Hero.coli : a video game empowering stealth learning of synthetic biology : a continuous analytics-driven game design approach
Hero.coli, un jeu vidéo d'apprentissage furtif de la biologie de synthèse : une méthodologie de conception de jeu guidée par l'analyse continue de données
par Raphaël GOUJET sous la direction de Ariel LINDNER
Thèse de doctorat en Interdisciplinaire
ED 474 Frontières de l'Innovation en Recherche et Education

Soutenue le Friday 30 November 2018 à Sorbonne Paris Cité

Sujets
  • Biologie de synthèse
  • Jeux vidéo en éducation

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Mots clés
Jeu éducatif, Biologie, Biologie de synthèse, Analyses, Suivi, Jeux vidéo, Vulgarisation
Resumé
Les jeux vidéo ont prouvé leur valeur en tant que loisir et qu'outil pédagogique, que ce soit dans l'éducation ou dans le monde professionnel. Cependant, les jeux éducatifs doivent intégrer des stratégies pédagogiques et être finement ajustés pour être efficaces, et adoptés. La biologie de synthèse est une discipline émergente d'ingénierie centrée sur la conception de systèmes vivants pour accomplir des fonctions contrôlées. Elle partage des concepts avec les jeux vidéo de crafting et d'ingénierie. Nous avons conçu le premier jeu vidéo de biologie de synthèse, baptisé Hero.Coli, pour la vulgarisation et l'éducation. Pour intéresser et engager les joueurs volontaires et involontaires, c'est-à-dire les internautes lambda et les étudiants, notre principale stratégie est l'utilisation de techniques d'UX et d'apprentissage furtif. Cela consiste à créer un jeu éducatif sans coupure dans l'expérience (phases explicites d'apprentissage ou d'évaluation), par imitation des jeux commerciaux à succès. Les données d'utilisation ont été analysées en continu pour pouvoir améliorer le jeu, en identifiant les problèmes de game design, les mauvaises compréhensions révélées au posttest ainsi que les phases d'apprentissage réussies. J'ai validé l'utilité du jeu en comparant les pré- et posttests des joueurs (n=89). En moyenne, le pourcentage de réponses correctes s'accroît de 32 points de pourcentage par question entre le prétest et le posttest. Les plus grands accroissements se produisent pour les questions de plus haut niveau conceptuel, par opposition aux questions portant sur le lexique. Cela correspond à ce que l'on peut attendre d'un apprentissage furtif, qui met plus l'accent sur le fonctionnement (les mécaniques de jeu) que sur le lexique. J'ai ensuite corrélé différents paramètres des traces des joueurs avec leurs scores de posttest. Enfin, nous avons aussi établi à partir des caractéristiques des joueurs que l'intérêt pour la biologie est plus critique que la formation pour expliquer la variance dans le score. Ces résultats pourraient conduire à des innovations en apprentissage adaptatif comme des retours personnalisés, que ce soit virtuellement ou en présentiel. De façon plus générale, la méthodologie de développement d'Hero.Coli peut servir d'exemple pour le développement futur de solutions d'apprentissage par le jeu : conception, suivi (tracking et analytics), itération rapide et test, et évaluation finale.