| Summary: | L’objectif de ce travail de thèse est d’observer et d’analyser l’interaction entre un élève autiste, un logiciel éducatif et un enseignant dans des situations d’apprentissage de la lecture et de l’écriture. Étudier la manière dont les élèves autistes peuvent interagir avec des logiciels éducatifs en présence d’enseignants est très important, notamment pour comprendre comment mieux focaliser l’attention de ces enfants. Il faut alors étudier l’évolution des comportements des élèves et connaître les modes d’intervention des enseignants, favorisant ou non l’évolution de ces comportements. Pour analyser les modes d’interaction qui se mettent en place entre trois agents (un enseignant, un élève autiste et un logiciel éducatif), nous avons défini des observables, pouvant être recueillis durant les phases d’étude chez chacun des agents, et choisi des outils permettant de collecter les informations en temps réel (stylo numérique et logiciel Camtasia). Nous avons également synchronisé plusieurs sources de données. Les informations recueillies et synchronisées, les traces d’activités, ont ensuite été traitées afin de fournir des formes visuelles résumées de l’activité et de calculer différents indicateurs. Ces analyses ont été confrontées aux experts de l’autisme, pour interprétation et aux enseignants pour une meilleure prise en compte de leur propre comportement. Pour mener ce travail, nous avons, d’un premier temps, participé au projet ANR RobAutisTIC, autour d’une interaction ludique entre des enfants autistes, des thérapeutes suivant un protocole expérimental et un robot. Au cours de ce projet, nous avons élaboré les premières listes de gestes à observer, enregistrer et coder et effectué les premières analyses à l’aide du logiciel Elan. Ce travail a été repris avec des élèves autistes, des enseignants et des logiciels éducatifs, dans des situations d’apprentissage. Nous avons adapté pour cela les grilles utilisées dans le projet RobAutisTIC, à la situation d’apprentissage avec un logiciel éducatif. Nous avons conduit des observations préalables dans les classes ainsi qu’une analyse détaillée des logiciels éducatifs pour identifier les interactions possibles et classer les exercices selon un indicateur de complexité. Nous avons pu suivre quinze séances avec au total onze élèves.L’analyse des données nous a permis de repérer les gestes les plus fréquents, les séquences, etc. L’association entre le codage des gestes, l’enregistrement de la succession des écrans des logiciels et des dialogues entre l’enseignante et l’élève a permis de faire une analyse didactique des interactions dans le cadre de la théorie d’action didactique. Nous avons pu constater des modes fins d’interaction entre l’élève autiste et son enseignante, également des caractéristiques particulières de l’interaction élève-logiciel compte tenu du niveau de complexité de chaque exercice et du niveau de développement socio-communicatif de l’élève autiste. Enfin, les enseignants interviennent souvent dans le but de donner la bonne réponse à l’élève à travers le pointage de l’écran et l’interaction verbale. Ce travail ouvre des pistes d’une part dans l’observation et l’analyse de l’interaction avec des élèves autistes et d’autre part dans l’analyse de l’utilisation de logiciels éducatifs. === The objective of this thesis is to observe and analyze the interaction between students with autism, educational software and teachers in learning situations of reading and writing. Explore how students with autism can interact with educational software in the presence of teachers is very important, especially to understand how to better focus their attention. Then, we must study the evolution of student behaviour and know the teachers intervention methods, promoting or not the changes in these behaviours.To analyze the modes of interaction that are set up between three agents (a teacher, a student with autism and educational software), we defined “observable” that may be collected during the study phases in each of the agents and selected tools to collect real-time information (Digital Pen and Camtasia software). We also synchronized multiple data sources. The information collected and synchronized and traces of activities were then treated to provide visual forms summarized activities and calculate various indicators. These analyses were confronted with experts in autism, for interpretation and teachers to better take into account their own behaviour.To conduct this work, first, we participated in the project ANR RobAutiSTIC around a playful interaction between children with autism, therapist following an experimental protocol and a robot. In this project, we developed the first gestures lists to observe, record, encode and performed the first analysis with the Elan software.This work was implemented in the classroom where were present autistic students, teachers and educational software, in learning situations. We have adapted it for the grids used in RobAutiSTIC project, the situation of learning with educational software. We conducted preliminary observations in classrooms as well as a detailed analysis of educational software to identify potential interactions and classify the exercises in a complex indicator. We followed five sessions with a total of eleven students. Data analysis allowed us to identify the most frequent gestures, sequences, etc. The association between the coding of gestures, recording the sequence of screens software and dialogues between the teacher and the student has to do a didactic analysis of interactions in the context of the educational theory of action. We have seen the purpose modes of interaction between student and teacher autistic, also the special characteristics of the interaction student-software given the level of complexity of each year and the level of socio-communicative development of students with autism. Finally, teachers often intervene in order to give the right answer to the student through the pointing screen and verbal interaction.On the one hand, this work paves the way for the observation and analysis of the interaction with autism students (between themselves) and on the other hand, for the analysis of the uses of educational softwares.
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