Curieux et cognitivement engagé : vers une compréhension intégrée de la curiosité et de la charge cognitive dans l’apprentissage en réalité étendue

Curious and therefore not overloaded : towards an integrated understanding of curiosity and cognitive load in XR learning environments

• Auteur / Autrice : Matisse Poupard
• Direction : Hélène Sauzéon, André Tricot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences cognitives
• Date : Soutenance le 11/09/2025
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés, politique, santé publique (Talence, Gironde ; 2011-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Bordeaux population Health
• Jury : Président / Présidente : Julie Lemarié
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphanie Fleck, Julia Chatain, Pierre-Yves Oudeyer
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Éric Jamet, Fred Pass
• DOI : 10.70675/e70e6eefz44c9z493fzb497zbec7aad53345

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réalité augmentée

Réalité virtuelle

Enseignement

Innovation

Mots clés libres

Réalité étendue (XR)

Charge cognitive

Motivation intrinsèque

Apprentissage par curiosité

Éducation médicale

Extended reality (XR)

Cognitive load

Intrinsic motivation

Curiosity-driven learning

Medical education

Résumé

Les technologies de Réalité Étendue (XR), incluant la Réalité Virtuelle (VR) et la Réalité Augmentée (AR), transforment l’éducation en proposant de nouvelles façons de visualiser et d’interagir avec des connaissances complexes, impliquant notamment des contenus 3D comme la neuroanatomie. Toutefois, leur efficacité pédagogique reste discutée, notamment en raison de résultats contradictoires quant à leur impact sur la motivation intrinsèque et la charge cognitive des apprenants. Cette thèse s’appuie sur deux cadres théoriques majeurs : la théorie de la charge cognitive (CLT), qui explique la manière dont les ressources cognitives sont utilisées durant l’apprentissage, et l’hypothèse du progrès d’apprentissage (LPH), selon laquelle la curiosité stimulée par le progrès favorise la motivation intrinsèque et améliore les apprentissages. L’objectif principal était ainsi d’explorer comment la XR peut optimiser l’apprentissage en conciliant exigences cognitives et motivation intrinsèque. Une revue systématique a montré que l’AR tend à diminuer la charge cognitive inutile, particulièrement bénéfique aux apprenants novices, alors que la VR présente souvent un risque accru de surcharge cognitive. Cette revue a également mis en évidence d’importantes limites méthodologiques dans l’évaluation de la motivation intrinsèque, remettant en question les bénéfices motivationnels fréquemment attribués à la XR. Sur cette base, une étude expérimentale menée auprès d’étudiants en médecine ont exploré comment différents modes d’interaction en VR influencent la curiosité, la charge cognitive et les apprentissages. Les résultats ont indiqué que, si globalement, la VR améliore l’apprentissage, une interactivité accrue n’est pas nécessairement plus bénéfique. De plus, une forte corrélation entre motivation intrinsèque et charge cognitive germaine a été observée, indiquant un lien important entre curiosité et efficacité cognitive. L’analyse des mouvements corporels (mains et tête) des participants a aussi permis d’identifier des indicateurs comportementaux pertinents (entropie gestuelle, schémas d’exploration) du processus d’apprentissage motivé par la curiosité et de l’engagement cognitif. Une autre expérimentation s’est intéressée au potentiel de l’AR pour guider des tâches de dessin anatomique. Les résultats ont montré des gains d’apprentissage modestes, mais une réduction significative de la charge cognitive extrinsèque et une augmentation notable de la motivation. L’efficacité de ces interventions immersives était modulée par des facteurs individuels, tels que les capacités visuospatiales et les connaissances préalables. Au cœur de notre discussion de ces résultats, un modèle conceptuel unifiant la CLT et la LPH a été développé et testé empiriquement par une modélisation par équations structurelles (SEM). Ce modèle révèle une interaction dynamique entre motivation intrinsèque, perception du progrès d’apprentissage et charge cognitive pour expliquer la performance en contexte XR. En somme, cette thèse offre une compréhension renouvelée de l’équilibre entre efficience cognitive et motivation dans les environnements immersifs et propose des recommandations pratiques pour concevoir des expériences pédagogiques en XR pleinement efficaces.

Extended Reality (XR) technologies, including Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR), are reshaping education by offering new ways to visualize and interact with complex knowledge domains, especially those requiring 3D content such as neuroanatomy. However, their pedagogical effectiveness remains contested, particularly due to contradictory findings regarding their impact on learners’ intrinsic motivation and cognitive load. This doctoral research proposes an integrative perspective by bridging two major theoretical frameworks: Cognitive Load Theory (CLT), which explains how cognitive resources are allocated during learning, and the Learning Progress Hypothesis (LPH), which posits that curiosity-driven exploration fosters intrinsic motivation and enhances learning. The core objective was to examine how XR can optimize learning by balancing cognitive demands with learners’ intrinsic motivation. First, a systematic review highlighted how AR tends to decrease unnecessary cognitive demands, benefiting novices, while VR often risks cognitive overload. The review also identified significant methodological limitations in how intrinsic motivation is assessed, calling into question the assumed motivational benefits of XR. Building on this, an empirical study with medical students explored how different modes of interaction in VR affect curiosity, cognitive load, and learning. Results indicated that while VR generally enhanced learning, higher interactivity was not necessarily beneficial. Intrinsic motivation correlated strongly with germane cognitive load, suggesting a meaningful bridge between curiosity and cognitive load. A detailed analysis of participants’ hand and head movements further demonstrated that movement entropy and exploration patterns can serve as behavioral indicators of curiosity-driven learning and cognitive engagement in immersive environments. An additional experiment investigated AR’s potential to guide anatomical drawing tasks. Though direct learning gains were modest, AR significantly reduced extraneous cognitive load and increased learners’ motivation and perceived usability. Individual factors such as visuospatial abilities and prior knowledge were found to moderate the effectiveness of these immersive interventions. The final part of the thesis brings together these empirical findings in a broader discussion, introducing a conceptual model that unifies CLT and LPH, empirically tested through structural equation modeling. This model highlights how intrinsic motivation and perceived learning progress dynamically interact with cognitive load to influence learning performance in XR-based learning. Altogether, this thesis provides new understanding of the balance between cognitive efficiency and motivational engagement in immersive learning, renewing research avenues in XR for education and offering valuable recommendations for educators and designers seeking to fully harness the potential of these technologies.