ANR MODELIPLUS

ANR MODELIPLUS (ANR MODELIPLUS)

Description du projet: Conception intégrée pluridisciplinaire d'un outil 3D adaptable pour l'apprentissage de l'anatomie à l'université. Le projet MODELI+ vise la conception pluridisciplinaire d’un outil 3D pour l’apprentissage de l’anatomie innovant, car adaptable aux capacités spatiales et aux stratégies visuelles et cognitives de l’apprenant(e). Il s’appuie sur une méthodologie d’évaluation et de conception centrée utilisateur ancrée dans les learning analytics et les technologies éducatives. Notre objectif principal est de définir des modèles pour prédire la performance de l’apprenant(e) et de comprendre les raisons de la réussite ou de l’échec, en observant l’usage pédagogique de l'outil, en prenant en compte les différences interindividuelles (cognitives, émotionnelles, perceptives, motivationnelles, etc.) en termes de traitement de l’information. L’apprentissage de l’anatomie nécessite des capacités spatiales de la part des étudiants, telles que la rotation mentale ou l’imagerie motrice. La charge cognitive est modulée en fonction des capacités spatiales, ce qui peut déterminer l’apprentissage. Il s’agit donc de ne pas surcharger la mémoire de travail et de favoriser la charge essentielle via les parcours adaptés, quelles que soit les capacités spatiales des apprenants. La durée et les points de fixation prioritaires étant différents selon les capacités spatiales (raisonnement analytique vs holistique), il est possible d’améliorer l’apprentissage des étudiant(e)s en guidant leur exploration visuelle de manière différenciée. En se basant sur l’activité de l’apprenant(e), des données seront produites à partir des résultats à des tests psychométriques (capacités spatiales, charge cognitive, variables psychosociales) et de performance (réussite à des contrôles de connaissances d’anatomie), ainsi que des données issues directement de l’activité elle-même : des traces horodatées, telles que les traces informatiques (issues des logs), des données comportementales (oculographiques – OCG) et des données physiologiques (électrodermales – AED), intimement liées à la charge cognitive. Ensuite, nous cherchons à mettre en évidence des modèles pluridisciplinaires de prédiction et d'explication des performances, par l’analyse de ces données par des méthodes informatiques qui relèvent de la science des données et des learning analytics. MODELI+ pourra ainsi personnaliser les vues de ces structures dans des parcours adaptés, en fonction des données recueillies (interactions entre le couplage AED – OCG, charge cognitive, logs informatiques et capacités spatiales) et mises en regard de la performance. Après un test spatio-anatomique, chaque parcours contiendra des exercices de décomposition cinétique de mouvements, d’identification de régimes de contraction musculaire (concentrique, excentrique, isométrique) ou de sélection des synergies musculaires nécessaires pour une bonne réalisation des mouvements. Ce qui peut constituer des différences entre les parcours, sera notamment : l’ajout d’exercices d’entraînement aux capacités spatiales pour les étudiants rencontrant des difficultés de visualisation des structures anatomiques ; des repères visuels pour ces mêmes étudiants en surlignant les zones d’intérêt des structures anatomiques, et des repères plus légers pour ceux sans ces difficultés ; un équilibre adéquat entre informations graphiques, verbales et textuelles en fonction du profil spatio-anatomique ; la possibilité de choisir une taille et une couleur de police adaptées en fonction des préférences de l’utilisateur. Pour vérifier les hypothèses de recherche et concevoir une version adaptable, MODELI+ développera l'outil par une approche d’ingénierie intégrée entre les développeurs, les chercheurs, les enseignants et les étudiants via une méthodologie pluridisciplinaire robuste. Chaque version de l’outil sera évaluée selon un processus itératif de conception-évaluation. Celle-ci s’organise en deux étapes successives : le protocole en laboratoire puis la validation et l’implémentation de l’outil en contexte écologique.
Tutelle gestionnaire: Université Claude Bernard Lyon 1
Contract dates: 01/10/2023 - 31/01/2028
Team: TWEAK
LIRIS scientific leader: Béatrice Fuchs
Partenaires: SPEEDERNET, Laboratoire interuniversitaire de biologie de la motricité, Éducation, Cultures, Politiques (EA 4571)
URL: https://anr.fr/Projet-ANR-23-CE38-0011