Fouille de processus pour l'amélioration d'un jeu sérieux
Résumé
Nous évaluons, dans cet article, l'efficacité de différents algorithmes de fouille de processus pour les traces numériques recueillies lors d'interactions Homme-Robot dans le contexte d'un jeu sérieux, ainsi que l'apport des modèles générés par ces algorithmes sur l'amélioration des activités. L'extraction de modèles à partir des logs de chaque joueur permet d'entrapercevoir des comportements communs entre différents joueurs, mais aussi des comportements moins communs, voir uniques, des "pépites" propres à chaque joueur. Cela permet aussi de mettre en lumière les différents problèmes que les joueurs ont pu rencontrer (problèmes de reconnaissance vocale avec un robot, mauvaise réponse ou réponse non-prévu) et des pistes pour améliorer l'interaction. Néanmoins l'extraction de modèles via la fouille de processus sur un jeu de données aussi large sont difficile à exploiter. Nous proposons ici quelques perspectives pour les rendre plus exploitables.
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