ADAPT-MOVE : un modèle d'amélioration de l'apprentissage moteur par la réalité virtuelle

Cette étude explore un modèle de réalité virtuelle (RV) pour améliorer l'apprentissage moteur grâce à l'intégration de la gamification, des mécanismes de retour d'information et des fonctions adaptatives. Les modèles traditionnels d'apprentissage moteur mettent l'accent sur le retour d'information et la pratique répétitive comme étant essentiels à l'acquisition des compétences ; cependant, ils manquent d'adaptation aux caractéristiques de motivation telles que la gamification et les interactions adaptatives, en particulier dans les environnements immersifs de la RV. Cette recherche propose un modèle basé sur la RV qui unifie les principes psychologiques avec les capacités techniques de la RV pour créer un environnement motivant et engageant. Le modèle suppose que les éléments de gamification et les mécanismes de retour d'information améliorent la motivation et l'engagement, tandis que les fonctions adaptatives optimisent l'exécution des tâches. Les méthodologies impliquent la conception de scénarios de RV dans lesquels des activités motrices spécifiques à une tâche sont complétées par des éléments interactifs et ludiques. Des expériences ont été menées pour mesurer la motivation, l'engagement et la performance des tâches, évalués à l'aide de mesures auto-déclarées et de données objectives. Les résultats indiquent que le modèle proposé offre une meilleure expérience d'apprentissage en améliorant l'acquisition et la rétention des compétences dans diverses tâches motrices, ce qui le rend utile pour des applications dans les domaines de la réadaptation, de l'entraînement sportif et de l'éducation.