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Neuroeducation_2018_vol-5_no-1_full

Volume 5, Numéro 1 de la revue scientifique bilingue en libre accès Neuroéducation

M.-L. Di Fabio et al.

M.-L. Di Fabio et al. L’influence de la gestuelle sur la charge cognitive en contexte d’apprentissage des mathématiques Van Gerven, P. W., Paas, F., Van Merriënboer, J. J. et Schmidt, H. G. (2004). Memory load and the cognitive pupillary response in aging. Psychophysiology, 41(2), 167-174. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.2003.00148.x Wagner, S. M., Nusbaum, H. et Goldin-Meadow, S. (2004). Probing the mental representation of gesture: Is handwaving spatial? Journal of Memory and Language, 50(4), 395-407. https://doi.org/10.1016/j.jml.2004.01.002 Wallace, H. M. et Baumeister, R. F. (2002). The effects of success versus failure feedback on further self-control. Self and Identity, 1(1), 35-41. https://doi.org/10.1080/152988602317232786 Wierwille, W. W. et Eggemeier, F. T. (1993). Recommendations for mental workload measurement in a test and evaluation environment. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 35(2), 263-281. https://doi.org/10.1177/001872089303500205 Xie, B. et Salvendy, G. (2000). Prediction of mental workload in single and multiple tasks environments. International Journal of Cognitive Ergonomics, 4(3), 213-242. https://doi.org/10.1207/s15327566ijce0403_3 NEUROÉDUCATION 2018 | Volume 5 | Numéro 1 25

2018 – Vol. 5, No. 1 MÉTHODOLOGIE Exploration automatisée de données vidéo à partir d’un fil de données psychophysiologiques : une preuve de concept en sciences de l’éducation RÉSUMÉ Hugo G. Lapierre 1 * Bien que la collecte de données vidéo soit de plus en plus présente en recherche, notamment due à une accessibilité et une facilité d’utilisation accrue des technologies permettant l’enregistrement vidéo, les analyses liées à de tels outils de collecte demeurent toutefois un réel défi. De nombreux logiciels permettent une analyse accélérée grâce à, notamment, la reconnaissance par image. Cependant, ces techniques ne s’appliquent que peu en éducation, puisque l’apprentissage n’est pas nécessairement lié au mouvement. Ainsi, cet article présente une méthodologie novatrice afin de générer automatiquement des marqueurs temporels sur des données vidéo à partir de données psychophysiologiques. Les apports et limites de cette méthode sont discutés en lien avec la recherche en éducation. 1 Université du Québec à Montréal, Faculté des sciences de l’éducation, Département de didactique, Montréal, Canada *Correspondance avec l’auteur : lapierre.hugo_g@uqam.ca Pour citer cet article : Lapierre, H. G. (2018). Exploration automatisée de données vidéo à partir d’un fil de données psychophysiologiques : une preuve de concept en sciences de l’éducation. Neuroéducation, 5(1), 26-32. DOI : https://doi.org/10.24046/neuroed.20180501.26 Reçu le 14 février 2017. Révision reçue le 30 juin 2017. Accepté le 6 septembre 2017. Publié en ligne le 1 er mars 2018. Neuroéducation, 5(1), 26-32 ISSN : 1929-1833 Tous droits réservés © 2018 - Association pour la recherche en neuroéducation / Association for Research in Neuroeducation 26

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