PhD / HDR defences

Soutenance de thèse, Jean DJADJA

Date : 11/01/2023
Heure : 13h30
Lieu : amphithéâtre 1 de l’IUT de Laval

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Titre : Méthodes et outils pour la création et l’évaluation de situations d’apprentissage de gestes en environnements virtuels

Composition du jury :

  • Pr. Jean-Pierre JESSEL, Professeur à l’Université de Toulouse III Paul Sabatier, Rapporteur
  • Pr. Ronan QUERREC, Professeur à l’École Nationale d’Ingénieurs de Brest, Rapporteur
  • Pr. Domitile LOURDEAUX, Professeure à l’Université Technologique de Compiègne, Examinatrice
  • Pr. Dominique BECHMANN, Professeure à l’Université de Strasbourg, Examinatrice
  • Pr. Sébastien GEORGE, Professeur à l’Université du Mans, Directeur de thèse
  • Dr. Ludovic HAMON, Maîtres de conférences à l’Université du Mans, Encadrant

 

Mots-clés : Environnement Virtuel pour l’Apprentissage Humain (EVAH), feedbacks pédagogiques, réalité virtuelle, évaluation des gestes, ingénierie des EVAH

Résumé :
À partir de tout Environnement Virtuel (EV) existant, l’objectif principal de cette thèse est de fournir des modèles, méthodes et outils permettant aux enseignants de mettre en place et réutiliser des situations d’apprentissages dédiées à l’acquisition et l’amélioration de compétences gestuelles. La solution proposée prend en compte les besoins d’observations et les pratiques des formateurs et vise à minimiser les coûts de réingénierie. Par ailleurs, les activités réalisées par les apprenants sont évaluables automatiquement.
Dans la première partie de cette thèse, nous proposons la plateforme MEVEL (Motion Evaluation in Virtual Environment for Learning) permettant l’enregistrement, l’extraction, le rejeu et la décomposition en étape du mouvement effectué par une partie du corps ou un objet manipulé en EV. MEVEL permet ensuite d’évaluer le mouvement réalisé par l’apprenant en le comparant avec des démonstrations réalisées en amont par l’enseignant (trajectoire, respect de la séquence d’actions, propriétés géométriques et cinématiques). Pour cela, l’enseignant est amené à choisir l’objet d’intérêt dont le mouvement est à observer, puis à créer des points de contrôles (CP) délimitant spatialement le début, la fin et l’ensemble des étapes séquentielles de ce mouvement. MEVEL a été testé par 18 participants en termes d’utilisabilité, d’utilité et d’exploitation des concepts sous-jacents, sur plusieurs tâches (lancer de fléchette, le tire au billard, et l’écriture d’une lettre).
Dans l’optique d’intégrer les pratiques des enseignants et leurs besoins d’observation, d’analyse et de retours pédagogiques, nous avons mené une étude de la littérature. Cette étude nous a permis d’identifier, dans le cadre de l’apprentissage de gestes en EV, les principales méthodes et métriques d’évaluation utilisées, les feedbacks (aides et retours) fournis aux apprenants ainsi que les verrous liés à la réingénierie de ces EV. Nous avons proposé en conséquence un modèle descriptif de feedbacks pédagogiques orienté vers l’apprentissage de geste. Il a été opérationnalisé au sein du système GEstural FEedback EDitor (GEFEED) qui permet de déclencher l’animation d’artefacts virtuels (e.g. couleur sur un objet, apparition d’un texte, déclenchement d’une vibration) guidant l’apprenant en fonction des mouvements effectués. L’ensemble du processus est défini de bout en bout par l’enseignant via un éditeur visuel dont le résultat peut être prévisualisé en EV. Une expérimentation, impliquant 10 enseignants dans le contexte d’une situation d’apprentissage de dilution en microbiologie, a donné des premiers résultats encourageants sur la validité du modèle, l’utilisabilité et l’utilité du système.
Enfin, nous avons mené une expérimentation de plus grande ampleur afin d’évaluer l’impact sur l’apprentissage des aides et guides virtuels proposés lors de l’utilisation combinée des deux systèmes proposés (MEVEL et GEFEED). Ainsi, 45 personnes réparties sur trois groupes (sans assistance, avec les CPs et la trajectoire des mouvements, avec des feedbacks pédagogiques) avaient pour objectif d’apprendre à réaliser une opération de dilution. Les résultats montrent globalement que le temps utilisé pour réaliser la tâche s’améliore au fil des essais. Le groupe 3 est celui obtenant de meilleurs résultats en termes d’acquisition des compétences gestuelles. Par ailleurs, l’EV de dilution avec les aides et guides proposés a obtenu un bon score d’utilisabilité auprès des participants.