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Objectifs

An@tomy2020 vise le développement d’un outil éducatif innovant pour l’apprentissage de l’anatomie fonctionnelle, qui intégrera les travaux les plus récents en matière de modélisation, de graphique et d’interaction humain-machine avec les avancées des sciences cognitives et de l’éducation , et permettra de tester des scénarios pour l’apprentissage de l’anatomie.

L’approche s’appuie sur l’idée que les mouvements du corps peuvent faciliter l’apprentissage en enrichissant les traces mnésiques ; cet « embodiment » parait tout à fait pertinent pour l’apprentissage de l’anatomie fonctionnelle puisque les connaissances à acquérir pourront être reliées à des expériences corporelles de l’apprenant.

An@tomy2020 a pour ambition de faciliter ce lien ; cet objectif pédagogique soulève des questions scientifiques et techniques. L’animation d’un modèle anatomiquement réaliste de l’apprenant à partir d’une capture de ses mouvements, l’utilisation de connaissances liées à ces actions, et la mise en œuvre de nouveaux modes d’interaction sont autant de composants pour favoriser la construction des représentations de l’apprenant en renforçant ces capacités visuo-spatiales.

Trois principaux axes de recherche scientifique

Le premier concerne la capture robuste des mouvements de l’apprenant et le transfert et l’animation d’un modèle anatomique se superposant au corps de l’apprenant.

Le second axe vise le développement de techniques d’interaction précises et efficaces en réalité augmentée. Des évaluations seront menées de façon à mettre en évidence l’impact de ces modes d’interaction sur la mémorisation.

Le troisième axe du projet concerne la définition du contenu pédagogique et la quantification de l’apport d’An@tomy2020 dans l’amélioration de l’apprentissage. La plateforme développée sera testée sur des étudiants de médecine et de STAPS et permettra de jeter les bases d’une future intégration aux cursus universitaires correspondants.


Laboratoire TIMC-IMAG, Domaine de la Merci, 38706 La Tronche Cedex

CNRS
UGA
ENVL
Grenoble INP
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