Serious game en traitement statistique de données

Le scénario pédagogique s’est orienté vers la mise en place d’une activité accessible via une interface web et qui exploite les possibilités d’un serveur de Jupyter Notebook (http://jupyter.org/). L’intégration de Jupyter Notebooks exécutables en ligne sur un serveur R dédié permet notamment:

• De contrôler l’homogénéité et la cohérence de l’environnement et des librairies de code nécessaires à l’exécution correcte du code – chaque étudiant n’a plus besoin d’installer lui-même sur son propre poste son environnement de travail, il a simplement besoin d’un navigateur web –.
• De proposer via une interface web d’une part des animations R Shiny (https://shiny.rstudio.com/) complexes et interactives de traitement de données qui permettent une exploration et une compréhension rapide et structurée des jeux de données et d’autre part, l’élaboration de scripts R complet de traitement de données executables en ligne via les Jupyter Notebook et qui permette une visualisation instantanée des résultats de traitements.
• De structurer les différentes étapes de traitement statistique et de les intégrer dans une démarche méthodologique directement visible aux participants. Le développement de cette interface vise l’analyse de données spécifiques à plusieurs domaines d’activités et d’enseignement (stupéfiants, incendies, microtraces, dopage, contrefaçons de médicaments, etc.).

Le scénario envisagé consiste en une suite d’activités réparties en 4 phases principales :

• Mise en place de la stratégie de traitement personnelle à l’aide d’un arbre d’exploration
• Suivi de la progression personnelle et auto-évaluation
• Compétition ludique et « serious game » pour obtenir les meilleures classifications d’échantillons
• Discussion par groupe en séance plénière

En quelques mots, la plateforme développée consiste en une application Web facilement accessible et évolutive basée sur du code R exécutable dans des Jupyter Notebooks structurés dans une démarche de traitements préétablie par l’enseignant en fonction de la problématique d’intérêt.

A partir de résultats expérimentaux, l’apprenant a la possibilité de choisir son scénario d’analyse (choix des filtres et de leurs paramétrages) et les méthodes qu’il estime adéquats pour évaluer la pertinence de son raisonnement et visualiser les résultats. La plateforme propose une visualisation en temps réel et individuelle (c’est-à-dire, pour chaque apprenant) des résultats du traitement des données. L’interface permet ainsi à l’apprenant de tester de nombreux scénarios d’analyse en affichant en temps réel la conséquence sur le résultat final. Finalement, ce projet a tiré profit des indicateurs de performance du modèle testé pour proposer une compétition ludique entre participants. Il s’apparentait alors à un «serious game », visant à provoquer une émulation dans la recherche d’un modèle statistique performant.