TELEOS, projet ANR

TELEOS : Technology Enhanced Learning Environment for Orthopaedic Surgery

Partenaires
 LIG/Metah et LIG/Multicom (Laboratoire d’informatique de Grenoble)
 LPS (Laboratoire de Psychologie Sociale)
 TIMC-IMAG/GMCAO
 CHU Grenoble

Objectif et résultats attendus : Dans le cadre de la formation en chirurgie orthopédique assistée par des simulateurs, les résultats attendus du projet TELEOS sont de deux natures. D’un point de vue théorique nous souhaitons aboutir à une meilleure compréhension des mécanismes d’enseignement/apprentissage liés aux contrôles perceptivo-gestuels et empiriques de l’activité, à leur formalisation et représentation informatique. D’un point de vue concret, nous développons un prototype d’environnement informatique pour l’apprentissage de gestes percutanés en orthopédie, lequel sera évalué par rapport à des critères environnementaux tels que la fatigue et le stress. Cette évaluation sera faite en considérant à la fois le point de vue de l’expert et de l’apprenant.

Rôle de MultiCom : MultiCom a la charge de définir la méthodologie et les protocoles expérimentaux, puis de réaliser les expérimentations destinées à capturer puis analyser les activités (notamment les gestes) des chirurgiens en situation écologique et en situation artificielle. Pour cela, l’équipe met en oeuvre des techniques de capture audio-vidéo des gestes chirurgicaux, des radiographies, et fait également appel à l’oculométrie mobile. MultiCom contribue également à l’analyse syntaxique des données (niveau tâches) issues des expérimentation de manière à permettre une analyse de plus haut niveau (activités cognitives). Enfin, Multicom est en charge de l’évaluation ergonomique des systèmes de navigation développés pendant le projet.

Contacts à MultiCom : Francis JAMBON et Brigitte MEILLON

Site web : http://teleos.imag.fr

Durée : 4 ans (2007-2010)

Financement : Projet ANR "Blanc"

Contexte du projet : En réponse à des problèmes de coût en temps de la formation en chirurgie, l’apprentissage de certains gestes sur des simulateurs se développe. Mais ces outils ne prennent pas suffisamment en compte l’aspect de prise de décision et de contrôle de l’activité qui est une part importante de l’activité opératoire du chirurgien. La plupart des systèmes rendent des retours à l’utilisateur en termes de performances comparées avec celles d’un expert, mais on ne trouve pas de systèmes, à notre connaissance, fournissant des retours qui tiennent compte de la cohérence des actions de l’utilisateur par rapport aux contraintes de la situation à résoudre.

Nous avons pu montrer dans le cadre du projet européen VOEU (dirigé par le laboratoire TIMC) que trois types de connaissances sont mobilisés lors de la pratique chirurgicale : des connaissances déclaratives, des connaissances perceptivo-gestuelles, mais aussi des connaissances empiriques, qui se construisent au cours de l’expérience professionnelle et qui ne sont que partiellement explicites. Ces connaissances empiriques permettent le contrôle du geste et les prises de décision.

Dans le cadre d’un projet TCAN (dirigé par le laboratoire CLIPS) nous avons pu avancer sur la formalisation et la représentation informatique des connaissances déclaratives et empiriques concernant la pratique du vissage percutané de la hanche. Nous avons ainsi pu proposer un environnement informatique pour l’apprentissage de ce geste qui prend en compte l’état des connaissances de l’utilisateur afin de lui renvoyer des retours adaptés et pertinents du point de vue de l’apprentissage. Ainsi, la nature du retour varie en fonction de ce qui est diagnostiqué comme difficulté prioritaire chez l’utilisateur à partir de la résolution du problème qu’il a effectuée.

Dans le présent projet nous nous proposons d’étendre le travail précédemment mené dans plusieurs directions. Il s’agira de prendre en compte les connaissances perceptivo-gestuelles relatives aux gestes de chirurgie orthopédique percutanés, en considérant ces gestes dans leur réalisation conventionnelle et assistée par ordinateur. Nous nous proposons ainsi de réaliser des analyses cognitives complètes de gestes complexes, faisant intervenir des connaissances explicites et tacites de diverses natures. Nous chercherons à caractériser et spécifier les formes de retours les plus appropriées à l’apprentissage de ce type de geste, dans le même paradigme d’apprentissage constructiviste que celui que nous avons utilisé pour les autres formes de connaissances.

Voir la vidéo :