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Theses

Redefining and Adapting Feedback for Mental-Imagery based Brain-Computer Interface User Training to the Learners’ Traits and States

Léa Pillette 1
1 Potioc - Popular interaction with 3d content
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Résumé : Les interfaces cerveau-ordinateur basées sur l’imagerie mentale (MI-BCIs) offrent de nouvelles possibilités d’interaction avec les technologies numériques, telles que les neuroprothèses ou les jeux vidéo, uniquement en effectuant des tâches d’imagerie mentale, telles qu’imaginer d’un objet en rotation. La reconnaissance de la commande envoyée au système par l’utilisateur repose sur l’analyse de l’activité cérébrale de ce dernier. Les utilisateurs doivent apprendre à produire des patterns d’activité cérébrale reconnaissables par le système afin de contrôler les MI-BCIs. Cependant, les protocoles de formation actuels ne permettent pas à 10 à 30 % des personnes d’acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les MI-BCIs. Ce manque de fiabilité des BCIs limite le développement de la technologie en dehors des laboratoires de recherche. Cette thèse a pour objectif d’examiner comment le feedback fourni tout au longde la formation peut être amélioré et adapté aux traits et aux états des utilisateurs. Dans un premier temps, nous examinons le rôle qui est actuellement donné au feedback dans les applications et les protocoles d’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous analysons également les théories et les contributions expérimentales discutant de son rôle et de son utilité dans le processus d’apprentissage de contrôle de correlats neurophysiologiques. Ensuite, nous fournissons une analyse de l’utilité de différents feedback pour l’entraînement à l’utilisation des MI-BCIs. Nous nous concentrons sur trois caractéristiques principales du feedback, i.e., son contenu, sa modalité de présentation et enfin sa dimension temporelle. Pour chacune de ces caractéristiques, nous avons examiné la littérature afin d’évaluer quels types de feedback ont été testés et quel impact ils semblent avoir sur l’entraînement. Nous avons également analysé quels traits ou états des apprenants influaient sur les résultats de cet entraînement. En nous basant sur ces analyses de la littérature, nous avons émis l’hypothèse que différentes caractéristiques du feedback pourraient être exploitées afin d’améliorer l’entraînement en fonction des traits ou états des apprenants. Nous rapportons les résultats de nos contributions expérimentales pour chacune des caractéristiques du feedback. Enfin, nous présentons différentes recommandations et défis concernant chaque caractéristique du feedback. Des solutions potentielles sont proposées pour à l’avenir surmonter ces défis et répondre à ces recommandations.
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Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, January 30, 2020 - 10:26:28 AM
Last modification on : Wednesday, February 5, 2020 - 1:30:39 AM

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PILLETTE_LEA_2019.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : tel-02460549, version 1

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Léa Pillette. Redefining and Adapting Feedback for Mental-Imagery based Brain-Computer Interface User Training to the Learners’ Traits and States. Human-Computer Interaction [cs.HC]. Université de Bordeaux, 2019. English. ⟨NNT : 2019BORD0377⟩. ⟨tel-02460549⟩

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