Effet de la réduction de l'émotion négative liée au design sur l'efficacité des applications éducatives et de formation

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Malgré une croissance très rapide de l'industrie des jeux sur plateforme mobile, le secteur des applications éducatives et de formation (AÉF) est aux prises avec un défi important relativement à l'utilisabilité. Il est particulièrement difficile, mais capital pour Tribal Nova de mesurer les émotions négatives reliées à l'interface dans les AÉF, et de les isoler de celles découlant du défi d'apprentissage. L'objectif de cette recherche est de déterminer des facteurs/caractéristiques de l'interface des AÉF qui contribuent aux émotions négatives comme la frustration vécue par un utilisateur (ex. d'âge scolaire ou préscolaire) face à une nouvelle tâche s'il ne comprend pas la question ou la marche à suivre. Spécifiquement, étant donné que le groupe des utilisateurs est largement captif, l'objectif à court terme est d'identifier les caractéristiques d'une interface qui permettrait d'augmenter de temps moyen d'utilisation. En lien avec la théorie de l'épuisement de l'égo, nous posons l'hypothèse qu'une AÉF efficace devrait minimiser les émotions négatives liées à l'interface et ainsi conserver les ressources de contrôle de soi pour la tâche principale. Dans un deuxième temps, ayant mis en place des pratiques pour minimiser cette variable découlant de l'incompréhension de l'utilisateur, Tribal Nova pourra chercher à optimiser la variation du niveau de difficulté des tâches. Une expérience de laboratoire sera réalisée pour tester cette hypothèse. Un devis expérimental de 5 tâches présentant une variabilité dans le type et la difficulté sera utilisé. Chaque sujet sera amené à consécutivement compléter 5 tâches sur une période d'une heure. Les résultats de recherche mèneront au développement de métriques et de lignes directrices qui permettront d'orienter la création des nouvelles AÉF actuellement en développement et à venir. Les résultats de la recherche vont pouvoir être implantés à court terme, car la nouvelle plateforme et des tâches provenant d'AÉF qui seront lancées peu de temps après la remise des résultats, serviront de stimuli expérimentaux.