En ce qui concerne notre premier objectif, la théorie cognitive de l’apprentissage multimédia (TCAM), qui sous-tend le modèle de l’apprentissage multimédia (Mayer, 2009), constitue un cadre idoine pour notre recherche. En effet, cette théorie fournit des explications potentielles sur la manière dont la RA peut améliorer la performance des apprenants. Mayer explique, à ce propos, que lorsque les mots et les images sont présentés, les étudiants ont l’occasion de construire des modèles mentaux verbaux et imagés et de créer des liens entre eux. (Mayer, 2009, p. 229).

Un apprentissage par usage du multimédia présente, en effet, l’avantage d’améliorer la possibilité de représenter, expliquer un concept, une règle ou une procédure (learning by viewing) et il permet également d’exercer dans le cadre d’une stratégie d’apprentissage par l’action (learning by doing). Mettre l’accent sur un contenu multimédia accompagnant un texte statique contribue ainsi à capter l’attention de l’apprenant (effets spéciaux de transition, vidéos, symboles animés, etc.) afin de l’aider à apprécier un texte en le rendant plus attractif.

Ce constat est confirmé par Sommerauer et Müller (2014) pour le cas de la RA, laquelle offre, selon eux, des possibilités basées sur les principes du multimédia en combinant du texte imprimé avec du contenu virtuel ou en accroissant des objets physiques à l’aide de texte virtuel.

Le modèle de Mayer (2009) conçu autour de la TCAM s’inspire des principes de trois théories usuelles en sciences cognitives : principe de la capacité limitée de la mémoire de travail (Baddeley, 1992), principe du double codage (Paivio, 1990) et principe de l’apprentissage actif (Mayer, 2009).

Selon Baddeley (1992), les processus de la pensée humaine sont tributaires d’un système à capacité limitée qui maintient et stocke des informations de manière temporaire. Paivio (1990), lui, nous enseigne qu’il y a deux façons d’amplifier ce que l’on a appris : avec des associations verbales et avec des images visuelles. Quant au principe de l’apprentissage actif de Meyer, il stipule que l’apprentissage est d’autant plus efficace qu’il est accompagné d’une activité cognitive consciente de la part de l’apprenant.

Partant de ces principes, Mayer (2009) distingue trois principales étapes de traitement de l’information : la sélection, l’organisation et l’intégration (figure 1).

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• Sélection : La présentation d’un matériel, aussi bien visuel qu’auditif, est tout d’abord traitée par le système perceptif qui relaie tout de suite l’information à la mémoire sensorielle. La procédure de sélection correspond au relais vers la mémoire de travail des informations jugées pertinentes pour la tâche (lecture, compréhension du schéma…).

• Organisation : L’information pertinente est récupérée par la mémoire de travail. À ce stade, l’information doit être organisée. Chaque élément d’information perçu et identifié doit être lié aux autres. Les relations peuvent être causales, temporelles, logiques, etc. Mayer signale qu’à ce stade, les informations picturales et verbales restent cloisonnées. L’apprenant crée donc un modèle mental sur la base des informations visuelles (pictoral model) et un autre en utilisant les informations verbales (verbal model).

• Intégration : Les informations picturales et verbales qui ont été organisées séparément sont intégrées et liées à des connaissances antérieures pour ne former qu’un seul modèle mental. La mémoire à long terme intervient pour fournir les connaissances antérieures, l’intégration se fait en mémoire de travail et il en résulte un nouveau modèle mental, élargi et indicé qui sera stocké en mémoire à long terme. On peut alors considérer que les informations ont été apprises.

En ce qui concerne notre second objectif, nous avons souhaité explorer l’attitude des apprenants à l’égard de la réalité augmentée mobilisée en apprentissage. Nous avons choisi, pour cela, le modèle de l’acceptation de la technologie (MAT) de Davis (1986) qui s’inspire à la fois de la théorie de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1977) et de la théorie des attentes de Vroom, 1964.

Le modèle d’acceptation de la technologie (Davis, 1986) permet, en effet, d’expliquer les déterminants qui encouragent l’utilisation de la technologie (la RA dans notre cas). Ce modèle, qui est largement utilisé dans les études d’acceptation de la technologie, postule que l’acceptation de la technologie est représentée par l’utilisation intentionnelle de cette technologie, elle-même déterminée par l’attitude de l’utilisateur à l’égard de l’usage de cette technologie et par l’utilité perçue de son utilisation.

Pour expliquer le comportement de l’utilisateur des TIC et la performance perçue, le modèle se base sur deux théories cognitives. La première est la théorie de l’action raisonnée de Fishbein et Ajzen (1977) qui met l’accent sur la motivation (intérêt personnel et influence sociale) et la capacité (ce qui est réalisable en fonction de l’effort à fournir). La seconde est la théorie des attentes de Vroom (1964) qui met l’accent sur les conséquences perçues en mettant en exergue trois facteurs de motivation qui se combinent de façon multiplicative (motivation = V x I x E) :

• L’expectation (E) : c’est-à-dire la confiance qu’a l’individu dans ses capacités à atteindre l’objectif;

• L’instrumentalité (I) : c’est-à-dire le niveau de la récompense obtenue par l’effort;

• La valence (V) : c’est-à-dire la valeur attribuée à la récompense par l’individu.

Pour répondre à notre première question, nous avons émis les quatre hypothèses suivantes :

• Hypothèse 1 (H₁). Il y a amélioration des performances des apprenants en raison de l’application de la technique de réalité augmentée en apprentissage quant à leur connaissance de la discipline des techniques boursières.

• Hypothèse 2 (H₂). Il y a amélioration des performances des apprenants en raison de l’application de la technique de réalité augmentée en apprentissage quant à leur compréhension de cette discipline.

• Hypothèse 3 (H₃). Il y a amélioration des performances des apprenants en raison de l’application de la technique de réalité augmentée en apprentissage quant à leurs performances analytiques relativement à cette discipline.

Et pour répondre à notre seconde question, nous avons mobilisé l’hypothèse suivante :

• Hypothèse 4 (H₄). Il y a un changement favorable dans l’attitude personnelle des apprenants vis-à-vis de l’usage de la réalité augmentée en apprentissage.

Pour la mise en oeuvre de cette recherche, nous avons adopté une approche mixte combinant à la fois une démarche quantitative et qualitative. La démarche quantitative consiste en une démarche quasi expérimentale à l’aide de la RA appliquée à notre cours de techniques boursières dispensé à la filière management bancaire et financier au cours du second semestre de l’année universitaire 2018-2019 (annexe A). Pour cela, nous avons conçu un « augmented book » que nous avons baptisé « TechBourse AR » et que nous avons ensuite soumis à un groupe expérimental d’étudiants de la filière management bancaire et financier (14 étudiants), tandis que le cours classique (support papier) a été administré au groupe témoin de la même filière (13 étudiants).

Les caractéristiques de l’échantillon sont reproduites au tableau 1 ci-dessous :

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Pour l’évaluation de l’impact de cet « augmented book » sur l’apprentissage, les étudiants ont été soumis à un pré-test puis à un post-test pour juger leurs performances en la matière et pouvoir, ainsi, vérifier les quatre premières hypothèses de la recherche relative à la performance des apprenants du groupe expérimental comparativement à celle du groupe témoin.

Nous avons, pour cela, adopté la méthode quasi expérimentale, étant donné qu’elle permet de faire varier de manière délibérée les conditions du phénomène à étudier (ici le cours de techniques boursières de façon classique et par usage de la réalité augmentée) afin d’observer l’effet de cette variation sur le phénomène étudié (performance des apprenants).

Pour vérifier la quatrième et la cinquième hypothèse, nous avons mené une enquête par questionnaire auprès des apprenants ayant suivi l’apprentissage par la réalité augmentée. L’objectif de l’enquête est d’inférer les attitudes personnelles des apprenants vis-à-vis de l’usage de la RA en apprentissage ainsi que leurs attitudes vis-à-vis de l’usage pédagogique d’une telle technologie en apprentissage (annexe B).

Le livre augmenté (augmented book) est l’une des applications éducatives de RA les plus populaires connue sous l’appellation de « MagicBook » (Billinghurst, 2001; Juan et al., 2008; Ucelli et al., 2005). Elle consiste à utiliser des livres avec des marqueurs RA comme objets d’interface principaux (figure 2). Dans un livre papier habituel, les apprenants tournent les pages, regardent les images et lisent du texte sans l’aide d’aucune technologie supplémentaire, mais s’ils regardent les pages à travers un écran RA, ils voient apparaître des modèles virtuels 3D hors des pages, introduisant ainsi un moyen intéressant d’être transportés entre réalité et virtualité à l’aide d’un objet (Martín-Gutiérrez et al., 2010).

L’expérience du livre augmenté « de base » ne nécessite que l’usage de la caméra du téléphone intelligent munie d’une application de réalité augmentée « HP Reveal » pour visualiser la scène augmentée.

Le cours de techniques boursières est administré à trois filières du diplôme universitaire de technologie (bac+2) de l’École supérieure de technologie de la ville de Salé (composante de l’Université Mohamed V de Rabat, Maroc) : filière gestion comptable et financière (26 étudiants), filière management bancaire et financier (27 étudiants) et filière technique de commercialisation (36 étudiants).

Notre échantillon a été constitué par les étudiants de la filière management bancaire et financier au cours du second semestre de l’année universitaire 2018-2019. Le choix de cet échantillon a été fait de manière aléatoire parmi les trois filières auxquelles ce cours est administré. L’échantillon objet de l’étude a été, par la suite, scindé en deux groupes : un groupe témoin (13 étudiants) et un groupe expérimental (14 étudiants).

• Variable indépendante – Usage de la réalité augmentée en apprentissage des techniques boursières à l’aide d’un manuel des techniques boursières augmenté (TechBourse AR)

• Variable dépendante 1 – Performance des apprenants mesurée par leurs scores aux tests

• Variable dépendante 2 – Attitudes des apprenants vis-à-vis de l’usage de la réalité augmentée en apprentissage mesurée par une échelle d’attitude élaborée à partir d’un questionnaire adressé aux apprenants

Afin d’assurer l’équivalence des deux groupes de l’échantillon, à l’entame de l’expérimentation, le test t des échantillons indépendants a été réalisé à trois niveaux de la performance correspondant à trois des six objectifs pédagogiques de la taxonomie de Bloom (1956) telle que modifiée par Krathwohl et Anderson (2009) : connaissance, compréhension et analyse.

Quant au souci d’équivalence des performances des enseignants des deux groupes, le cours au groupe témoin et au groupe expérimental étant assuré par nous-mêmes, nous avons pu éviter le risque d’une performance différente des apprenants attribuable à la différence de performance pédagogique des enseignants qu’aurait engendrée un cours réalisé par deux enseignants, chacun s’adressant à un groupe différent. Ce choix comporte, toutefois, un biais potentiel induit par la connaissance par l’enseignant des deux méthodes d’apprentissage et des enjeux liés aux résultats espérés de la recherche. Nous avons, toutefois, veillé à assurer notre neutralité envers l’une ou l’autre méthode d’apprentissage afin de ne pas influencer les résultats, nous n’avons pas, par exemple, cherché à influencer les apprenants en se portant partie prenante de l’une ou l’autre des deux méthodes d’apprentissage.

Nous pensons, conformément au cadre théorique que nous avons mobilisé, que la technologie de RA est susceptible d’influencer favorablement l’attitude des apprenants sur le plan tant personnel que de son usage pédagogique en apprentissage. Nous avons, par conséquent, tenté d’inférer s’il y a eu ou non changement d’attitude des apprenants à l’égard de cette technologie avant et après son usage. Ce test a été réalisé à l’aide d’un questionnaire que nous avons administré aux apprenants.

Afin de réaliser ce test, nous avons d’abord procédé à une analyse systématique du contenu de notre cours de techniques boursières. Il s’agit d’une technique de recherche servant à la description objective, systématique et quantitative du contenu manifeste à analyser (Berelson, 1952).

L’avantage de cette méthode est qu’elle permet de retracer, de quantifier, voire d’évaluer les idées ou les sujets présents dans un ensemble de documents : le corpus. Pour réussir cette tâche, il nous a fallu au préalable analyser la structure cognitive de notre corpus afin d’en créer des catégories bien déterminées qui serviront à la fois à la conception de nos tests de performance et à l’élaboration de notre matériel d’expérimentation (le livre augmenté).

Nous avons adopté une catégorisation du contenu de notre cours sous la forme de cinq rubriques (introduction à la bourse, fonctionnement du marché boursier marocain, gestion du portefeuille, analyse technique et money management, analyse technique et usage des indicateurs mathématiques) en y établissant les catégories essentielles du savoir scientifique (faits scientifiques, concepts scientifiques, principes scientifiques, lois et théories). Nous avons pu ainsi déterminer l’existence ou l’absence de ces catégories et avons calculé leurs fréquences d’apparition dans les cinq principales rubriques du cours.

Nous avons également catégorisé le cours sur le plan des objectifs pédagogiques à atteindre (connaissance, compréhension, analyse). Notre catégorisation du cours a, ensuite, été soumise à un test de stabilité de l’analyse du contenu. Nous avons, en effet, demandé à un collègue enseignant la finance de proposer sa propre catégorisation du cours, puis cette catégorisation a été confrontée à celle que nous avons réalisée en appliquant les coefficients de stabilité d’analyse de contenu, lesquels se sont avérés concluants (coefficient de Cooper[3] = 95 % et de Holsti[4] = 97 %). Cette stabilité est, en effet, largement attestée dès que ces coefficients dépassent le seuil de 70 % pour le premier et 80 % pour le second.

L’objectif assigné à cette échelle est d’évaluer les attitudes des apprenants vis-à-vis de la technique de RA avant et après son usage. Nous nous sommes basés pour la réaliser sur l’étude de Rahili (2013), ce qui nous a permis d’élaborer un questionnaire que nous avons adressé aux apprenants afin d’inférer leurs attitudes à l’égard de cette technologie éducative.

Contrairement à l’étude de Rahili (2013) qui a comporté un questionnaire constitué de 25 items, évalués sur l’échelle de Likert à cinq niveaux segmentés en deux grands axes pour tenir compte à la fois des attitudes personnelles de l’apprenant vis-à-vis de l’usage de la réalité augmentée (12 items) et de leurs attitudes vis-à-vis de l’usage pédagogique de la réalité augmentée (13 items), nous avons regroupé les deux axes en un seul qui tient compte de l’attitude globale des apprenants vis-à-vis de cette technologie éducative.

Nous avons réparti les items positifs et négatifs de manière aléatoire à divers moments dans le questionnaire pour que l’apprenant ne puisse pas détecter la tendance générale des questions. Il a été tenu compte de même d’un équilibrage entre les items positifs et négatifs (14 positifs et 11 négatifs).

Divers tests concluants ont ensuite été effectués :

• Test de fiabilité de l’outil de mesure, lequel a été assuré par un collègue enseignant la même discipline que nous, ce qui nous a permis d’améliorer la mouture finale du questionnaire;

• Test de validité de la stabilité de l’outil, lequel a été assuré par le recours au coefficient alpha de Cronbach calculé à partir des données relatives à notre échantillon ayant servi au test de notre questionnaire (les trois niveaux du coefficient alpha de Cronbach dépassent 60 %);

• Test de l’homogénéité du questionnaire, lequel a été assuré à l’aide d’un test réalisé sur un échantillon d’étudiants volontaires de la filière GCF. Les coefficients de corrélations de Pearson ont été calculés (0,538 à 0,825) pour les résultats de chaque item des deux axes du questionnaire et le résultat global.

Le matériel que nous avons mobilisé dans cette étude se base sur la technique de RA appliquée au manuel de cours de techniques boursières que nous avons baptisé « TechBourse AR » (AR pour augmented reality).

L’augmentation du cours a été assurée par le recours à la technologie de RA à l’aide du logiciel HP Reveal (Hewlett-Packard, s.d.). La figure 2 illustre une séquence vidéo explicative d’un passage de notre cours de techniques boursières qui porte sur le modèle d’équilibre des actifs financiers.

Cette partie du cours étant relativement abstraite pour les étudiants qui doivent saisir tout le sens d’une formule mathématique appliquée en finance qui représente ce modèle, l’augmentation d’un tel passage du cours qui pose problème (selon notre expérience en tant qu’enseignant de la matière techniques boursières) est susceptible de contribuer à résoudre ce problème conceptuel. Plus qu’un simple support multimédia que les étudiants exploreront, l’augmentation du support de cours permet aux apprenants de revenir immédiatement sur le passage du cours qui pose problème par le simple fait d’y apposer leur téléphone intelligent pour voir se concrétiser en 3D des formules mathématiques financières souvent rebutantes pour eux. Il en est ainsi, par exemple, du choix des investissements qui est conditionné par trois variables majeures : la sécurité, la liquidité et la rentabilité. Étant donné qu’aucun investissement n’offre à la fois des rendements élevés, une liquidité maximale et le niveau de sécurité le plus élevé, la pondération de ces trois variables est cruciale, mais délicate à comprendre en 2D sur un support papier (figure 3). Ici, la réalité augmentée est tout indiquée pour une meilleure compréhension du choix des investissements par les apprenants. C’est pourquoi nous avons mis cette assertion à l’épreuve en réalisant une augmentation de notre support de cours par des supports multimédias en recourant à la technologie de réalité augmentée à l’aide du logiciel Aurasma d’HP Reveal.

En ce qui concerne la conception pédagogique, le matériel a été développé par nos soins en nous inspirant du modèle de conception pédagogique ADDIE, lequel se base sur cinq phases essentielles (Reiser et Dempsey, 2012) : analyse préalable de la situation (analyse des caractéristiques et besoins), design ou conception, développement (réalisation du matériel), implantation (mise en oeuvre sur le terrain) et évaluation du projet mis en place.

Le test d’ANCOVA sous SPSS nous a fourni les différents résultats suivants.

• Il y a d’abord une nette différence entre les moyennes des deux groupes (tableau 2) en faveur du groupe expérimental au seuil de signification de 0,05 (7,392 sur une échelle de 10 contre 5,886) après que l’effet du pré-test ait été éliminé (avant ce traitement, les moyennes étaient respectivement de 7,43 et 5,85).

a. Les variables apparaissant dans le modèle sont évaluées pour la valeur suivante : Pré-test connaissance = 5,74.

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• Nous constatons également à la suite du test des effets inter-sujets (tableau 3) que la valeur de F est égale à 35,570 et que le niveau de signification avoisine 0 (nettement inférieur au seuil de 0,05). SPSS nous fournit, par ailleurs, une valeur Eta² = 0,597 (tableau 3), l’effet de cette variance est donc notable.

a. R² = 0,743 (R² ajusté = 0,722).

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On peut donc conclure que l’usage de la technique de RA appliquée au cours de techniques boursières est responsable de l’amélioration de la performance du groupe expérimental quant aux connaissances acquises par eux dans cette discipline à hauteur de 60 % comparativement aux apprenants du groupe témoin (H₁ validée). Les mêmes constats ont été faits pour les performances des apprenants en matière de compréhension et d’analyse :

Le test d’ANCOVA montre ainsi ce qui suit :

• Il y a une différence notable entre les moyennes des deux groupes en faveur du groupe expérimental (7,499 contre 5,860 pour le niveau connaissance et 7,611 contre 5,035 pour l’analyse) après que l’effet du pré-test ait été éliminé.

• Nous avons constaté aussi que la valeur de F est égale à 52,899 pour le niveau connaissance et à 97,285 pour l’analyse avec un niveau de signification qui avoisine 0 (nettement inférieur au seuil de 0,05).

• Nous constatons, par ailleurs, que la valeur Eta² est égale à 0,688 pour le niveau connaissance et à 0,802 pour l’analyse, c’est-à-dire que l’effet de la variance est important, ce qui veut dire que le type de formation (RA appliquée au cours de techniques boursières) est responsable de près de 69 % de l’amélioration de la performance du groupe expérimental pour ce qui est de la compréhension et de 80 % pour le niveau d’analyse après usage de la RA en techniques boursières comparativement au groupe témoin (H₂ et H₃ validées).

Au vu des résultats obtenus en matière de performance scolaire, nous pouvons, donc, attester de la validité du modèle de l’apprentissage multimédia (Mayer, 2009) que nous avons mobilisé dans le cadre spécifique de la discipline des techniques boursières.

Pour réaliser ce test, nous avons recouru au test t des échantillons appariés. Toutefois, pour que le test soit valide, nous nous sommes tout d’abord assurés de la normalité de la distribution des valeurs. Cette condition étant remplie, nous avons procédé au test t des échantillons appariés.

On voit bien au tableau 4 que la moyenne après le traitement (4,40) est supérieure à celle d’avant l’usage de la RA (2,19).

Cette différence n’est pas due au hasard et c’est ce que nous prouve le test de Student des échantillons appariés (tableau 5) où l’on voit que le seuil de signification est proche de 0, donc nettement inférieur au seuil de 0,05 (H₄ validée).

Le test des hypothèses nous prouve que l’application de RA en apprentissage a eu un impact sur l’attitude globale des apprenants (figure 4) sur le plan tant personnel (axe 1) que de son usage pédagogique (axe 2).