Évaluation de l’engagement des visiteurs dans les récits numériques du patrimoine en réalité mixte via la modélisation structurelle

Résumé

Ce protocole détaille une méthodologie quantitative utilisant la modélisation structurelle des équations pour évaluer comment la qualité des récits culturels en réalité mixte influence l’immersion du visiteur, l’authenticité perçue, la connexion émotionnelle et les résultats d’apprentissage ultérieurs dans les environnements de patrimoine numérique.

Résumé

Cet article présente un protocole complet pour évaluer l’impact de la qualité des récits culturels en réalité mixte (RM) sur l’engagement des visiteurs et les résultats d’apprentissage dans les environnements de patrimoine numérique. Bien que les technologies de RM offrent de nouvelles plateformes d’expression culturelle, une méthode standardisée pour quantifier leur efficacité expérientielle et éducative reste limitée. Le protocole détaille un plan de recherche empirique quantitative basé sur des scénarios, utilisant un prototype d’héritage MR unifié. Les participants (N = 261) interagissent avec le système MR, qui intègre du contenu historique, des récits spatiaux et des informations interactives. Après l’expérience, les données sont collectées à l’aide d’un questionnaire structuré mesurant les concepts fondamentaux : qualité narrative, immersion, authenticité perçue, connexion émotionnelle, engagement des visiteurs et résultats d’apprentissage. Les données sont ensuite analysées à l’aide de la modélisation structurelle par équations partielles des moindres carrés (PLS-SEM) pour cartographier les relations structurelles et les effets médiateurs entre ces variables. Servant de résultats représentatifs pour valider ce protocole, les résultats confirment que des récits de RM de haute qualité renforcent significativement l’immersion et l’authenticité perçue, ce qui favorise ensuite une résonance émotionnelle et un engagement plus profond des visiteurs. En fin de compte, cet engagement accru se traduit par de meilleurs résultats d’apprentissage. En capturant et analysant systématiquement ces réponses psychologiques et comportementales à plusieurs niveaux, cette méthodologie offre un cadre fiable permettant aux chercheurs et aux concepteurs d’évaluer et d’optimiser la valeur éducative des expériences du patrimoine numérique.

Introduction

Sous l’ajustement profond du paradigme international de la diffusion du patrimoine culturel, la logique de l’exposition a fondamentalement évolué d’une approche centrée sur l’objet à une approche mettant l’accent sur l’expérience du^{visiteur 1}. Historiquement, les musées et sites patrimoniaux s’appuyaient principalement sur des vitrines physiques et des plaques textuelles statiques pour présenter les informations historiques de manière unidirectionnelle. Par conséquent, ces configurations traditionnelles sont généralement considérées comme étrangères aux processus cognitifs actifs des visiteurs, rendant le public simple spectateur. Cependant, l’émergence et l’évolution rapide de la recherche en humanités numériques ont irrémédiablement modifié cette dynamique. L’objectif contemporain n’est plus seulement de préserver et d’exposer passivement les reliques culturelles, mais de reconstruire dynamiquement la chronologie de l’histoire en utilisant les médias numériques interactifs comme pont ^2,3. Dans ce contexte, l’utilisation de la technologie de réalité mixte (RM) compense les limites inhérentes aux espaces virtuels purement numériques, ainsi que les contraintes physiques des environnements réels des sites patrimoniaux, offrant ainsi une plateforme hybride robuste pour l’expression culturelle.

Le mécanisme central d’utilisation de la RM pour réaliser la transformation numérique du patrimoine réside dans la réorganisation systématique des récits spatiaux. Cette approche diffère nettement des modèles numériques traditionnels, tels que les circuits vidéo de base ou la simple superposition d’objets isolés de réalité augmentée (AR). Au contraire, la RM réalise une véritable coexistence spatiale et une intégration environnementale grâce à des technologies avancées de cartographie et de projection de perception^spatiale. Dans de tels environnements augmentés par le calcul, les visiteurs ne sont plus des récepteurs passifs de faits historiques isolés ; ils deviennent plutôt des participants actifs immergés dans la recréation en temps réel des histoires culturelles. Les règles d’engagement ont fondamentalement changé, redéfinissant la relation structurelle entre les touristes et le contenu patrimonial. La consommation culturelle se transforme en un processus actif de construction du^{sens 5,6}. Présenter un contenu numérisé et historiquement exact, en parallèle avec des sites patrimoniaux physiques, transforme efficacement des archives historiques dormantes en fragments narratifs qui résonnent à la fois spatialement et^{émotionnellement 7}.

Malgré ces avancées technologiques, une revue critique de la littérature plus large révèle un écart méthodologique distinct. Bien que la communauté académique ait accordé une attention considérable aux applications de la réalité étendue dans la protection du patrimoine, la grande majorité des recherches actuelles reste fortement concentrée sur les réalisations techniques, l’optimisation matérielle et les évaluations rudimentaires de l’utilisabilité. Bien que de nombreuses études antérieures aient étudié l’efficacité applicative de dispositifs spécifiques et de technologies de stimulation sensoriel, remarquablement peu ont examiné empiriquement leurs relations structurelles plus profondes avec la cognition culturelle, l’immersion psychologique et les résultats pédagogiques ^8,9. Par conséquent, de nombreux projets existants de patrimoine numérique souffrent d’un design décousu : ils disposent d’un support technique sophistiqué mais manquent de stratégies narratives structurées et convaincantes. Bien que les développeurs cherchent souvent à instaurer un fort sentiment de présence spatiale, c’est fondamentalement la profondeur, la cohérence et la qualité du récit qui agissent comme principaux catalyseurs permettant aux visiteurs de s’immerger efficacement dans le contexte^{historique 10}. À ce jour, un cadre méthodologique systématique et quantitatif cartographiant comment des conceptions narratives spécifiques de la RM influencent les comportements nuancés de participation des visiteurs n’a pas été établi de manière exhaustive. En conséquence, de nombreux projets de patrimoine numérique coûteux offrent des stimuli visuels saisissants mais n’exercent pas une influence significative sur les résultats éducatifs à long terme ni sur le développement de l’identité^{culturelle 11}.

L’objectif global de la méthode présentée dans ce protocole est de fournir un cadre empirique standardisé et reproductible pour quantifier l’efficacité expérientielle et éducative des récits culturels de la RM. La logique derrière le développement de cette technique spécifique repose sur la compréhension que la conception narrative d’un environnement de RM ne provoque pas directement ou instantanément une réponse d’apprentissage comportemental. Au contraire, elle fonctionne comme un antécédent distal qui fonctionne à travers une séquence de processus psychologiques intermédiaires. Nous émettons l’hypothèse qu’une immersion narrative de haute qualité réduit effectivement les barrières cognitives des touristes, telles que la fatigue muséale ou la surcharge de jargon historique, rendant ainsi les informations complexes plus accessibles. Simultanément, l’authenticité perçue constitue un pont cognitif critique entre les superpositions narratives virtuelles et le patrimoine culturel tangible. La résonance émotionnelle élève alors cette participation de base à un état de connexion culturelle profonde. Le protocole confirme systématiquement si ces constructions psychologiques latentes fonctionnent comme des intermédiaires nécessaires, démontrant ainsi comment ce cadre méthodologique peut être utilisé pour évaluer comment l’engagement touristique influence les résultats d’apprentissage.

Ce protocole quantitatif proposé offre des avantages significatifs par rapport aux techniques d’évaluation alternatives. Auparavant, l’évaluation des expériences du patrimoine numérique reposait fortement sur des entretiens qualitatifs subjectifs post-visite ou des enquêtes unidimensionnelles auto-déclarées de satisfaction. Ces méthodes alternatives échouent fréquemment à capturer les mécanismes psychologiques complexes et à plusieurs niveaux qui se produisent simultanément lors de l’expérience spatiale^{réelle 12,13}. Les méthodes d’observation traditionnelles manquent également de la rigueur statistique nécessaire pour modéliser de manière synchrone les variables psychologiques latentes. En revanche, la méthodologie présentée ici utilise un prototype de patrimoine numérique MR contrôlé combiné à des instruments d’enquête robustes et à la modélisation structurelle des moindres carrés partiels (PLS-SEM⁾¹⁴. PLS-SEM est particulièrement avantageux pour cette application car il permet une évaluation rigoureuse de modèles complexes de chemins et de multiples effets médiateurs simultanément, offrant aux chercheurs une cartographie très précise de la manière dont la qualité narrative se traduit par l’apprentissage plutôt que par simple observation de son efficacité.

Les informations issues de l’exécution de ce protocole aideront les lecteurs à déterminer si cette méthode d’évaluation structurelle est appropriée pour leurs applications spécifiques. Ce protocole est particulièrement adapté aux chercheurs en humanités numériques, aux conservateurs de musées et aux concepteurs de systèmes interactifs qui souhaitent passer d’évaluations purement descriptives des technologies patrimoniales à une modélisation prédictive rigoureuse. En isolant les variables narratives spécifiques qui stimulent l’engagement des visiteurs, cette méthode fournit à la fois un soutien théorique et des orientations concrètes pour optimiser l’efficacité éducative des futurs systèmes narratifs culturels de la RM.

Protocole

Toutes les méthodes impliquant des participants humains ont été réalisées conformément aux directives institutionnelles pertinentes et ont été approuvées par le Comité d’éthique pour la protection de la recherche humaine de Shanghai Daji Education Technology Co., Ltd. (Approbation n° 4500AL0512). Un consentement éclairé écrit a été obtenu de tous les participants avant la participation.

1. Développement de systèmes et conception expérimentale

1. Développer le prototype du patrimoine numérique MR
   1. Construire le prototype MR
      1. Construisez un prototype de patrimoine numérique MR en utilisant Unity 2022.3 LTS.
      2. Déploie l’application via un dispositif MR Microsoft HoloLens 2 monté sur la tête capable d’intégrer du contenu virtuel et physique.
   2. Configurez le prototype MR
      1. Configurez le prototype pour superposer des informations culturelles virtuelles dans un environnement physique tridimensionnel.
      2. Intégrez le contenu historique, les éléments narratifs spatiaux et les présentations interactives d’informations dans le système.
      3. Utilisez le même appareil, la même configuration d’application, le même package de scène et le même flux de travail d’interaction pour tous les participants.
   3. Préparez du contenu sur le patrimoine culturel
      1. Compiler des documents historiques et culturels issus des archives du musée accessibles au public, des archives locales du patrimoine culturel, des textes d’exposition et des documents interprétatifs évalués par des experts.
      2. Organisez les matériaux collectés en unités narratives chronologiques et thématiques.
      3. Demandez à deux spécialistes du patrimoine culturel d’examiner les matériaux pour leur exactitude historique, leur cohérence narrative et leur adéquation à la présentation en RM avant de déployer le prototype final.
2. Concevoir l’environnement MR
   1. Configurez les composants d’interaction
      1. Intégrez des incitations spatiales, des couches visuales et des mécanismes de rétroaction d’interaction dans l’environnement RM.
      2. Assurez-vous que ces composants soutiennent la navigation et l’engagement des utilisateurs tout au long de l’expérience.
   2. Mettre en place une interaction guidée par la narration
      1. Utilisez la narration pour placer les participants dans des contextes culturels contextualisés.
      2. Remplacez les méthodes traditionnelles de présentation statique par du contenu interactif et expérientiel.
3. Établir le cadre expérimental
   1. Définir le modèle structurel
      1. Fondez le cadre expérimental sur le modèle structurel proposé décrivant les constructions principales et leurs dimensions opérationnelles (Figure 1).
   2. Définir la variable principale indépendante
      1. Définissez la qualité narrative culturelle de la RM comme la principale variable indépendante au sein du cadre.
      2. Évaluez ses relations avec l’immersion et l’authenticité perçue.
   3. Définir les relations de résultats en aval
      1. Évaluez les influences ultérieures de l’immersion et de l’authenticité perçue sur la connexion émotionnelle, l’engagement des visiteurs et les résultats d’apprentissage.

Figure 1. Flux de travail expérimental pour évaluer l’engagement des visiteurs dans les expériences de patrimoine numérique en réalité mixte (RM). Aperçu schématique de la conception de l’étude et de la procédure expérimentale. Le flux de travail illustre la préparation du système, le recrutement des participants, l’exposition à l’expérience IRM, l’administration des questionnaires et l’analyse statistique utilisée pour évaluer les relations entre la qualité narrative, l’immersion, l’authenticité perçue, la connexion émotionnelle, l’engagement des visiteurs et les résultats d’apprentissage. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figurine.

2. Recrutement et préparation des participants

1. Recrutez les participants éligibles
   1. Définir la population cible
      1. Définissez la population cible comme des individus possédant une littératie numérique fondamentale.
      2. Recrutez des participants en utilisant un échantillonnage aléatoire stratifié sur les campus universitaires et les centres culturels locaux afin de promouvoir la diversité démographique.
   2. Critères d’inclusion pour appliquer
      1. Inscrivez des participants âgés d’au moins 18 ans.
      2. Inscrivez des participants ayant une vision normale ou corrigée à normale.
   3. Appliquer les critères d’exclusion
      1. Excluez les personnes ayant des antécédents connus de mal des transports sévères.
      2. Excluez les personnes ayant déjà été exposées au contenu spécifique du patrimoine numérique utilisé dans l’étude.
   4. Finaliser l’inscription des participants
      1. Recrutez les participants selon les critères d’éligibilité prédéfinis.
      2. Conservez 261 participants valides dans le jeu de données d’analyse finale.
2. Normaliser l’environnement expérimental
   1. Standardisation des conditions de session
      1. Maintenez un environnement cohérent d’expérience patrimoniale MR à travers toutes les sessions participantes.
      2. Effectuez toutes les séances dans une salle intérieure calme avec un éclairage stable, un bruit extérieur limité et une zone de mouvement sûre prédéfinie.
      3. Standardisez la configuration matérielle, l’environnement logiciel et le flux de travail d’interaction tout au long de l’expérience.
   2. Vérifier la préparation du système
      1. Minimisez les divergences techniques externes pouvant influencer les réponses des participants.
      2. Vérifiez le niveau de batterie du casque, la clarté visuelle, la cartographie spatiale, la reconnaissance des gestes, le démarrage de l’application et la cohérence environnementale avant chaque session expérimentale.

3. Procédure expérimentale

REMARQUE : La procédure suivante correspond au flux de travail illustré à la Figure 1. La conception par phases sépare l’orientation du participant des tâches expérimentales formelles afin de minimiser l’influence de l’inexpérience technologique sur les résultats mesurés.

1. Procédures de présentation et de consentement des participants
   1. Fournir une orientation des participants
      1. Informez les participants des objectifs de l’étude, du flux de travail expérimental et des consignes de sécurité pertinentes avant de commencer la séance.
   2. Obtenez un consentement éclairé
      1. Obtenez le consentement éclairé écrit de chaque participant avant de participer à l’expérience MR.
2. Préparer les participants à l’utilisation du système de MR
   1. Fournir les instructions système
      1. Distribuez le manuel d’utilisation de l’équipement.
      2. Expliquez les procédures opérationnelles et les exigences d’interaction du système MR.
   2. Calibrez le matériel MR
      1. Guider les participants dans le positionnement et l’étalonnage du matériel RM.
      2. Répétez la calibration si le participant signale une vision floue, une instabilité de suivi ou des difficultés à réaliser l’interaction de pratique.
   3. Organiser la formation des participants
      1. Proposez une séance de formation standardisée de 5 minutes couvrant l’ajustement du casque, le contrôle du regard, les gestes des mains, la sélection des menus et les précautions de sécurité.
3. Organisez la séance formelle d’expérience en RM
   1. Lancer la session d’expérience
      1. Demandez aux participants d’entrer et d’explorer l’environnement standardisé du patrimoine numérique de la RM.
   2. Complétez l’expérience narrative
      1. Dirigez les participants pour compléter toute la séquence narrative spatiale, y compris la visite des expositions virtuelles intégrées et la réalisation des activités interactives d’exploration requises.
      2. Maintenez l’expérience formelle de la RM pendant environ 12 à 15 minutes.
      3. Considérez la session terminée lorsque le participant termine la scène narrative finale et revient à l’interface de départ.
4. Administrez le questionnaire post-expérience
   1. Administrez le questionnaire
      1. Administrez le questionnaire structuré immédiatement après la fin de la séance d’expérience en IRM.
   2. Collecter les réponses des participants
      1. Demandez aux participants d’auto-rapporter leurs perceptions de la qualité du récit culturel, de l’immersion, de l’authenticité perçue, des réactions émotionnelles, de l’engagement des visiteurs et des résultats d’apprentissage.

4. Mesure et opérationnalisation variable

1. Configurez la structure du questionnaire
   1. Définissez l’échelle de réponse
      1. Structurez le questionnaire à l’aide d’une échelle de Likert à 5 points, allant de 1 (« Fortement en désaccord ») à 5 (« Fortement d’accord ») afin de quantifier les perceptions et les réponses expérientielles des participants.
   2. Définir la procédure de notation
      1. Maintenir un format de réponse cohérent à travers tous les concepts mesurés tout au long du processus d’évaluation.
      2. Calculez chaque score de construction comme la moyenne arithmétique de ses éléments correspondants.
      3. Excluez les items codés inversement du questionnaire. Interprétez les scores plus élevés comme indiquant des niveaux plus élevés du construct correspondant.
   3. Définir la structure du questionnaire
      1. Utilisez le questionnaire final post-expérience de 30 items fourni comme Fichier Supplémentaire 1.
      2. Mesurez six constructions avec cinq éléments chacune : qualité du récit culturel en RM, immersion, authenticité perçue, connexion émotionnelle, engagement des visiteurs et résultats d’apprentissage.
2. Mesurer la qualité du récit culturel en RM
   1. Évaluer la structure narrative
      1. Évaluez la qualité du récit culturel de la RM en évaluant l’organisation logique et la cohérence du contenu de l’histoire présenté dans l’environnement de la RM.
   2. Évaluer la présentation narrative
      1. Mesurez l’attrait de l’information culturelle.
      2. Mesurez la clarté des indications situationnelles et la cohérence de l’interprétation interactive.
3. Évaluez l’immersion
   1. Évaluer la présence et l’implication
      1. Évaluez l’immersion en mesurant le sentiment de présence et l’implication spatiale des participants dans l’environnement patrimonial.
   2. Évaluer la concentration attentionnelle
      1. Évaluer la concentration attentionnelle soutenue des participants pendant l’expérience IRM.
4. Mesurer l’authenticité perçue
   1. Évaluer la crédibilité historique
      1. Mesurez l’authenticité perçue en évaluant dans quelle mesure les participants perçoivent les améliorations numériques comme historiquement crédibles et culturellement authentiques.
   2. Évaluer le réalisme environnemental
      1. Évaluez si les augmentations numériques préservent la réalité perçue de l’environnement patrimonial physique.
5. Mesurer la connexion émotionnelle
   1. Évaluer la résonance émotionnelle
      1. Évaluez la connexion émotionnelle en évaluant l’identification culturelle des participants et leur résonance émotionnelle avec le contenu historique.
   2. Évaluer l’attachement émotionnel
      1. Mesurez l’attachement émotionnel significatif des participants aux récits patrimoniaux présentés lors de l’expérience.
6. Évaluer l’engagement des visiteurs
   1. Évaluer l’engagement cognitif
      1. Évaluez l’engagement des visiteurs en évaluant l’implication cognitive des participants et leur volonté d’explorer des informations culturelles connexes.
   2. Évaluer l’engagement comportemental
      1. Mesurez l’engagement psychologique et les intentions d’interaction des participants pendant l’expérience de RM.
7. Évaluer les résultats d’apprentissage
   1. Évaluer l’acquisition de l’apprentissage
      1. Évaluer les résultats d’apprentissage en mesurant l’acquisition de connaissances perçue par les participants et la compréhension culturelle améliorée après l’expérience de la RM.
   2. Évaluer la rétention des connaissances
      1. Évaluer la rétention par les participants du contenu patrimonial présenté comme dernière variable dépendante.

5. Analyse des données et analyse statistique

1. Filtrez et préparez le jeu de données
   1. Identifier les réponses invalides
      1. Examinez les données collectées du questionnaire pour identifier et exclure les réponses invalides, y compris les entrées en double et les réponses contenant des incohérences logiques.
   2. Finaliser le jeu de données d’analyse
      1. Conservez uniquement les réponses valides dans l’ensemble de données d’analyse finale afin d’assurer la fiabilité des analyses statistiques ultérieures.
2. Réaliser une analyse statistique descriptive
   1. Calculer les statistiques descriptives
      1. Calculer des statistiques descriptives, y compris les moyennes, les écarts-types et les coefficients de corrélation, afin de caractériser la structure démographique et les caractéristiques de distribution de l’échantillon participant.
   2. Évaluer la distribution des données
      1. Évaluer les caractéristiques globales de la distribution des données collectées avant l’analyse du modèle structurel.
3. Évaluer le modèle de mesure
   1. Évaluer la cohérence interne
      1. Calculez les valeurs alpha et de fiabilité composite de Cronbach pour évaluer la cohérence interne du modèle de mesure.
      2. Considérez la fiabilité comme acceptable lorsque les deux valeurs dépassent 0,70.
   2. Évaluer la validité convergente
      1. Évaluer la validité convergente à l’aide de la variance moyenne extraite et des charges indicatrices.
      2. Considérons la validité convergente comme suffisante lorsque la variance moyenne extraite dépasse 0,50 et que les charges d’indicateurs standardisés sont de préférence supérieures à 0,70.
   3. Évaluer la validité discriminante
      1. Établir la validité discriminante en utilisant le ratio Hétérotrait-Monotrait.
      2. Considérons que les valeurs du ratio Hétérotrait-Monotrait inférieures à 0,85 sont acceptables.
4. Réaliser une analyse du modèle structurel
   1. Estimation du modèle structurel
      1. Réaliser un PLS-SEM pour évaluer les relations structurelles entre les constructions mesurées.
   2. Évaluer les chemins structurels
      1. Analysez les relations directionnelles entre la qualité narrative culturelle de la RM, l’immersion, l’authenticité perçue, la connexion émotionnelle, l’engagement des visiteurs et les résultats d’apprentissage.
5. Effectuer des analyses de médiation et de rééchantillonnage
   1. Réaliser une analyse de bootstrap
      1. Appliquer des procédures de bootstrapping avec 5 000 rééchantillons pour évaluer les effets médiateurs au sein du modèle structurel proposé.
   2. Évaluer les effets indirects
      1. Évaluer les effets indirects par lesquels les récits culturels de la RM influencent les résultats d’apprentissage via les constructions internes des voies expérientielles.
      2. Considérons les coefficients de chemin et les effets indirects statistiquement significatifs lorsque p < 0,05.

Résultats

Les résultats empiriques suivants sont présentés comme des résultats représentatifs pour illustrer l’application pratique, la rigueur statistique et la capacité analytique du protocole proposé. En appliquant les procédures décrites ci-dessus, cette section démontre comment la méthodologie capture et modélise efficacement l’expérience des visiteurs.

Profil des participants et répartition du groupe
Un total de 261 échantillons valides ont été collectés, démontrant une réparti...

Discussion

Cette étude propose un protocole méthodologique reproductible utilisant un modèle structurel complet pour évaluer comment les récits culturels de la RM influencent l’engagement des visiteurs et les résultats d’apprentissage à différents niveaux du mécanisme^{expérientiel 15}. Les tests empiriques des hypothèses sont présentés pour valider l’efficacité et la fiabilité de ce cadre d’évaluation. En établissant et en vérifiant systématiquement ce modèle de chemin intégré...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Station de travail informatique	Dell	Precision 3650 Tower; Processeur Intel Core i7; 32 Go de RAM; Carte graphique NVIDIA; Windows 11 Pro 64 bits	Pour faire fonctionner l'environnement de réalité mixte, déployer l'application et traiter les données de recherche
IBM SPSS Statistics	IBM Corp.	Version 26.0	Pour effectuer des analyses statistiques descriptives et une analyse de variance (ANOVA)
Casque de réalité mixte	Microsoft	HoloLens 2; Système d'exploitation Windows Holographic	Pour offrir l'expérience du patrimoine culturel en réalité mixte
Logiciel SmartPLS	SmartPLS GmbH	Version 4.0	Pour effectuer la modélisation d'équations structurelles par moindres carrés partiels (PLS-SEM), l'évaluation de la fiabilité, les tests de validité et l'analyse de médiation
Plateforme de développement Unity	Unity Technologies	Unity 2022.3 LTS	Pour développer, déployer et gérer l'application de patrimoine culturel en réalité mixte
Instrument d'enquête sur l'expérience des visiteurs	Développé par l'équipe de recherche sur la base d'études antérieures sur le patrimoine numérique et l'expérience immersive	Questionnaire final de 30 items post-expérience ; fourni en tant que fichier supplémentaire 1	Pour collecter des données auto-déclarées sur la qualité narrative, l'immersion, l'authenticité perçue, la connexion émotionnelle, l'engagement des visiteurs et les résultats d'apprentissage