif d’étudier l'importance de la gestuelle (spécifiquement les mouvements des mains) quant à son impact direct sur la charge cognitive de l’enfant, tout en considérant un effet modérateur sur le lien entre la difficulté d’une tâche et la charge cognitive induite dans un contexte de résolution de problèmes mathématiques sur tablette numérique. Pour ce faire, nous manipulons la difficulté des questions auxquelles l’apprenant répondra. Une observation non participante nous permet de relever les comportements de l’enfant et d’obtenir les mesures liées à la gestuelle : mouvement lié au geste de pointer du doigt ou de dénombrer. La charge cognitive de l’enfant est saisie de manière oculométrique, nous révélant moyenne et écart-type pupillaires. Nos résultats suggèrent que la difficulté d’une question a un effet positif sur la charge cognitive de l’apprenant. De plus, l’utilisation des doigts pour pointer ou compter influence négativement les variations de la charge cognitive de l’apprenant.


Résumé

Bien que la collecte de données vidéo soit de plus en plus présente en recherche, notamment due à une accessibilité et une facilité d’utilisation accrue des technologies permettant l’enregistrement vidéo, les analyses liées à de tels outils de collecte demeurent toutefois un réel défi. De nombreux logiciels permettent une analyse accélérée grâce à, notamment, la reconnaissance par image. Cependant, ces techniques ne s’appliquent que peu en éducation, puisque l’apprentissage n’est pas nécessairement lié au mouvement. Ainsi, cet article présente une méthodologie novatrice afin de générer automatiquement des marqueurs temporels sur des données vidéo à partir de données psychophysiologiques. Les apports et limites de cette méthode sont discutés en lien avec la recherche en éducation.


METHODOLOGY

Setup guidelines for eye tracking in child and teenager research in the context of learning by interacting with a tablet

Pierre-Majorique LÉGER, Sylvain SÉNÉCAL, Élena KARPOVA, David BRIEUGNE, Marie-Laure DI FABIO, & Vanessa GEORGES

https://doi.org/10.24046/neuroed.20180501.33 | PAGES 33-40

Abstract

The growing use of tablet-based applications in education increases the importance of testing them in an effective way. Eye tracking devices can now be used to serve this purpose, but these evaluations require valid ecological testing contexts that can affect data quality and validity. The focus of this paper is to propose setup guidelines that will maximize data quality and validity by optimizing the trade-off between steadiness of the visual attention data and natural interaction of the child with a digital educational product. The guidelines are based on three different eye tracking educational studies conducted with children participants.