Hero.coli : a video game empowering stealth learning of synthetic biology : a continuous analytics-driven game design approach

par Raphaël Goujet

Thèse de doctorat en Interdisciplinaire

Sous la direction de Ariel Lindner.

Soutenue le 30-11-2018

à Sorbonne Paris Cité , dans le cadre de École doctorale Frontières de l'innovation en recherche et éducation (Paris ; 2006-....) , en partenariat avec Université Paris Descartes (1970-2019) (établissement de préparation) et de Robustesse et évolvabilité de la vie / U1001 (laboratoire) .

Le président du jury était Patricia Marzin.

Le jury était composé de Ariel Lindner, Patricia Marzin, Jean-Marc Labat, Sébastien George, Melanie Stegman.

Les rapporteurs étaient Jean-Marc Labat, Sébastien George.

  • Titre traduit

    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


  • Résumé

    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.


  • Résumé

    Video games have demonstrated their value as a hobby and as a pedagogic tool, both in academic and professional fields. However, learning video games have to integrate pedagogical strategies and be fine-tuned to be efficient and adopted. Synthetic biology is an emerging field focusing on engineering living systems to achieve controlled functions. It shares concepts with crafting and engineering games. We designed the first synthetic biology crafting game, named Hero.Coli, for popularization and learning. In order to engage both forced and voluntary users, ie students and citizens, our main pedagogical strategy is stealth learning. This means creating an educational game with no interruption in the experience - due to explicit learning or assessment phases -, mimicking successful mainstream games. I used embedded analytics to continuously refine this new pedagogical tool, by spotting the bottlenecks and issues in level design, the eventual misconceptions revealed in posttests, and the learning successes. I validated the usefulness of the game by comparing pre- and posttests of players (n=89). I found an average of 32 percentage point increase between pretest and posttest correct answer rate per question. The higher achievements stemmed mainly from higher-order thinking questions as compared to lexical questions. This is in line with our expectation from the chosen stealth learning strategy, which prioritizes function - game mechanics - over lexicon. I then correlated different user tracking parameters to their posttest scores. Lastly, by analyzing surveys, we also revealed that interest in biology is more critical than education to explain the variance in learning. These results could lead to future adaptive learning improvements including user-tailored feedbacks, in-game or in-class. Overall, the Hero.coli framework facilitates future implementations of game-based learning solutions by exemplifying a methodological approach of game development: design, tracking and analytics, quick iteration and testing, and final evaluation.


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