« Psychologie cognitive pour l'enseignant/Exercices et exemples : comment rendre la pratique efficace ? » : différence entre les versions
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Cette mobilisation efficace n'est pas à la portée du novice, même si celui-ci dispose des connaissances et procédures nécessaires. Celui-ci a beau savoir comment faire, il ne dispose pas des schémas sus-mentionnés et ne sait donc pas quand utiliser telle procédure/connaissance. Sans connaissances conditionnelles, un novice n'a accès qu'à quelques stratégies générales, comme procéder par analogie ou par essais et erreurs. Ces stratégies générales fonctionnent quelle que soit la situation, mais on ne peut pas dire qu'elles soient efficaces. Elles demandent une certaine réflexion et utilisent donc la mémoire de travail. Dans les grandes lignes, il existe deux stratégies générales de ce type, outre l'analogie : le Hill Climbing et la Means-End Analysis. Les deux fonctionnent par essais et erreurs, le sujet formulant des hypothèses et décomposant le problème en sous-problèmes.
Avec le '''Hill climbing''', l’élève va partir des données du problème pour progressivement se rapprocher de la solution : il va planifier la suite d’étapes en partant des données du problème.
Ce Hill climbing est souvent comparé avec une de ses variante : la '''Means-end analysis'''. Avec celle-ci, le sujet peut décomposer le problème en sous-problèmes. Dans le cas le plus courant, l’élève va partir du but demandé, pour poursuivre à rebours vers les données du problème. Lors de ce parcours à rebours, chaque étape va créer un nouveau sous-problème à résoudre, sous-problème qui sera résolu avec la même méthode, et ainsi de suite : le problème est résolu quand on atteint un sous-problème peut être résolu directement à partir des données du problèmes.
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Un oiseau a pondu une vingtaine d’œufs. Au total, 7 œufs se font manger par des prédateurs avant d'éclore. Les œufs ont éclos, combien de poussins sont nés ?
Là ou les analogies de surface demandent simplement de remarquer des points communs, les analogies profondes permettent de reconnaître des catégories de problèmes qui se résolvent d'une certaine façon. Le traitement des sujets performants se base donc plus sur un traitement conceptuel que sur la simple présence de points communs entre les deux situations. Mais ce traitement conceptuel n'est possible que parce que les sujets performants ont abstrait des structures mentales élaborées, qui permettent de
===Des méthodes de raisonnement différentes===
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À ce sujet, on peut citer l'étude de Paas et Van Merrienboer (1994), sur le sujet. Cette étude portait sur les calculs pour déterminer la longueur et les coordonnées d'un segment dans un plan. Elle compara les résultats de quatre groupes : un avec des exemples travaillés très variés, un autre avec des exemples travaillés peu variés, un autre avec des exercices très variés et un dernier avec des exercices peu variés. Dans les groupes avec des exercices/exemples variés, les étudiants recevaient des problèmes où ils devaient calculer les coordonnées d'un segment et d'autres où ils devaient calculer la longueur du segment. Dans les groupes avec des exercices/exemples peu variés, ils recevaient des problèmes de calcul de longueur uniquement. Les résultats étaient les plus élevés pour les deux groupes avec des exemples travaillés, avec un avantage pour les exemples variés. Par contre, dans les groupes qui travaillaient des exercices sans exemples travaillés, l'effet de variation ne se manifestait pas.
L'étude précédente dit que si varier les exemples travaillés est très utile, varier des exercices seuls ne l'est pas forcément, en raison de la charge cognitive induite par la variation des exemples/exercices. Précisons que l'expérience précédente portait sur des exercices non-précédés par des exemples travaillés. Utiliser des exercices variés après des exemples travaillés n’entraîne pas forcément une charge cognitive insoutenable. Et sous ces conditions, varier les exercices serait alors une bonne solution.
====Varier la structure profonde des exemples, pas leurs caractéristiques de surface====
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Dans une de leurs études datée de 2001, Kalyuga, Chandler, Tuovinen, et quelques collègues, ont vérifié si cela jouait sur l’efficacité des exemples travaillés. Dans leur première expérience, les élèves devaient apprendre à programmer des équipements industriels. Dans une expérience additionnelle, citée dans la même étude, les mêmes expérimentateurs ont reproduit cet effet sur un groupe de sujets qui apprenait à créer des équations booléennes de circuits à base de relais (ça date, je sais…) Les résultats étaient clairs : plus on présente d'exemples travaillés, plus l’effet des exemples travaillés diminue. L'explication de cet effet est assez simple : si l’élève a acquis les catégories de problèmes voulues, de nouveaux exemples travaillés ne font que répéter ce qui est déjà su et agissent comme une sorte de redondance. Cela arrive après une dizaine d’exemples travaillés, voire un peu plus (15/20).
Cependant, cette tactique peut s’appliquer de deux manières, qui dit comment effectuer des exemples partiellement travaillés. Dans le premier cas, le professeur commence par résoudre les exemples travaillés devant les élèves, et il leur demande de les terminer à partir d’un certain point. Au fur et à mesure des exemples, le professeur s’arrête de plus en plus tôt, jusqu’à ce qu’il n’y ait plus d’étapes à enlever. Dans la seconde tactique, les élèves doivent commencer par résoudre le début de l’exercice, et le professeur termine les exercices à partir d’un certain stade. Au fil du temps, le professeur est repoussé de plus en plus vers la toute fin de l’exercice, et ne doit plus résoudre que les toutes dernières étapes de l’exemple travaillé. L’étude de Renkl, Atkinson, Maier, and Staley, datée de 2002, a montré que les deux stratégies ne sont pas égales. La tactique qui consiste à laisser les élèves résoudre la fin de l’exercice donne de meilleurs résultats. En tout cas, les deux stratégies font mieux que l’usage d’une rupture brutale entre exemples travaillés et exercices.
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