Nos travaux de recherche se situent principalement dans le domaine des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH). Les apprenants ont aujourd’hui accès à des plateformes éducatives sociales de plus en plus perfectionnées et complexes, et à un ensemble de ressources variées. Dans ce contexte, nos travaux visent à proposer des modèles et environnements informatiques pour favoriser l’auto-régulation des activités d’apprentissage des apprenants, c’est-à-dire leur capacité à se fixer des objectifs, établir des stratégies pour les atteindre, observer l’atteinte de ces objectifs et éventuellement réajuster leurs stratégies d’apprentissage.

Notre premier axe de recherche concerne la conception d’environnements d’apprentissage réflexifs, i.e. incitant les apprenants à réfléchir à leurs activités et processus d’apprentissage pendant ou après l’activité. Nous proposons de supporter la démarche réflexive par la saisie et la visualisation par l’apprenant de données sur ses apprentissages, émotions et comportements. Côté système, nos modèles et outils assurent la collecte, l’intégration et l’analyse de données utilisateurs hétérogènes, provenant de connaissances rapportées explicitement par l’apprenant, ainsi que de traces d’interaction collectées automatiquement par le système. Les connaissances créées par le système sont ensuite représentées à l’apprenant de manière à susciter une démarche réflexive.

Le deuxième axe de recherche est centré sur la conception d’environnements d’apprentissage engageants, i.e. intégrant des mécanismes incitant les apprenants à s’engager dans l’activité d’apprentissage. Pour cela, nous avons conçu des modèles de jeux sérieux offrant un haut niveau de contrôle aux apprenants en permettant la modification même du jeu, et incitant les interactions sociales entre joueurs. Nous appuyant sur l’approche de la ludification, nous avons également proposé d’adapter les éléments ludiques au profil de joueur de l’apprenant, en fonction des connaissances acquises par le système avant et en cours d’activité à partir des traces d’interaction. Enfin, nous avons développé et expérimenté une méthodologie d’analyse de l’engagement pouvant s’appliquer à tout type d’environnement numérique interactif.

Nous concluons par une discussion sur nos contributions et les perspectives soulevées, en particulier la ludification des systèmes d’auto-régulation et la visualisation interactive de données d’apprentissage et de données émotionnelles. Nous présentons plus largement une vision de l’« apprenant augmenté » d’un ensemble d’outils l’aidant à s’auto-régulé, en lui donnant le contrôle sur ses données et son environnement d’apprentissage, de manière ludique et engageante.