Applications des jeux éducatifs en réalité augmentée dans l’enseignement des sciences

Résumé

La réalité augmentée (RA) améliore l’enseignement des sciences en intégrant des jeux éducatifs, en améliorant l’interactivité et en améliorant les résultats d’apprentissage. Les expériences montrent que les boosts AR augmentent les scores de 28 points, les étudiants de première et terminale gagnant 22/30 points. Les indicateurs de jeu (jouabilité et applicabilité) atteignent 84 % à 87 %, et la satisfaction des utilisateurs dépasse 94 %. La RA améliore significativement la performance et l’efficacité en classe.

Résumé

Avec l’intégration profonde des technologies de l’information et de l’éducation, la réalité augmentée (AR) est devenue une tendance dans l’enseignement des sciences, combinant réalité virtuelle et interaction en temps réel. Cette étude conçoit et développe un système d’enseignement des sciences basé sur la technologie RA, intégré à des mécanismes de jeu éducatifs, afin de surmonter les difficultés de compréhension du contenu abstrait et la faible participation des élèves à l’enseignement traditionnel des sciences. Le système est guidé par les théories de l’apprentissage expérientiel et du constructivisme, et intègre des algorithmes tels que le suivi des points de traits, la correction d’image et l’entraînement à la régression. Ces algorithmes améliorent la précision et la stabilité des modèles virtuels dans des environnements réels. Enfin, une expérience comparative de 12 mois est menée dans une spécialité en sciences et ingénierie dans une université donnée. Les résultats expérimentaux ont montré que le score moyen de la méthode d’enseignement des sciences utilisant la technologie RA s’est nettement amélioré, de 20,11 points, par rapport à la méthode d’enseignement traditionnelle. La note des élèves de première année dans le système d’enseignement a augmenté de 22,36 points, et la moyenne des terminales dans le système d’enseignement a augmenté de 29,97 points. Dans le système d’enseignement des sciences, les indicateurs de jeux éducatifs, de jouabilité et d’applicabilité sont passés à 84, 87 et 86 respectivement. La satisfaction des utilisateurs quant à l’utilisabilité, la précision du contenu, la réactivité et la clarté des indicateurs du système pourrait atteindre respectivement 97 %, 96 %, 94 % et 98 %. En résumé, le système d’enseignement des sciences utilisant un jeu éducatif technologique en RA présente une amélioration significative des performances des élèves et un impact pratique fort en classe scientifique.

Introduction

La technologie de réalité augmentée (RA) est devenue une nécessité, aidant les gens à expérimenter, détecter et inspirer, afin d’améliorer leur expérience^{de vie 1}. Cela confère une signification heuristique à l’enseignement et à l’enseignement du contenu abstrait. Compte tenu de la nature très abstraite et difficile à observer des technologies VR et AR, elles peuvent être utilisées² pour améliorer l’efficacité de l’éducation et de l’enseignement, afin que le potentiel d’apprentissage des élèves puisse être exploité^{et développé 3}. La technologie de réalité virtuelle offre interactivité, immersion et autonomie, qui répondent aux besoins de l’éducation contemporaine. Il peut être intégré à l’enseignement pratique pour construire une plateforme d’enseignement combinant enseignement virtuel et réel, et répondre aux besoins pédagogiques^{actuels 4}. Selon les normes du programme d’enseignement des sciences, les fonctionnalités interactives de la technologie AR sont utilisées pour soutenir l’enseignement. Le système interactif d’enseignement artistique a une importance profonde pour l’enseignement des^{sciences 5}. La recherche porte sur l’extraction d’images, la correspondance de caractéristiques et les algorithmes de suivi d’objets. En analysant les besoins de l’enseignement des sciences, les jeux éducatifs de RA ont été conçus pour développer la RA dans l’enseignement des sciences, dans le but d’utiliser la RA pour améliorer la qualité de^{l’enseignement 6,7}. Comparé aux systèmes d’enseignement en RA existants, l’innovation de cette recherche réside principalement dans le fait qu’elle n’utilise pas simplement des modèles de RA pour l’affichage du contenu, mais intègre profondément des algorithmes spécifiques de vision par ordinateur et des mécanismes de jeu éducatifs. Cette étude intègre le suivi en temps réel et la correspondance basés sur des points de traits et la correction de l’étirement en niveaux de gris de l’image. Il utilise également des modèles d’entraînement à crête et à régression non linéaire. De plus, l’étude combine des expériences comparatives à long terme et des systèmes d’indices d’évaluation multidimensionnels. Ces méthodes améliorent la précision de l’enregistrement, la stabilité du suivi et l’adaptabilité environnementale des objets virtuels dans des environnements réels.

Cette étude se concentre sur cinq sections. La première section explique le contexte et l’importance de la technologie RA dans l’enseignement des sciences, et met en lumière son potentiel à renforcer la motivation à l’apprentissage et la compréhension des concepts abstraits. La seconde passe en revue l’état actuel des applications des jeux éducatifs et les progrès de la recherche sur les systèmes éducatifs en RA. La troisième section analyse les besoins du processus d’enseignement et conçoit un système d’enseignement scientifique basé sur la technologie AR, des jeux éducatifs. La section suivante vérifie la performance du système d’enseignement proposé. La dernière section est un résumé et un aperçu des méthodes et résultats de la recherche.

Œuvres connexes

Les jeux éducatifs sont des outils pédagogiques qui combinent objectifs d’apprentissage avec mécanismes de jeu, visant à améliorer les résultats d’apprentissage grâce à des interactions ludiques. Avec l’intégration profonde des jeux éducatifs et des technologies intelligentes, le système éducatif connaît des changements profonds. Yang et al. ont proposé un algorithme de recommandation de filtrage collaboratif qui combine le clustering de couches grossières de couverture et le clustering K-means pour corriger les faibles performances des recommandations de jeux éducatifs. Les résultats ont montré que la précision et le score F1 de l’algorithme proposé étaient respectivement de 0,880 et 0,826, ce qui était meilleur que le modèle^{de pente 8}. Sun et al. ont rapporté une méta-analyse de 22 études empiriques visant à déterminer l’efficacité des jeux éducatifs pour améliorer les compétences de pensée computationnelle des élèves. Les jeux éducatifs pourraient améliorer les compétences de pensée computationnelle des^{élèves 9}. Udeozor et al. ont passé en revue des pratiques d’apprentissage basées sur les jeux numériques. Cette étude a souligné que l’intérêt et la demande des gens pour des outils d’apprentissage expérientiel renforcés par la technologie, tels que les laboratoires virtuels et les jeux numériques, augmentaient progressivement. Ils ont également mis en avant la tendance future de l’apprentissage numérique des jeux dans l’enseignement de l’ingénierie¹⁰. Martinez et al. ont mené une revue systématique de 49 études pertinentes afin de mieux comprendre la valeur de la pratique éducative des jeux en classe. Finalement, il a été découvert que les jeux éducatifs peuvent devenir un outil éducatif efficace, bénéfique pour presque toutes les matières¹¹. Gordillo et al. ont utilisé un plan quasi-expérimental pour comparer l’efficacité de l’apprentissage vidéo et de l’apprentissage basé sur les jeux dans l’enseignement en ligne de l’ingénierie logicielle. Les résultats ont indiqué que l’utilisation de jeux éducatifs pour l’apprentissage était plus efficace que l’apprentissage vidéo^{traditionnel 12}.

La technologie RA a été largement utilisée dans l’industrie, le traitement médical, l’information, l’éducation et d’autres domaines grâce à sa combinaison d’interactions virtuelles et en temps réel. Lytvynova et al. ont déclaré que l’intégration de la réalité virtuelle et de la RA dans les environnements éducatifs ouvrait de nouvelles possibilités pour des expériences d’apprentissage participatives et immersives. Un projet éducatif utilisant le virtuel et la RA a été mis en œuvre. Les résultats ont indiqué que la réalité virtuelle et la technologie AR dans le processus éducatif offraient des ressources d’enseignement et d’apprentissage riches, pouvant améliorer l’expérience^{d’apprentissage 13}. Álvarez Marín et al. ont abordé la recherche limitée sur les méthodes éducatives basées sur la RA, ont discuté des types d’activités éducatives utilisant la RA, et ont évalué son impact sur les élèves et les enseignants. Les résultats ont indiqué que dans la plupart des études, les méthodes éducatives basées sur la RA ont contribué à améliorer les performances^{académiques 14}. De Moraes Rossetto et al. ont affirmé que l’application de la RA et de la réalité virtuelle est devenue une approche transformatrice dans le domaine de l’éducation. C’est pourquoi cette étude a développé une application composée de RA et de réalité virtuelle et a évalué son impact sur le processus d’enseignement. Les résultats ont indiqué que la RA et la réalité virtuelle montraient toutes deux des promesses pour soutenir le processus d’enseignement¹⁵. Radu et al. ont proposé un système de RA basé sur HoloLens pour améliorer les performances d’apprentissage en physique. Les résultats ont indiqué que le système AR aidait les élèves à apprendre le contenu spatial et les relations structurelles, mais entrave également leur compréhension du contenu kinesthésique¹⁶. Kleftotimos et al. ont proposé deux applications de RA éducatives basées sur la localisation pour améliorer la satisfaction et l’engagement des apprenants, et ont invité 129 élèves à une évaluation préliminaire. Les résultats ont indiqué que les applications AR obtiennent un score élevé en utilisabilité, satisfaction des étudiants et utilité pédagogique^{perçue 17}.

En résumé, la nature interactive de la technologie AR offre une expérience d’apprentissage plus naturelle tant pour les enseignants que pour les apprenants et améliore la conscience de l’exploration. Cependant, les systèmes d’enseignement existants en RA se concentrent principalement sur l’affichage des modèles et l’interaction simple, manquant d’intégration profonde avec les mécanismes éducatifs des jeux et les objectifs d’apprentissage de haut niveau. La recherche sur le suivi à long terme est insuffisante, et l’adaptabilité ainsi que la stabilité du suivi de l’environnement système doivent également être améliorées. Par conséquent, cette étude vise à développer un système d’enseignement scientifique intégrant la technologie AR et les mécanismes de jeu éducatifs. L’accent est mis sur la résolution de problématiques telles que la précision de l’enregistrement, la stabilité du suivi et l’adaptabilité des objets virtuels dans des environnements réels. Grâce à des expériences comparatives à long terme et à des systèmes d’évaluation multidimensionnels, son efficacité dans l’amélioration des résultats et expériences d’apprentissage des élèves est vérifiée.

Protocole

Cette étude a fait l’objet d’un examen rigoureux et d’une approbation par le comité d’éthique compétent, et l’ensemble du processus de recherche respecte strictement la Déclaration d’Helsinki ainsi que les normes d’éthique de la recherche académique applicables, protégeant pleinement les droits et intérêts légitimes, le bien-être physique et mental, ainsi que la vie privée des participants.

Le processus de recrutement des participants à la recherche est conforme aux exigences éthiques, et tous les participants ont signé un formulaire écrit de consentement éclairé avant de participer à l’étude. Le formulaire de consentement éclairé est clair et facile à comprendre et décrit explicitement la portée de la collecte des données (y compris la performance académique, les données d’évaluation du système et la satisfaction des utilisateurs), l’objectif de l’utilisation des données (uniquement pour l’analyse académique dans cette étude) ainsi que les mesures prises pour garantir la confidentialité des données. La participation était entièrement volontaire, et tous les participants donnaient leur consentement éclairé sans aucune coercition ni incitation. L’équipement utilisé est listé dans le tableau des matériaux.

1. Participants, conception de l’étude et cadre d’évaluation

200 étudiants de premier cycle (106 hommes et 94 femmes, avec un âge moyen de 20,4 ± 1,2 an) et 100 enseignants (52 hommes et 48 femmes, avec une expérience moyenne d’enseignement de 8,6 ± 4,3 ans) sont recrutés au hasard parmi les étudiants en sciences et ingénierie d’une université donnée comme participants. Les participants sont divisés au hasard en un groupe expérimental et un groupe témoin utilisant une méthode d’échantillonnage aléatoire stratifié, avec 150 personnes dans chaque groupe. Le test de connaissances de base avant l’expérience confirme qu’il n’y a pas de différence statistiquement significative (p > 0,05) dans le niveau de connaissance initial entre les deux groupes. Le groupe expérimental utilise un système d’enseignement basé sur la technologie RA, tandis que le groupe témoin utilise des méthodes pédagogiques traditionnelles. Les méthodes d’enseignement traditionnelles désignent le processus d’enseignement standardisé largement adopté, centré autour des enseignants et des manuels scolaires. Cela inclut les cours magistraux, l’apprentissage par manuels et graphiques statiques, ainsi que les calculs théoriques, et n’implique aucune simulation interactive 3D ni technologie AR. Les critères d’inclusion sont : les étudiants de premier cycle doivent avoir suivi le cours préalable de mécanique des matériaux, et les enseignants doivent avoir une expérience pédagogique pertinente dans ce cours. Les critères d’exclusion sont : ceux ayant des antécédents de déficience visuelle sévère ou de mal des transports. Tous les participants signent des formulaires de consentement éclairé et sont informés qu’ils peuvent se retirer de l’expérience à tout moment. La période expérimentale est de 12 mois, et les données de performance académique ainsi que d’évaluation du système sont collectées avant le début de l’expérience, au 6e mois et au 12e mois. L’outil d’évaluation adopte un « Système d’Index d’Évaluation de Jeux Éducatifs » auto-développé (dans le Tableau 1) pour évaluer l’efficacité du système selon trois dimensions : éducative, jeu vidéo et applicabilité, avec un total de 15 indicateurs. Les données de satisfaction des utilisateurs sont collectées, couvrant quatre aspects : la facilité d’utilisation, la précision du contenu, la rapidité des réponses et la clarté des indicateurs.

2. Configuration des systèmes expérimentaux, procédures et analyse des données

L’équipement matériel comprend un dispositif d’affichage AR (Microsoft HoloLens 2), une caméra de profondeur intégrée et un appareil RGB, un ordinateur équipé d’un processeur Intel Core i9-11950H, 32 Go de RAM et une carte graphique A2000. Le système d’exploitation utilise Windows 11, le moteur de développement utilise Unity 2021, la bibliothèque de vision par ordinateur utilise OpenCV 4.13.0, et l’environnement de développement intégré est Visual Studio 2022. Lorsqu’il y a un changement significatif dans l’éclairage de l’environnement expérimental ou lorsque l’équipement est utilisé pour la première fois dans cet espace physique, il est nécessaire d’effectuer un calibrage de la caméra. Il exécute le script de calibration intégré CalibrationScript. cs et capturer au moins 15 images damier sous différents angles et positions avec l’appareil HoloLens. Le script calcule automatiquement les paramètres intrinsèques de la caméra et les coefficients de distorsion. La norme pour un calibrage réussi est que l’erreur moyenne de reprojection est inférieure à 0,5 pixel. Si la norme n’est pas respectée, le système vous demandera de recapturer l’image. Après un étalonnage réussi, les paramètres d’étalonnage sont envoyés pour les appels ultérieurs du module d’enregistrement 3D.

L’expérience se déroule en intérieur, avec une lumière ambiante maintenue à 300 ± 50 lux. La carte expérimentale avec des marquages AR spécifiques est placée au centre de la table, et le bord de la carte est parallèle au bord de la table. La position d’observation est réglée à environ 60 cm du centre de la carte avec les deux yeux, et la caméra HoloLens 2 est initialement focalisée sur le plan de la carte. L’interaction gestuelle adopte les gestes « rayon de main » et « clic aérien » prédéfinis par HoloLens 2. Son index est étendu, et les autres doigts sont rétractés, pointant vers l’échantillon virtuel, et maintenant un geste stable pendant plus de 0,5 s pour sélectionner l’objet. Par la suite, la force est appliquée en poussant rapidement l’index vers l’avant, avec une valeur de force par défaut de 50N appliquée par le système le long de l’axe de l’échantillon virtuel. Le temps d’opération réussi attendu pour réaliser une interaction complète avec un geste est de 1 à 2 s. Les paramètres de vision par ordinateur du système sont définis comme suit : appelez la fonction aruco.detectMarkers d’OpenCV dans Unity pour détecter le seuil (adaptiveThreshWinSizeMin=3, adaptiveThreshWinSizeMax=23). Le point de contrôle de détection des marqueurs consiste à ce que le système reconnaisse de manière stable le même marqueur (confiance>0,95) dans un flux vidéo continu de 30 images avant de déclencher le rendu d’objets virtuels. Lorsque la détection est réussie, le bord marqué à l’écran affiche une bordure verte et est accompagné d’une brève rétroaction de vibration. La calibration de la caméra utilise le CalibrationScript intégré. CS script, qui nécessite un motif d’échiquier avec 9 × 6 angles internes et une longueur latérale de 2,5 cm. Au moins 15 images du motif doivent être présentées sous différents angles dans le champ de vision de l’appareil. La norme d’étalonnage réussie est une erreur moyenne de reprojection inférieure à 0,5 pixel. Le processus d’étalonnage doit être terminé en moins de 2 minutes. Après succès, le journal « Calibration réussie » doit être affiché dans la console d’éditeur Unity, et le cône de caméra calibré doit être visualisé dans la scène. Le rendu d’objets virtuels adopte la chaîne de rendu en temps réel de Unity, avec un shader de matériau Standard et un modèle d’éclairage compatibles avec la lumière ambiante.

La procédure expérimentale comprend principalement quatre étapes. Premièrement, il porte et ajuste correctement l’appareil HoloLens 2. Ensuite, il place la carte expérimentale avec des marquages AR spécifiques sur le bureau. La caméra système capture en continu les flux vidéo. Il appelle la fonction aruco.detectMarkers dans OpenCV pour la détection et la reconnaissance des tags. Troisièmement, après avoir identifié avec succès la marque, le système rend l’échantillon matériel virtuel dans le monde réel selon les équations (1)–(4). Le système de coordonnées de l’environnement virtuel ζηξ et du système de coordonnées de l’environnement réel xyz peut être transformé, et l’équation de transformation est illustrée dans l’équation (1).

[ xyz1] = [ζηξ1] A (1)

Dans l’équation (1), A représente la matrice de transformation entre deux systèmes, où l’environnement réel xyz et la caméra x’y’z' peuvent également être transformés. L’équation de changement est représentée dans l’équation (2).

[ x’y’z'1] = [ζηξ1] AB (2)

Dans l’équation (2), B représente la matrice de transformation entre les deux systèmes de coordonnées. X’Y’Z projette les objets virtuels suivis dans le système de coordonnées UV bidimensionnel, afin de réaliser l’enregistrement précis de l’environnement virtuel dans l’environnement réel. La transformation entre les coordonnées de l’écran et les coordonnées de caméra x’y’z' de la projection de fusion d’objets virtuels et d’environnements réels est illustrée dans l’équation (3).

(3)

Dans l’équation (3), d_x représente le nombre de pixels dans la direction axiale x. d_y est le nombre de pixels dans la direction axiale y. La relation géométrique entre la caméra et le système de coordonnées image projetée par la fusion de l’objet virtuel et de l’environnement réel est illustrée dans l’équation (4) à l’aide de l’équation triangulaire similaire.

(4)

En appliquant une force à l’échantillon virtuel par des gestes prédéfinis, le système calcule et visualise en temps réel la distribution des contraintes et la déformation de l’échantillon à partir des équations (5)–(7). La force interne par unité de surface est la contrainte, comme montré dans l’équation (5).

(5)

Dans l’équation (5), F fait référence à la force, A est la section transversale, et p_m est la contrainte par unité de surface. La contrainte totale est indiquée dans l’équation (6).

(6)

Dans l’équation (6), p représente la composante de contrainte totale, σ est la contrainte normale, la composante de contrainte perpendiculaire à la section, et τ est la contrainte de cisaillement et la composante de contrainte tangente à la section. La contrainte normale est indiquée dans l’équation (7).

(7)

Dans l’équation (7), F_N est la force axiale et A est l’aire de la section transversale. Quatrièmement, l’enregistrement des données et la génération de rapports. Les données clés générées pendant l’expérience sont automatiquement sauvegardées au format CSV. Il génère un rapport expérimental au format PDF après l’expérience, incluant des courbes contrainte-déformation et des résumés clés des données. Tous les fichiers sont exportés dans le répertoire local et nommés au format date de l’expérience+type d’expérience. Les étapes de terminaison du protocole incluent la confirmation de sauvegarde des données, l’arrêt des appareils, l’arrêt logiciel et une vérification de l’état du système. Après l’expérience, l’étude confirme la fin de l’application via le bouton « Quitter le système » dans le menu principal, retire le dispositif HoloLens 2 et l’arrête conformément aux procédures opérationnelles standard. Enfin, sur la machine de développement, le mode exécution de l’éditeur Unity est arrêté, et toutes les fenêtres logicielles associées sont fermées.

SPSS 26.0 est utilisé pour l’analyse de données. Avant d’appliquer le test t des échantillons appariés, la normalité des différences d’amélioration des performances est d’abord évaluée. Le test de Shapiro-Wilk est utilisé pour analyser toutes les variables pertinentes. De plus, les résultats montrent que les valeurs p pour toutes les variables sont supérieures à 0,05, indiquant que les données respectent une distribution normale et remplissent les prérequis pour le test t. Le test t des échantillons appariés est utilisé pour comparer l’amélioration des performances entre les groupes expérimental et contrôle pour les données de mesures répétées, telles que la satisfaction. L’analyse de la variance par mesures répétées est utilisée pour évaluer les changements au fil du temps. Le niveau de signification est fixé à p<0,05. De plus, pour évaluer l’ampleur de l’effet, on calcule la valeur d de Cohen, où d>0,8 indique un effet important.

3. Construction d’un système d’enseignement des sciences basé sur la technologie AR pour enseigner un jeu

Conformément aux normes d’enseignement scientifique, les fonctionnalités interactives de la technologie AR et des systèmes pédagogiques sont utilisées pour l’introduire dans l’éducation et libérer son potentiel accru. La technologie AR est très importante dans l’enseignement des sciences. Tout d’abord, il peut concrétiser et visualiser le contenu abstrait de l’apprentissage. La seconde est d’améliorer l’expérience d’apprentissage des apprenants, afin qu’ils aient un meilleur sentiment de participation et de concentration. Il est donc très important de combiner le système d’enseignement avec une salle de classe pour l’éducation. La conception du système de cette étude est guidée par l’apprentissage expérientiel et les principes constructivistes. Il vise à transformer des concepts abstraits en objets visuels tangibles et observables grâce à des mécanismes d’interaction en RA et à encourager les élèves à construire activement des connaissances. Par le temps, le modèle d’acceptation technologique est introduit pour évaluer l’utilité perçue et la facilité d’utilisation du système, mesurant ainsi son potentiel d’application pratique.

3.1 Intégration des jeux éducatifs et de la technologie de réalité augmentée

La technologie RA intègre les environnements virtuel et réel, offrant aux utilisateurs une nouvelle expérience sensorielle. La technologie AR suit d’abord et collecte des points de caractéristiques provenant de scènes réelles, puis effectue la reconnaissance d’images. La seconde consiste à suivre l’image à la position de la carte de marquage. L’angle de la caméra et d’autres informations sont importants¹⁸. Enfin, en percevant la sensibilité de la caméra à l’environnement et en superposant le modèle, la fusion du virtuel et de la réalité peut être réalisée, créant un effet immersif. La mise en œuvre de la technologie AR est illustrée à la Figure 1.

Figure 1 : Étapes de mise en œuvre de la technologie AR. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Le jeu éducatif est un logiciel de jeu vidéo qui intègre la fonction éducative et la fonction divertissement. Il peut cultiver l’intelligence, les compétences, les connaissances, l’attitude et les valeurs des utilisateurs de jeux, et son impact sur les apprenants ne doit pas être sous-estimé. La technologie AR possède trois caractéristiques fondamentales et significatives. Premièrement, elle intègre fidèlement le virtuel et la réalité, intègre la scène tridimensionnelle créée à l’environnement réel, déclenche tous les sens de l’utilisateur et lui permet de vivre le monde^{réel 19}. La seconde consiste à utiliser des dispositifs intelligents modernes pour assurer une interaction intelligente entre les personnes et les appareils. Enfin, l’environnement 3D généré par ordinateur est enregistré avec la cible réelle en 3D. Les utilisateurs peuvent continuer à suivre de vrais objets sans les perdre et maintenir un suivi précis en permanence. Le principe de la technologie d’enregistrement 3D est illustré à la Figure 2.

Figure 2 : Schéma de l’enregistrement 3D. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Le schéma d’enregistrement tridimensionnel montré à la Figure 2, où x’y’z sont les coordonnées de la caméra, xyz les coordonnées spécifiques de l’environnement réel, ζηξ les coordonnées de l’environnement virtuel, uv les coordonnées de l’écran de la projection de fusion de l’objet virtuel et de l’environnement réel, et ''o’z' est la direction de la ligne de vue de l’utilisateur. Après homogénéisation et combinaison, le calcul est montré dans l’équation (4). L’importance éducative de la technologie d’inscription 3D (équations (1)–(4)) réside dans sa capacité à transformer des systèmes de coordonnées virtuelles abstraites en superpositions visuelles stables et précises sur les écrans des élèves. Cette technologie garantit que les modèles virtuels peuvent être efficacement attachés à des cartes de repères réelles, et que le modèle ne dérive ni ne tremble lorsque les élèves déplacent leur perspective. La valeur éducative directe de cette technologie réside dans sa capacité à offrir aux élèves un environnement d’observation stable et digne de confiance. Cet environnement permet aux élèves d’observer et de réfléchir à des spécimens mécaniques virtuels sous tous les angles. En conséquence, les élèves développent l’imagination spatiale et la capacité d’observation multi-angle.

3.2 Analyse de la demande des jeux éducatifs scientifiques basés sur la technologie AR

Pour atteindre les objectifs pédagogiques des sciences, les apprenants doivent acquérir systématiquement des connaissances, des compétences et des expériences comportementales. Lors de la conception de jeux éducatifs en AR, il est nécessaire d’analyser correctement le contenu^{pédagogique 20}. Choisir un contenu pédagogique approprié, l’intégrer à la technologie RA et innover les méthodes d’enseignement peut aider efficacement les apprenants à construire un système de connaissances cohérent. L’objet de recherche de la mécanique des matériaux est constitué de divers matériaux aux formes de pièces variées. Il étudie principalement la résistance, la rigidité et la stabilité sous différentes forces. Renforcer l’expérience visuelle intuitive et le sentiment de participation interactive des apprenants. Ainsi, la combinaison de la technologie AR et du système éducatif est utilisée pour analyser les besoins de la technologie AR dans les jeux d’éducation scientifique, en prenant l’exemple de l’analyse contrainte-déformation. Le système fournit une préparation expérimentale et une simulation des points de connaissance des contraintes et des déformations en mécanique, et assiste les enseignants dans l’enseignement des expériences. Les utilisateurs du système incluent principalement des visiteurs, des élèves, des enseignants et des administrateurs, tandis que ses fonctions incluent la gestion des expériences, le téléchargement d’expériences, les expériences interactives et la visualisation des données. Le système est montré à la Figure 3.

Figure 3 : Diagramme des cas d’utilisation du système expérimental de notation des cours de terminaison. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

L’intégration de la technologie RA et du système éducatif est illustrée à la Figure 3. Ce système peut garantir que les enseignants sont suffisamment préparés avant le cours, maîtrisent les expériences et prennent en charge les élèves pendant le cours. Après l’expérience, les enseignants peuvent consulter et évaluer les progrès des élèves, aider à gérer les données des cours, améliorer les taux de réussite des expériences et aider les administrateurs à gérer les données sur les résultats des expériences. Ainsi, le système d’enseignement de la technologie AR est construit sur l’architecture modèle-vue-contrôleur (MVC). Le mode de traitement des données de ce mode est illustré dans l’équation (8).

V(s) = max sim(s →f(s)) (8)

Dans l’équation (8), V(s) représente le contenu des données affiché par la couche de vue selon les besoins de l’utilisateur, les ressources pédagogiques SIS, et f(s) est l’information utilisateur. Le mode de fonctionnement de l’interaction en temps réel entre le système d’enseignement diversifié et les utilisateurs est illustré dans l’équation (9).

K(s) = s_i ∩ [f(_{s 1}), f(_{s 2}),...,ff(_{s n})] (9)

Dans l’équation (9), K(s) représente la règle économique du mode, s₁ représente le paramètre caractéristique des objets de données, et f(_{s n}) représente le paramètre caractéristique de l’information de demande de l’utilisateur. Sur la base de la relation interactive entre le système d’enseignement des sciences de la technologie AR et les utilisateurs, le mode de fonctionnement est montré dans l’équation (10).

g(x) = max K(s) → f(s) (10)

Dans l’équation (10), g(x) représente l’objet requête, f(x) est la source des besoins utilisateurs, et max K(s) est la valeur maximale de similarité de caractéristiques. Le mode MVC se compose de cinq composantes principales : métier, contrôleur, persistance, vue et base de données. La couche de vue relie les utilisateurs et les données via des pages web, permettant l’interaction, et fournit la fonctionnalité d’affichage des pages web. La couche de données stocke et traite les données de la couche supérieure. La couche de service est responsable de répondre aux besoins des utilisateurs et de mettre en œuvre la logique de service. Le système d’enseignement des sciences en RA basé sur le mode MVC est montré à la Figure 4.

Figure 4 : Schéma d’architecture technique du système d’enseignement des sciences. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

En interagissant avec la base de données, les informations d’exploitation des données obtenues à la couche logique métier sont mappées à travers la couche de persistance. La couche de vue est responsable de l’affichage de l’interface frontale principale, du téléchargement des données expérimentales, de l’affichage des résultats expérimentaux et de la notation des rapports expérimentaux. La couche de logique métier est divisée en une couche métier et un contrôleur, qui reçoit les requêtes des utilisateurs et les transmet au processeur de la couche logique métier pour traitement. La couche technologique regroupe les blocs communs de plusieurs objets en modules séparés, permettant des références directes au système.

3.3 Conception d’architecture de système pédagogique basée sur la technologie AR et le jeu éducatif scientifique

L’enseignement des sciences est un processus bidirectionnel d’enseignement et d’apprentissage. Pour atteindre les objectifs pédagogiques, la conception des jeux éducatifs en RA doit suivre les cinq principes : interactivité, intérêt, science, facilité d’utilisation et^{éducation 21}. L’interactivité est la caractéristique la plus importante de la technologie AR. Le jeu éducatif devrait mettre en avant les avantages de la technologie AR, permettant aux apprenants de vivre une expérience riche et interactive dans des expériences qui activent l’atmosphère de la classe et améliorent l’efficacité de l’enseignement. Les jeux éducatifs sont conçus avec des objectifs pédagogiques clairs et des points clés pour atteindre à la fois les objectifs d’enseignement et d’apprentissage. Par conséquent, le système d’enseignement basé sur la technologie RA comprend principalement six modules, comme le montre la Figure 5.

Figure 5 : Schéma du module du système d’enseignement des sciences en AR. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

Le module système d’enseignement est principalement composé du module d’introduction du système, du module utilisateur, du module expérimentation, du module de sélection d’expériences, du module page d’accueil et du module statistiques des résultats. Le module d’introduction à l’expérience peut facilement informer les utilisateurs et fournir des instructions pour utiliser le système pédagogique, y compris les exigences des expériences en classe et les exigences du rapport expérimental. Le module utilisateur gère les utilisateurs, y compris l’enregistrement du compte, le changement de compte, la déconnexion et la modification du mot de passe. Le module de sélection expérimentale utilise l’écran tactile pour sélectionner les parties expérimentales. Le module expérimental effectue la reconnaissance des points de caractéristiques et l’analyse des caractéristiques sur les images expérimentales importées. Il ajuste aussi la différence de lumière de façon appropriée pour l’affichage réel. La conception du système d’enseignement basé sur la technologie RA est étroitement centrée sur les objectifs éducatifs. Plus précisément, les fonctions éducatives principales du module expérimental et du module de sélection expérimentale sont d’autonomiser les élèves. Ils peuvent explorer de façon indépendante. L’importance éducative du module statistiques des résultats réside dans la fourniture d’une base objective pour les enseignants. Les enseignants peuvent l’utiliser pour évaluer les résultats d’apprentissage. En raison des caractéristiques de la RA, il nécessite une utilisation dans des scènes avec un éclairage stable et approprié. La méthode d’étirement gris peut être utilisée pour les répartir uniformément, comme montré dans l’équation (11).

g(x,y) = [(255 - c)/ b - a] f(x,y) + c (11)

Dans l’équation (11), c représente le point de départ du niveau de gris après correction. A et B représentent respectivement le point de départ et la fin du niveau de gris avant correction. Dans la méthode de suivi basée sur les caractéristiques, l’équation centrale est présentée dans l’équation (12).

(12)

Dans le processus de suivi, un modèle de régression en arêtes est sélectionné pour la régression linéaire, et un modèle de régression non linéaire est utilisé pour l’entraînement. La fonction gaussienne est représentée dans l’équation (13).

(13)

L’administrateur se trouve dans le module de notation utilisateur. Dans ce système, la norme de notation du cours expérimental est gérée et évaluée par l’administrateur. Les étudiants peuvent consulter les résultats et données expérimentales via le module de résultats expérimentaux. Le module de la page d’accueil du système comprend l’introduction du système, l’introduction de l’expérience, le système de sortie et d’autres contenus. La figure 6 montre le cadre global du système.

Figure 6 : Module d’accueil de l’enseignement des sciences sur l’architecture des systèmes d’enseignement de la RA. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Le processus système dans le système pédagogique est principalement composé de quatre parties, incluant la préparation des supports de dessin, l’optimisation interactive des tests, la requête et le tri des données, ainsi que le système d’implémentation. Il est intégré dans l’enregistrement et l’identification de la carte, ainsi que dans l’identification du modèle de la pièce affichée. Enfin, l’image d’analyse contrainte-déformation des données expérimentales est présentée, et les caractéristiques mécaniques des matériaux aux propriétés différentes dans l’analyse contrainte-déformation peuvent être obtenues. Après l’expérience, la base du rapport expérimental final peut être présentée. Ainsi, le processus expérimental du système est illustré à la Figure 7.

Figure 7 : Organigramme de la mise en œuvre du système d’enseignement de la RA pour l’enseignement des sciences. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

L’architecture globale du système inclut l’architecture technologique de conception et les modules fonctionnels. Le système d’enseignement peut aider les apprenants à améliorer leur conscience de soi et leur exploration, et aider les enseignants à organiser des expériences pédagogiques à travers des jeux pédagogiques. Grâce à l’interactivité du système d’enseignement, les apprenants peuvent utiliser le système d’enseignement en RA. Dans l’enseignement des sciences soutenu par la technologie AR, les besoins des enseignants peuvent être satisfaits, afin que le programme d’enseignement puisse développer un contenu pédagogique fort applicable aux^{apprenants 22.} Ainsi, le contenu pédagogique peut être optimisé, et l’enthousiasme et la créativité des apprenants dans le cours peuvent être renforcés pour améliorer l’impact pédagogique.

Résultats

Résultats d’évaluation de l’expérience éducative du jeu et de l’efficacité de l’apprentissage

Pour vérifier la scientifiqueté et la praticabilité du système d’enseignement, le système d’enseignement des sciences développé via un jeu éducatif utilisant la technologie RA est analysé. Pour quantifier la performance de base du système, les données des indicateurs techniques sont collectées de manière synchrone pendant le processus expérimental. Da...

Discussion

Avec le développement de la science et de la technologie, l’impact des technologies de l’information sur la vie quotidienne des gens s’étend à de nombreux domaines, et l’État fait également tout son possible pour promouvoir une intégration profonde des technologies de l’information avec l’éducation et l’enseignement. La technologie AR, avec interaction en temps réel et combinaison du virtuel et du réel, est populaire dans le secteur de l’éducation. Tulgar et al. ont constaté, grâce à une...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Dispositif d’affichage AR	Microsoft	HoloLens 2	https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware
Bibliothèque de vision par ordinateur	Équipe OpenCV	OpenC 4.13.0	https://opencv.org/releases/
Moteur de développement	Unity Technologies	Unity 2021 LTS	https://unity.com/releases/2021-lts
Carte graphique	NVIDIA	RTX A2000	https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/design-visualization/rtx-a2000/rtx-a2000-datasheet-us-nvidia-1520552-r3-web.pdf
Environnement de développement intégré	Microsoft	Visual Studio 2022	https://visualstudio.microsoft.com/vs/
Système d’exploitation	Microsoft	Windows 11	https://www.microsoft.com/en-us/windows/windows-11
Processeur	Intel	Core i9-11950H	https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/213800/intel-core-i911950h-processor-24m-cache-up-to-5-00-ghz/specifications.html