Dorel Gorga. Mémoire pour l obtention du DESS STAF "Sciences et Technologies de l'apprentissage et de la Formation"

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1 WINE (Web INtelligent Emotion) : d un agent émotionnel d interface vers un système tuteur émotionnellement intelligent. Développement d états émotionnels au sein d une plateforme de type PostNuke. Dorel Gorga Mémoire pour l obtention du DESS STAF "Sciences et Technologies de l'apprentissage et de la Formation" TECFA, Faculté de Psychologie et de Sciences de l'education Université de Genève Date Jury: Daniel K. Schneider, Maître d Enseignement et de Recherche (MER), TECFA Directeur Prénom Nom Grade, Université X Examinateur Prénom Nom Grade, Université X Examinateur

2 Introduction Type de mémoire : Mémoire de développement. Quelques considérations Les émotions ont un rôle prépondérant bien en communication verbale et/ou non verbale. La qualité de la communication est un aspect important dans l apprentissage. Par conséquent, dans les activités d apprentissage, l état émotionnel de l apprenant influence directement sa performance d une manière positive ou négative. La qualification de l'apprentissage assisté par ordinateur doit tenir compte des relations entre l'émotion, la cognition et l'action en contexte d'apprentissage en s'inspirant des modèles cognitifs et comportementaux afin de proposer des outils pertinents comme support de l'apprentissage. Dans cette perspective, les nouvelles technologies de l information posent de nouveaux problèmes méthodologiques, notamment la détection et l évaluation des états émotionnels. Par cette raison, il est important que les nouveaux systèmes tuteurs intelligents (STI) soient dotés de l intelligence émotionnelle. Cela veux dire, dans une première étape, qu il faut déterminer les émotions qui favorisent l apprentissage. Dans une deuxième étape, il est nécessaire de les produire afin de créer un environnement d apprentissage sensitif de point de vue émotionnel. Nous étudierons si un ordinateur peut montrer des affections et comment créer des agents intelligents qui montrent des émotions à d'autres agents qui communiquent avec eux dans le même environnement virtuel. La vision multi agent d un STI va permettre de voir ces sous-systèmes comme des agents dédiés à la reconnaissance, la gestion, la simulation ou la représentation des émotions. Dans le domaine de recherche appelé affective computing on cherche à utiliser des émotions pour améliorer les performances des ordinateurs. En effet, Picard (1999), suggère que nous devrions donner aux ordinateurs la capacité de reconnaître et d exprimer des émotions, afin de réduire la frustration de l utilisateur, de permettre une communication plus facile des émotion et d améliorer l ensemble des relations homme machine.

3 Aujourd hui, avec le développement de l Internet, la conception de systèmes éducatifs adaptatifs s appuyant sur le web et l adaptation et la personnalisation d interfaces sont des aspects du développement de nombreuses d applications. Dans ce contexte, Albert (2002) affirme : «Générer une interface en fonction d'un état émotionnel nous intéresse et les web services fournissent une plateforme idéale pour la communication entre des agents...» Ces considérations ouvrent la perspective pour développer le modèle d un système émotionnellement intelligent, que j ai appelé WINE (l intelligence émotionnelle sur le web). Je suis conscient qu une telle démarche ouvre plusieurs champs de recherche avec un effort considérable en temps. Par conséquent, une attention particulière sera accordée à bien cerner les limites de ce travail..

4 Objectifs A partir d une plate-forme type portail, j envisage le développement d un soussystème (module) comme agent émotionnel d interface. Celui-ci doit permettre le paramétrage par rapport à la stratégie d apprentissage. Il joue ainsi un double rôle. D une part, il doit identifier l état émotionnel de l utilisateur selon sa personnalité et son activité d apprentissage dans l environnement, conformément à la stratégie adoptée par l enseignant. D autre part, il doit produire un état émotionnel optimal de la plate-forme tout en induisant ainsi un état cognitif positif permettant de maximiser la performance de l utilisateur. Méthodologie Revue de littérature Analyse des modèles d apprentissage basés sur l émotion Analyse d architecture des systèmes tuteurs intelligents, d agent d interface, d un système émotionnel Modéliser le concept d intelligence émotionnelle sur le web Développer sous la plate-forme PostNuke. Test du système. Conclusion. Limites. Perspectives

5 Partie 1 Revue de littérature 1. L émotion a. Définition b. Approche fonctionnelle des processus émotionnels - l émotion est envisagée comme l une des réalisations principales de l évolution, dans le sens qu elle remplace la chaîne instinctive Stimulus Réponse par un mécanisme hautement flexible - dans cette approche, on accorde un rôle important au traitement évaluatif de l information - le Groupe de Recherche en Emotions de l Université de Genève a adopté la perspective évaluative dans l émotion qui permet l explication de la plupart des états émotionnels humains (Sherer, K.R. & Sangsue, J. : «Le système mental en tant que composant de l émotion» (pages : 4, 5, 6, 7)). 2. Emotion et éducation a. Distinction entre processus cognitif, processus motivationnel et processus émotionnel - les processus cognitifs visent l acquisition et la représentation du savoir et entretiennent avec le monde un rapport de représentativité des objets et des faits. - Les processus motivationnels font référence aux buts et entretiennent avec le monde, les objets, les faits, etc. un rapport favorisant l action. - Les processus émotionnels sont basés sur l acceptation ou sur le rejet des objets, des faits, etc. Ils entretiennent avec le monde une relation évaluative. b. Approches du design émotionnel de la formation Education affective ou éducation holistique («affective education») - a la base une forte critique du fait que l émotion est absente de l éducation et du projet éducatif

6 - dans le cadre du design éducatif inspiré par l éducation affective, les états affectifs ne sont pas considérés comme degrés positifs ou négatifs de l expérience émotionnelle, mais comme des attitudes orientées envers ou contre certains objets ou situations. Dans cet esprit, on a inclut dans l éducation affective certains aspects de l éducation morale et sociale, comme par exemple, la compétence de répondre, d accepter ou de préférer une valeur, la conceptualisation d une valeur, l organisation d un système de valeurs. Education émotionnelle («emotional education») - a la base le concept d intelligence émotionnelle - la principale critique portée à l éducation affective porte sur le fait que celle-ci utilise l émotion pour acquérir de objectifs sociaux d apprentissages - l éducation émotionnelle prend en compte différentes émotions et problèmes émotionnels des élèves, elle a aussi des effets de prévention, mais elle nécessite de cours séparés dans le programme scolaire. Education émotionnelle cachée («hidden emotional education») - dans cette approche, la plus importante manière de prendre en compte l émotion dans la formation est d utiliser des matériaux d apprentissage sensitifs du point de vue émotionnel (par ex. dans le cours des langues, utiliser des histoires liées aux émotions) Formation achevée du point de vue émotionnel («emotionally sound instruction») - a la base le concept d émotion en tant qu accomplissement psychologique - consiste dans le développement des stratégies d apprentissage destinées à accroître les sentiments positifs et à diminuer les sentiments négatifs durant la formation ; il ne s agit donc du développement des étapes de formation destinées à développer la croissance émotionnelle (le sentiment = reconnaissance consciente des émotions)

7 - s applique tout au long d une formation, il n est pas besoin des cours spéciaux (c est un concept transversal par rapport à une formation) 3. Emotion et ordinateur a. Emotion humaine / émotion exprimée par l ordinateur - les ordinateurs ont des étapes uniques d exprimer les émotions - l ordinateur a besoin de savoir quand il doit réagir émotionnellement - ESSENTIEL : les ordinateurs peuvent exprimer des émotions, mais ils n éprouvent pas des émotions b. Comment reconnaître l ordinateur qui exprime l émotion Les critères de reconnaissance d un ordinateur qui peut reconnaître et exprimer l émotion (Rosalind Picard, Affective computing, 1997, page :55): 1. Input : reçoit une grande variété des signaux d entrée (par exemple : le visage, la voix, les gestes, la position, la manière de marcher, respiration, pression du sang, électrocardiogramme, etc.) 2. Reconnaissance de model («patern recognition») 3. Raisonnement 4. Apprentissage 5. Assume les biais (les influences et les confusions) 6. Résultats c. Les composants d un système émotionnel Un ordinateur qui exprime l émotion se caractérise par les 5 composants suivants (Rosalind Picard, Affective computing, 1997, page :70): 1. Le comportement du système induit (transmet l idée) d émotion. 2. Le système a des réponses émotionnelles rapides à certains inputs. 3. Le système peut générer sciemment des émotions, tout en reconnaissant certaines situations comme : - les buts - les standards - les préférences - les attentes

8 4. Le système peut présenter des expériences émotionnelles et plus particulièrement : - évaluation cognitive - évaluation psychologique - sentiments subjectifs 5. Le système des émotions interagit avec d autres procès qui imitent les fonctions humaines et physiques comme : - la mémoire - la perception - la prise de décision - l apprentissage - les préoccupations, les buts, les motivations - l attention, les intérêts - les priorités - les plans - l immunisation des fonctions du système - des mécanismes régulateurs 4. Modèles d apprentissage basés sur l émotion a. FEASP (Fear, Envy, Anger, Sympathy, Pleasure) Hermann Astleitner - a la base le modèle à 8 émotions primaires du Plutchik (1984) : le plaisir, la tristesse, le dégoût, la peur, la colère, la surprise, l anticipation et l acceptation - dans la construction d un design d apprentissage basé sur les émotions il se donne des critères pour réduire ces 8 émotions à 4 : le plaisir, l acceptation, la peur et la colère - il analyse ces 4 émotions dans la littérature de spécialité et constate que pour l acceptation, il y a deux sens : un positif sympathie, plaisir et l autre négatif peur, envie. - Son approche réfère ainsi à 5 émotions : 2 positives : le plaisir et la sympathie et 3 négatives : la peur, la colère et l envie.

9 - Le modèle propose 20 stratégies éducatives pour accomplir du point de vue émotionnel la formation (visant à réduire les émotions négatives et à accroître les émotions positives) b. CEO (Constructivist, Emotionally-Oriented Model for Online Education) Robert MacFadden - Prend comme point de départ les théories constructivistes de la formation - Part de l idée qu il faut assumer certaines émotions négatives qui sont considérée comme partie intégrante de l apprentissage - Accent mis sur le développement des relations interpersonnelles et sur la perception d un climat sûr de formation c. MUSE (Multi-User Simulation Environment) - Barry Kort (Picard: 93) - il s agit d un environnement de formation, ou plutôt d autoformation - développé dans le cadre de la Maison de la Découverte du Musée des Sciences de Boston - il part de l idée que le fait d apprendre joue un rôle crucial dans l expérience émotionnelle. - Accentue l idée d apprentissage autonome - Pour Kort, tout système d apprentissage doit susciter les états émotionnels suivants : la curiosité, la fascination, l étonnement, la confusion, la frustration, la perspicacité, la satisfaction et la confiance. d. Recherches de Pekrun concernant le rôle de l émotion dans la formation des étudiants (pas forcement un modèle distinct, mais ces recherches apportent des éléments pertinents liés directement à l objet de ce mémoire)

10 Partie 2 1. Modèle WINE Questions fondamentales : Quelles stratégies éducatives sont-elles appropriées dans l apprentissage assisté par l ordinateur (en particulier dans «web based instruction»)? Comment pouvons-nous définir les émotions d entrée pour traduire le sens de l émotion dans le contexte d apprentissage? Comment pouvons-nous détecter (diagnostiquer) l état émotionnel de l utilisateur (étudiant)? Comment pouvons-nous identifier l état émotionnel optimal pour l apprentissage et l induire chez l utilisateur (étudiant, apprenant)? Comment pouvons-nous paramétrer différentes stratégies éducatives dans une formation sensitive émotionnellement? Quelques facteurs qui peuvent influencer l analyse de l émotion : 1. le profil affectif de départ 2. l historique des actions réalisées avant l apparition de l émotion 3. l état cognitif 4. l évolution de l émotion déjà reconnue 5. le contexte social (apprentissage de type social ou collaboratif) Types d émotions d entrée : Plaisir, joie, peur, colère, tristesse, sympathie. L analyse va permettre de déterminer si l utilisateur éprouve de la satisfaction, confiance, surprise, frustration, pour choisir/suivre des actions pédagogiques appropriées.

11 Le diagnostique de l état émotionnel analyse les causes ayant menées à cette situation (succès ou échec à un exercice, difficulté des travaux, manque de connaissances, etc.) et propose un ensemble de taches pour remédier l état émotionnel en l optimisant afin d amener l utilisateur-étudiant dans l état appropriée au but pédagogique de l apprentissage. Architecture possible :

12 2. Développement Objectif : création d un outil informatique a. Implementation - cahier de charges spécification des besoins fonctionnels - concept, description de l architecture, solutions choisis b. Développement d un module PostNuke - modélisation des donnés, programmation, spécification

13 Partie 3 1. Test du système et présentation des résultats 2. Conclusion et perspectives Bibliographie Annexes