Les applications et usages de la réalité virtuelle et augmentée en pédagogie
5. Évaluation
5.2. Traces d'apprentissage et indicateurs
Les traces ou la recherche de la vérité ...
« Laisser des traces, pas des preuves, seules les traces peuvent faire rêver » René Char, Poète, (1907-1988) »
Définition
Une trace est un ensemble de marques observables dans l'environnement et liées à une activité. C'est comme dans une enquête policière où les indices (traces) nous aident à comprendre le déroulé des événements. Ces marques peuvent être laissées volontairement ou non et peuvent être considérées comme des « indices » d'activité.
Une trace informatique est une marque laissée dans l'environnement informatique et enregistrée par un processus informatique (associant ou non l'utilisateur). C'est par exemple, le cas lorsqu'on surfe sur des sites web, on laisse énormément de traces, exploitées par les sites commerciaux et les moteurs de recherche. Les traces informatiques peuvent être de différents types et peuvent être stockées sous différents formats (image, vidéo, texte, ...) :
- Événements, actions, annotations, ... (ex : clic de souris)
- Localisation dans le temps et l'espace
Remarque
Attention à ne pas confondre les traces et les indicateurs ! Les traces sont des données brutes, primaires, laissées par l'utilisateur durant son activité, alors que les indicateurs sont calculés à partir de ces traces élémentaires. Ces données sont des éléments concrets, contextualisés, observables et mesurables, reflétant l'activité de l'apprenant.
Exemple : Des exemples de traces et d'indicateurs
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TRACES |
INDICATEURS |
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Temps |
Distance parcourue |
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Identifiants |
Temps écoulé |
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Infos utilisateurs (nom, âge, pathologies, ...) |
Pauses |
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Enregistrements audio/vidéo |
Vitesse moyenne |
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Position et orientation de l'utilisateur (corps, mains, visage, yeux, ...) |
Nombres d'arrêts |
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Position et orientation des éléments virtuels |
Bonnes et/ou mauvaises actions |
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Actions en EV (sélection, manipulation, activation, ...) avec différents périphériques |
Demande d'aide |
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Reconnaissance de comportements, d'émotions |
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Suivi du regard |
Les
traces doivent donc être transformées par différents moyens (schéma 1),
pour faciliter leur visualisation et leur analyse . On parle de :
- Filtrage, ex : Filtrage des mouvements des mains pour éliminer les mouvements parasites
- Fusion, ex : Fusion des positions et des temps pour obtenir des vitesses
- Structuration, ex : Structuration par type ou par thème pour améliorer l'analyse

La visualisation et l'analyse des données
La visualisation et l'analyse des données peut ensuite se faire de différentes manières :
- Analyse statistique classique
- Analyse oculométrique : Les cartes de chaleur et les points de fixations, permettent d'avoir une idée de l'intérêt de l'apprenant pour son environnement.
- Analyse de trajectoires : Elle permet par exemple de détecter des comportements atypiques.
- Analyse physiologique : Elle utilise des capteurs biométriques pour déterminer l'état physiologique ou émotionnel de l'apprenant (ECG, EEG, ...).
Concernant l'activité de conduite automobile en environnement réel (ER), celle-ci est considérée comme une tâche :
- Ouverte, car de nombreux événements imprévisibles peuvent survenir durant la tâche
- Fortement dynamique, car nécessitant des temps de réaction très courts
- Potentiellement dangereuse et de ce fait, pouvant générer de forte émotions (peur, stress, plaisir)
- Complexe, de part le grand nombre d'informations que le conducteur doit traiter
Exemple
Parmi les traces collectées, il y a celles collectées au niveau de :
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du véhicule |
de l'environnement routier |
du conducteur |
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Temps |
Stop |
Orientation du regard du conducteur |
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État de la pédale accélération |
Croisement |
Orientation de la tête de l'utilisateur |
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État de la pédale freinage |
Céder le passage |
Position des mains |
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État de la boite de vitesse |
Rond point |
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Type d'éclairage |
Ligne (continue, pointillée, ...) |
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Vitesse instantanée |
Limites de vitesse |
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Orientation du volant |
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Position du véhicule |
Ces traces peuvent être transformées pour obtenir des indicateurs tel que :
![]() |
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| Durée de conduite | Vitesse moyenne |
Accélérations / Décélérations |
Freinage | |||
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![]() |
||||
| Arrêts | Changement de vitesse | Changement de direction | Changements de voie | |||
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| Trajectoire globale | Distance obstacles | Gestuelle du conducteur | Suivi du regard du conducteur | |||
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![]() |
![]() |
||||
| Respect des distances | Respect des priorités | Comportement dangereux | Infractions au code de la route |
Comme nous l'avons évoqué, l'activité de conduite est complexe et génère de nombreuses traces. Une partie de ces traces est mesurable objectivement (ex : vitesse instantanée) et d'autres sont issues de mesures subjectives (ex : comportement du conducteur), reposant uniquement sur l'observation du formateur.
Cette abondance d'informations peut rapidement submerger le formateur et l'amener à discriminer l'information et à en occulter une partie, entraînant une évaluation incomplète de l'activité de l'apprenant.















