[en] Learning curves are a well-known phenomenon in learning and describe the oscillation between correct and incorrect performance that precedes mastery. It demonstrates that making mistakes is part of the learning process. It is equally clear that these learning curves are highly individual and therefore pose a challenge in their description and direct comparison. With the ability to collect large amounts of data through learning games with adaptively generated content, it is now possible to take a novel look at this process. Literacy games were deployed in a school setting for the iRead EU Horizon 2020 Project. The Navigo app delivered a complex task of practising to distinguish vowel length in bi-syllabic words in German to pupils in the disguise of a game. Pupils' engagement with the game resulted in the largest longitudinal corpus that has ever been collected for this sort of task from 251 pupils in German elementary schools. The resulting data exhibits learning curves as trajectories, depicting response time and correctness across several weeks for each pupil's playing sessions. The work presented here attempts to (a) model and parameterise these curves, (b) automate their classification into common forms across a larger population, and (c) detect mastery. In doing so, we propose a method of learning curve representation and interpretation and apply it to the data. A describable pattern of cognitive processing seems to be observable and common to all curves that may allow a prediction of mastery and ability for skill transfer to other environments for a subset of the players. As a result, we were able to describe five general types of common progressions. These findings are in part supported by additional data from pre- and post-tests in the form of paper-and-pencil activities. The work presented here should serve to demonstrate the importance of using large scale input data for training literacy skills rather than a few examples as is the norm in static schoolbooks.

[fr] Les courbes d'apprentissage sont un phénomène bien connu dans l'apprentissage, tout comme le fait de savoir que faire des erreurs fait partie du processus d'apprentissage. Il est également clair que ces courbes d'apprentissage sont individuelles et constituent donc un grand défi pour leur description et comparaison. Avec la possibilité de collecter de grandes quantités de données via des jeux d'apprentissage avec un contenu généré de manière adaptative, il est désormais possible de poser un nouveau regard sur ce processus. Grâce à l'utilisation de jeux de littératie déployés dans un cadre scolaire pour le projet iRead EU Horizon 2020, l'application Navigo fournit une tâche complexe déguisée en jeu, permettant aux apprenants de s'entraîner à distinguer la longueur des voyelles dans les mots bisyllabiques en allemand. L'engagement de l'apprenant dans le jeu a abouti au plus grand corpus longitudinal jamais collecté pour ce type de tâche auprès de 251 élèves d'une école élémentaire allemande. Les données résultantes présentent des courbes d'apprentissage décrivant le temps de réponse et l'exactitude sur plusieurs semaines pour les sessions de jeu de chaque élève. Le travail présenté ici tente (a) de modéliser et paramétrer ces courbes, (b) d'automatiser leur classification en formes communes à travers une population plus large, et (c) de détecter la maîtrise. Ce faisant, nous proposons une méthode de représentation et d'interprétation de la courbe d'apprentissage et nous l'appliquons aux données. Un modèle descriptible de traitement cognitif semble être observable et commun à toutes les courbes qui peuvent permettre une prédiction de la maîtrise et de la capacité de transfert de compétences vers d'autres environnements pour un sous-ensemble de joueurs. En conséquence, nous avons pu décrire cinq types généraux de progressions communes. Ces résultats sont en partie étayés par des données supplémentaires provenant du pré-test et du post-test sous la forme d'activités papier-crayon. Le travail présenté ici devrait avoir un impact en démontrant l'importance des données d'entrée à grande échelle dans la formation des compétences en littératie sur quelques exemples comme c'est la norme dans les manuels scolaires statiques.