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5/21/2018 Les Pratiques Pedagogiques Efficaces
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LES PRATIQUES PDAGOGIQUESEFFICACES
Mewtow,
21 juillet 2014
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Table des matires1 Introduction 5
2 Comprendre et mmoriser 72.1 Du bon usage des exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1 Exemples, contre-exemples, et variation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.2 Concepts concrets versus abstraits . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.2 Faire des liens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2.1 Comprendre : une forme de mmorisation comme une autre . . . . . . . . 102.2.2 Connaissances antrieures : la matire premire . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.3 Catgoriser pour mieux comprendre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.4 Advances organisers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Tu dois dsapprendre tout ce que tu as appris ! . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.1 Conceptions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3.2 Changement conceptuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3.3 Implications pdagogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.4 Transfert dapprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.1 Transfert lointain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4.2 Transfert proche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3 Les portes dentre de la mmoire 253.1 On est assez limits, quand mme ! . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.1 Charge cognitive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.2 Diminuer la charge cognitive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2 Exercices et exemples : comment rendre la pratique efficace? . . . . . . . . . . 31
3.2.1 Exercices goal-free . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.2.2 Exemples travaills . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.3 Supports pdagogiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 Texte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2 Images . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.3.3 Animations et vidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
4 Mmorisation et mthodes de rvision 434.1 Rptition et mmorisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.1.1 Apprentissage mass versus distribu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.1.2 Rptition de maintien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.1.3 Rptition de rappel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
4.2 Elaboration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.1 Gnrer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
4.2.2 Organiser. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
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1 IntroductionQuelle mthode pdagogique utiliser pour rendre un cours facile comprendre et mmoriser?
Beaucoup de rponses ont ts formules.
La premire mthode pdagogique invente nest autre que la pdagogie traditionnelle, celle
laquelle vous avez normalement eu droit quand vous tiez lcole. Dans cette vision, si
llve ne mmorise ou ne comprend pas, cest quil na pas t assez attentif, ou na pas assez
travaill. Avec cette pdagogie, un chapitre de cours est aborde avec un cours magistral, suivi
dune phase dexercice et de devoirs (souvent nombreux).
Transmettre du savoir est le leitmotiv de ces professeurs. Cette ide de lducation comme
transmission considre que linstruction consiste faire acqurir des connaissances et les
faire mmoriser le plus possible. Rien de mal en soit, au contraire : on verra que cest une trs
bonne chose. Simplement, les moyens mis en uvre par les professeurs traditionalistes sont
remettre en question.
Dans les annes 1920, la dcouverte de lapprentissage par conditionnement a remis en cause
cette vision de lapprentissage. Diverses pdagogies se sont bases sur lapprentissage par
conditionnement, afin de faciliter les apprentissages. Ces mthodes considrent les lves
comme de simples boites noires, sur laquelle des techniques de conditionnement permettent
de consolider et renforcer des comportements. Dit comme cela, les mthodes bhavioristes
semblent relativement barbares, mais il nen est rien, rassurez-vous.
Cette vision de lenseignement a t remise en cause dans les annes 1930/40, avec lav-
nement des premiers travaux scientifiques sur le sujet. Ces travaux sont ceux de Piaget, un
scientifique qui a tudi le dveloppement de lintelligence et de la pense chez lenfant. Leur
application la pdagogie a donn naissance un grand nombre de mthodes dites piag-
tiennes.
Lvolution de ces mthodes a donn naissance aux pdagogies actives. Dans ces pdagogies
actives, lenfant doit redcouvrir par lui-mme ce quil faut apprendre : on apprend en faisant,
par sries dessais et derreurs, par ttonnements exprimentaux, par des projets, des mises
en activits, etc.Nombreux sont les professeurs qui considrent que ces pdagogies actives sont fuir comme
la peste. On verra dans ce document quils ont malheureusement raison sur le principe. Cela ne
signifiera toutefois pas que les traditionalistes ont raison, loin de l.
Dans les annes 1970, B. Rosenshine, un psychologue a adapt une mthode bhavioriste, le
direct instruction, partir dobservations dans les classes. Il cra une nouvelle mthode pda-
gogique : la pdagogie explicite. Celle-ci incorpore les techniques de la pdagogie bhavio-
riste, avec quelques ajouts provenant les thories psychologiques sur le fonctionnement de la
mmoire. Depuis, les confirmations exprimentales sont arrives : la pdagogie explicite est
clairement suprieure toutes les autres approches, aussi bien actives que traditionnelles.
Cest aussi dans ces annes 1970/1980 que la thorie de lassimilationa fait son apparition.
Cette thorie, cre par Ausubel, a t cre sur la base de travaux sur le fonctionnement de la
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1 Introduction
mmoire. Cette thorie suivait les traces des thories de Piaget, mais sans pour autant tre une
pdagogie active. Cette thorie na malheureusement pas eu le succs quelle mritait.
Par la suite, dautres thories ont fait leur apparition : la thorie de la charge cognitive, ainsi
que les travaux de Sweller et de ses collgues, ont notamment une utilit assez impressionnante.
Avec le temps, dautres thories pdagogiques ont vu le jour. De nombreux travaux en sciencesde lducation ont vu le jour, quil sagisse de travaux anglo-saxons ou franais (plus rares).
Dautres travaux plus rcents ont une utilit pdagogique dans certains apprentissages spci-
fiques : on peut citer les travaux de Rmi Brissiaud sur lacquisition de la numration.
Les thories modernes de lapprentissage se basent maintenant sur des bases scientifiques
solides. Les neurosciences et la psychologie cognitive forment le socle de base de ces thories,
et elles donnent des conseils judicieux aux enseignants. Ces thories mettent laccent sur le
fonctionnement de la mmoire, ainsi que sur certaines de nos capacits cognitives.
Dans ce tutoriel, nous allons voir comment un lve apprend, et les conseils pdagogiques que
nous allons en tirer. Nous allons beaucoup parler du fonctionnement de la mmoire et de lacognition, afin den tirer parti le plus possible.
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2 Comprendre et mmoriser
2.1 Du bon usage des exemples
2.1.1 Exemples, contre-exemples, et variation
On est tent de croire que donner une dfinition et quelques explications suffit. Mais dans la
ralit, il nen est rien : les catgories ne sont donc pas reprsentes dans notre cerveau sous
la forme dune dfinition.
En effet, quand on vous voulez savoir quelle catgorie appartient un objet, vous nallez pas
vrifier la prsence de chaque proprit : ce genre de chose ne peut se faire que consciemment,
et utilise votre attention. Or, cela ne permet pas une catgorisation rapide, qui est monnaie cou-
rante dans de nombreuses situations. Et cette catgorisation rapide est clairement importante
dans diverses situations.
Cest notamment le cas en mathmatiques ou en physique. Ces deux domaines sont bourrs
dexercices dans lesquels on doit reconnaitre une catgorie de problme bien prcise, et ap-
pliquer la mthode qui va bien : reconnaitre quon peut utiliser le thorme de Thals pour
rsoudre un problme, reconnaitre une situation qui se rsout avec une addition, reconnaitreune quation diffrentielle, etc.
Et ce genre de chose permet dexpliquer la plus ou moins grande facilit rsoudre des exercices
de mathmatique ou de physique chez de nombreux lves : un lve qui reconnait tout de
suite la catgorie de problme qui se cache derrire un exercice sait directement comment le
rsoudre, alors quun lve qui ne le fait pas devra rflchir pour trouver la solution.
Pour en donner un autre exemple, on peut citer la fameuse tude de Chi et al. (1981). Leur
tude a montr que les tudiants en physique ont tendance baser les problmes sur des dtails
prsents dans lnonc : coefficients numrique, vocabulaire utilis, prsence de plans inclins,
etc. En comparaison, les professeurs ont tendance penser en fonction de principes abstraitsqui permettent de rsoudre les exercices : la loi de conservation de lnergie, la quantit de
mouvement, etc. Au fur et mesure que les tudiants progressent dans leurs tudes, il classent
de plus en plus ces exercices en fonction des principes abstraits.
Mais comment faire pour que cette catgorisation soit la plus rapide possible? Pour cela, il faut
que notre cerveau mmorise des catgories autrement que via une simple dfinition. ####
Exemples Si llve a vu peu dexemples de la catgorie, le cerveau reprsentera cette catgorie
comme un simple ensemble dexemples, qui contient les exemplaires dj rencontrs. Il ny a
aucune abstraction, aucune forme de conceptualisation, rien
Pour vrifier quun objet peru appartient une catgorie, lobjet en question est compar tous les exemplaires de la catgorie : si un exemplaire ressemble globalement lobjet peru,
le cerveau suppose que lobjet appartient la catgorie.
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2 Comprendre et mmoriser
En consquence, donner des exemples est primordial : cest la premire tape vers la formation
de concept. Et ce, peu importe que la catgorie soit concrte ou abstraite. Mais si on sarrte l,
llve saura juste reconnaitre des situations familires, mais sans plus : cest un premier essai
quil faut transformer. #### Features Mais cette reprsentation des catgories nest pas fige.
Plus on devient familier avec la catgorie, plus le cerveau dgage des rgularits partir des
exemples. Il remarque que certaines proprits reviennent souvent dans les exemples, et endduit quil sagit de proprits importantes. Plus un objet possde ces proprits, plus il aura
de chance dtre considr comme un membre de la catgorie.
Gnralement, les proprits sont des proprits sensorielles, qui provient de la vision, de lau-
dition, ou des autres sens. Dautres de ces proprits sont des proprits lies aux actions que
peuvent faire les objets : on sait si tel objet peut flotter, si tel animal peut nager, etc. Mais le
cerveau peut aussi grer les proprits abstraites, non lies aux sens.
Certaines de ces proprits sont des points communs, que tous les membres de la catgorie
possdent. Il sagit de caractristiques essentielles. Dautres sont plus des proprits frquentes
chez les membres de la catgorie, mais qui ne sont pas vraiment des points communs. #####Effet de variation Il est possible de faire voluer une liste dexemples en catgories en ajoutant
des exemples relativement varis. Par varis, on veut dire que les proprits communes ces
exemples doivent tre limites au minimum : seules les proprits vraiment dterminantes,
spcifiques la catgorie sont communes entre tous les exemples. Le but est que llve dgage
les points communs des diffrents exemples : des proprits ne doivent pas tre prises pour
des points communs de la catgorie alors quelle nen sont pas.
En effet, il arrive frquemment que les lves classent les problmes quils doivent rsoudre en
utilisant les mauvaises proprits. Pour donner un exemple, les lves de primaire ont souvent
des difficults pour rsoudre des problmes de ce genre :
Simone a 25 billes, elle a 5 billes de plus que Pierre : combien Pierre a de billes ?
Dans ce cas, les lves de primaire utilisent une stratgie assez simple : ils entendent plus
dans lnonc, donc ils additionnent 25 avec 5 et rpondent 30 Cette stratgie fonctionne dans
des cas spcifiques, mais qui choue dans des cas un peu diffrents.
Lefficacit de cette variation a t vrifie par John Bransford et ses collgues, en 1979, en com-
parant deux groupes dlves. Un premier groupe recevait des exemples similaires, et lautre
des exemples trs diffrents. Dans un test ultrieur, portant sur un contexte dutilisation ja-
mais vu auparavant lors des exemples, les chercheurs ont vrifi quel tait le pourcentage de
russite : 84% dans le second groupe contre 64% dans le premier.
Consquence : le professeur doit varier les exemples pour permettre un lve dabstraire
progressivement les points communs entre divers exemples, et ne pas rester bloqu sur des ca-
ractristiques de surface. ##### Contre-exemples On peut aussi utiliser des contre-exemples :
cela permet llve de ne pas confondre des proprits spcifiques de certaines exemples avec
des proprits partages par tous les membres de la catgorie.
Ainsi, si on donne un contre-exemple qui contient des points communs de la catgorie, on peut
rapidement en dduire que ceux-ci ne sont pas des conditions ncessaires et suffisantes : ces
points communs seuls ne sont pas suffisants pour ranger lobjet dans la catgorie enseigne.
#### Prototypes Mais ce mcanisme base de slection de proprits ne marche pas pourles concepts abstraits, ou certains concepts concrets. Pour eux, tout se passe comme si le
cerveau effectuait une moyenne de tous les exemples connus de la catgorie : les catgories
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2.1 Du bon usage des exemples
sont reprsentes par un objet idal qui dfinit quoi doit ressembler un objet de la catgorie,
le prototype.
Lorsquon veut savoir si un autre objet appartient cette catgorie, celui-ci est compar au
prototype : plus celui-ci est proche, plus on considrera que lobjet appartient la catgorie.
Pour donner un exemple, on peut citer lexprience de Lupyan (2012), dans laquelle un premiergroupe de sujets devait dessiner un triangle, et le second une figure trois cots. Le triangle
tait isocle dans 91% des cas pour le premier groupe, compar 50% pour le groupe trois
cots. La proprit isocle est un bon exemple de ces proprits non-ncessaires, mais qui
sont trs frquentes chez les membres connus de la catgorie.
Pour gnrer ces prototypes, l encore, lusage dexemples donne de bons rsultats. ####
Rcapitulatif Lensemble des conseils donns plus haut peut tre utilise en utilisant une stratgie
bien prcise, cre par Alessi et Trollop (2001). Cette stratgie se base sur le fait que certaines
exemples ou contre-exemples sont assez peu vidents, tandis que dautres sont plus ambigus.
Celle-ci progresse encore une fois par tapes :
donner des exemples simples, qui contiennent un maximum de points communs ;
donner des contre-exemples simples, qui contiennent un points communs ;
donner des exemples difficiles classer, avec peu de points communs;
donner des contre-exemples difficiles classer, avec peu de points communs.
2.1.2 Concepts concrets versus abstraits
Apprendre un concept consiste donc donner la liste de ses points communs, en premier lieu :
il suffit de donner une dfinition de la catgorie. Mais lextraction de ces points communs peutse faire de deux manires : soit en partant de labstrait pour dduire un concept plus concret,
ou inversement. #### Concret et abstrait La premire mthode consiste driver un concept
partir dun concept plus gnral, en ajoutant des proprits. Cette approche est inductive par
principe, et va des catgories les plus concrtes au catgories plus gnrales.
La seconde mthode consiste abstraire une catgorie partir de catgories moins gnrales.
Elle utilise fatalement des exemples, et cherche montrer llve les similitudes de ceux-ci.
Cette approche est dductive par principe, et va des catgories les plus gnrales au catgories
plus concrtes. #### Niveaux dabstraction Savoir quelle mthode utiliser dpend en ralit
du nombre de proprits de lobjet apprendre. Gnralement, on divise les catgories en trois
grands niveaux dabstractions :
un niveau super-ordonn, trs abstrait ;
un niveau basique, mi-chemin entre abstrait et concret;
un niveau supra-ordonn, dont les objets sont trs concrets.
Les catgories basiques sont celles dont les membres partagent peu de proprits. Commencer
par ce niveau est donc la voix royale : les dfinitions seront plus courtes, et plus simples. Les
catgories du niveau le plus bas peuvent tre drives partir des catgories du niveau de base
en ajoutant quelques dtails.
Par contre, les objets abstraits nont pas beaucoup de points communs, et ne peuvent pas tredfinis par des ensembles de proprits partages. Tenter de dfinir ces catgories risque donc
dtre compliqu : on doit partir des catgories de base pour abstraire ces catgories.
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2 Comprendre et mmoriser
2.2 Faire des liens
2.2.1 Comprendre : une forme de mmorisation comme une autre
Nos concepts sont des connaissances comme les autres : celle-ci sont stockes dans notremmoire. Quand je dis mmoire, il faut prciser que la mmoire nest pas unique, et quelle est
compose de plusieurs sous-mmoire distinctes. Lune dentre elle est spcialement ddie au
stockage de nos connaissances : cest la mmoire smantique. #### Des connaissances bien
relies La mmoire smantique est intgralement constitue dun rseau dinformations, relies
entre elles par des relations : un mot sera associ au concept qui lui correspond, plusieurs ides
seront relies entre elles par un lien logique, etc.
Lensemble des faits que lon connait consiste simplement en un ensemble de liens qui relient des
concepts entre eux. Les concepts sont donc la matire premire du savoir, la base sur laquelle
on construit les faits. Contrairement ce que lon peut penser, les concepts et abstractions
prcdent les faits.
Lensemble des relations et des concepts prsents dans notre mmoire forme ce quon appelle
un rseau smantique.
La recherche de linformation rappeler se fait en parcourant ce rseau dinterconnexions de
proche en proche, ce qui est relativement rapide. Ces associations sont autant de routes qui
permettent daccder linformation, et donc de sen rappeler quand le besoin sen fait sentir.
Pour dtailler un petit peu plus, le processus de rappel consiste activer les catgories en m-moire : plus lactivation est forte, plus la probabilit de rappel est grande. Cette activation va se
propager dans le rseau smantique travers les relations, ce qui peut potentiellement dclen-
cher le rappel des informations voisines. A certains endroits, un concept reoit de lactivation
en provenance de plusieurs relations, ce qui fait quil peut tre rappel encore plus facilement.
Cest ce qui explique que donner un indice facilite le rappel dune information que lon croyait
avoir oublie : lactivation de lindice se propage jusqu la connaissance rappeler. Dailleurs,
tout mcanisme de rappel, aussi subtil soit-il, fait intervenir des indices.
La simple perception dun mot ou dune image va activer sa reprsentation en mmoire, qui
servira dindice, de point de dpart pour lactivation. Ces points de dpart dailleurs sont appe-ls des indices de rcupration. Ce mcanisme est tellement efficace que Proust a crit un
livre rien qu partir de la perception dune seule odeur, cest vous dire! #### Limpact de la
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2.2 Faire des liens
comprhension sur lapprentissage Le rsultat est que lorganisation de la mmoire dun lve a
une grande influence sur ses rsultats scolaires : cest ce qui permettra llve de mmoriser
facilement, ou dviter doublier ce quil sait.
Si la quantit dinformations mmorise est cruciale, leur interconnexion lest tout autant : de
bons rsultats scolaires ne proviennent pas seulement de laccumulation dune liste isole defaits. Comme le dit Develay : Le sens vient des liens construits entre les savoirs et non pas
de leur empilement. [] apprendre, ce nest pas amasser, mais cest relier des notions pour en
construire dautres plus abstraites (1996, cit par Tardif, 1998 : 47) .
Si un concept nest pas reli dautres informations, il sera totalement isol dans la mmoire
smantique, et ne pourra tre tre rappel, faute dtre accessible : llve naura pas appris.
Loubli peut donc venir dune mmorisation mal faite, qui ne permet pas aux indices de rcup-
ration de fonctionner de manire optimale. Par contre, plus un concept a un grand nombre de
voisins dans ce rseau associatif, plus il peut tre rappel facilement : chacun des voisins peut
servir de voie daccs.
Pour tre mmorise, les informations apprendre vont doivent donc se connecter des
connaissances dj prsentes en mmoire smantique : apprendre, cest crer des associations
et des relations.
Ce mcanisme dassociation a souvent lieu inconsciemment, et de nombreuses associations se
crent sans que lon en prenne conscience. Pour donner un exemple, essayez dapprendre par
cur ces deux suites de lettres :
Liste 1 :
XRZ
KSZ MPL
NES
JOZ
MPO
NRS
SZE
Liste 2 :
MAE
POR RES
PLU
RIS
ZAR
TAM
XES
La deuxime liste est bien plus facile apprendre, parce que les suites de lettres ressemblent
des morceaux de mots, des suites de lettres courantes dans notre langue. De plus, le fait que
ces suites de lettres soient prononables aide crer des associations inconscientes avec dessons dj connus. Cet exemple montre que ce mcanisme dassociation peut seffectuer sur du
matriel qui na pas vraiment de sens, et qui doit tre appris par cur.
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2 Comprendre et mmoriser
On peut reproduire ce genre dexprience non pas avec des pseudo-mots, mais avec des dessins.
Pour les expriences sur des dessins, on prsentait des dessins sans signification aux sujets.
Un premier groupe se faisait poser des questions sur les couleurs du dessin, et lautre devait
inventer une signification pour ce dessin. Le second groupe passait devant, avec un taux de
rappel double.
Il existe diverses techniques pour faciliter la cration de connections et de relations logiques
dans la mmoire de llve. Cela passe par la cration de progressions organises suivant des
critres assez prcis, ou par une modification du plan ou des explications dun cours.
Par exemple, diverses tudes ont montr que les lves qui rvisent leurs leons par cur
ont des rsultats scolaires nettement moins bons que leurs camarades qui prfrent reformuler,
rsumer ou synthtiser leurs leons. Et oui, je suis dsol pour vous si vos mthodes de rvisions
favorites reposent sur le par cur et la simple relecture de vos cours, mais va falloir changer
de mthode
Dans les grandes lignes, il existe deux grands moyens pour crer des associations :
soit par apprentissage par cur ;
soit en reliant le matriel apprendre avec des connaissances antrieures. ##### Assi-
milation Relier le matriel apprendre des connaissances antrieures implique souvent
du matriel qui a un sens : celles-ci sont destines la mmoire smantique. Ds que lon
souhaite apprendre des concepts, des catgories, des faits, etc; on ne fait que crer des
associations avec des connaissances en mmoire long terme.
Avec lassimilation, les liens sont souvent des relations logiques, qui relient deux informations
sur un critre qui a du sens.
Ces relations permettent :
de classer les informations, en les reliant une catgorie;
de relier des informations qui se ressemblent, ou qui sont totalement opposes;
de relier deux objets via des liens logiques, qui relient deux informations sur un critre qui a
du sens.
Les relations qui permettent de classer les informations, de les relier une catgorie sont des
relations catgorielles. On peut notamment citer :
les relations dinclusion : tel concept est un sous-ensemble dun concept plus gnral, ou un
sur-ensemble dun concept plus concret;
les relations dappartenance : tel exemple est un membre dune catgorie ; les relations descriptives : tous les membres dune catgorie possdent telle ou telle proprit.
On peut aussi ajouter des relations de ressemblance et dopposition. Les relations de res-
semblances vont relier des informations qui se ressemblent. Par exemple :
liquide sera reli avec fluide ;
vomitif sera reli avec dgoutant;
simple sera reli avec facile ;
etc.
Les relations dopposition vont relier des informations qui sopposent. Par exemple :
chaud sera reli froid;
dur sera reli avec mou;
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2.2 Faire des liens
etc.
A cot, on trouve les associations logiques, qui relient deux objets via des liens logiques. Les
plus importantes sont les associations de causalit qui relient une cause son effet, et naissent
quand on explique le pourquoi des choses.
Le processus qui se cache derrire lassimilation est donc lencodage smantique: deux in-formations sont relies parce quelles ont un lien logique ou catgoriel entre elles. ##### Ap-
prentissage par cur A cot de ces relations, on trouve des associations, qui naissent quand
deux informations sont souvent prsentes en mme temps. Ces associations nous permettent
dapprendre des informations qui nont pas de sens : listes de chiffres, listes de lettres, etc. Cet
apprentissage par co-occurence sappelle lencodage spcifique.
Ces associations naissent force de rptition, et se forment essentiellement par apprentissage
par cur. Les expriences ont clairement montr que la rptition par cur sert uniquement
maintenir le matriel apprendre en mmoire de travail plus longtemps, permettant ainsi de
crer quelques associations rsiduelles.
Par exemple, essayez de rciter lalphabet lenvers : vous aurez nettement plus de mal quen
le rcitant dans lordre. Cest du au fait que lon a appris lalphabet dans lordre, en commenant
par la premire lettre A. Dans ces conditions, les associations qui se sont cres ont reli des
mots proches, prsents en mme temps dans la mmoire de travail.
Ce mcanisme est cependant nettement moins efficace que lencodage smantique : l o lenco-
dage smantique cre un grand nombre dassociations, lencodage spcifique donne naissance
un trs faible nombre dassociations. La consquence est que lapprentissage par cur est
nettement plus fragile : le matriel appris par cur est relativement isol et est difficilement
accessible.
Cela permet aussi dexpliquer pourquoi les connaissances comprises semblent plus facilement
rutilisables dans des situations non-familires que les informations apprises par cur : voir
ce sujet ltude nomme Rote memorization, understanding, and transfer : an extension of
Katonas card-trick experiments, ou ltude de Hilgard, Ernest R., Irvine et Whipple (1953).
2.2.2 Connaissances antrieures : la matire premire
Lensemble des connaissances antrieures, ainsi que des associations qui les relient est aujour-
dhui appel la mmoire smantique. Et son contenu est dterminant pour lapprentissage.
Avec ce que lon vient de voir, il est facile de dduire que lapprentissage est un processus
cumulatif dans lequel le savoir appelle le savoir : plus on sait de choses, plus on pourra facilement
relier de nouvelles informations des connaissances antrieures.
Apprendre de nouvelles dfinitions, ou de nouveaux concepts est ainsi plus facile dans un do-
maine familier. L o un novice aura du mal apprendre des dfinitions ou des connaissances
de base, lexpert pourra facilement retenir de nouvelles informations en les reliant facilement
ce quil sait dj.
Une grande partie des mauvais rsultats des lves proviendrait dailleurs dune mmoire s-
mantique trop pauvre, qui empcherait llve dassocier efficacement de nouvelles informa-tions des concepts dj connus. Ce fait est bien illustr par les tudes dAlain Lieury, qui
montrent que la corrlation entre moyenne scolaire et connaissances encyclopdiques en classe
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2 Comprendre et mmoriser
de 5me est de 0.72. La corrlation est la mme avec le taux de redoublement 4 ans plus tard,
ce qui est plus lev que les corrlations avec les tests de QI ou de raisonnement (0.50).
Cette importance des connaissances antrieures nous dit donc quapprendre beaucoup de choses
permet de donner une bonne base aux apprentissage futurs[2][3]. Le professeur doit donc
donner un cours magistral bien rempli, fournir des explications complmentaires, multiplierles anecdotes, voir chaque notion dans le dtail au lieu de survoler, etc. #### Pr-requis Si
toute nouvelle notion doit tre associe des connaissances antrieures, encore faut-il que ces
notions pralables soient l. Il est donc vident que chaque explication ou chaque notion a des
pr-requis, ncessaires pour la comprhension.
Pour viter de construire sur des fondations qui ne sont pas l, le professeur doit imprativement
faire en sorte de construire ses progressions pour viter de faire rfrence des pr-requis non
abords. Et cest parfois plus facile dire qu faire, avec certains programmes scolaires. ####
Rappels Ceci dit, il ne faut pas croire que les lves vont relier automatiquement ce que lon
souhaite leur apprendre avec leurs connaissances antrieures : nombreux sont ceux qui, mme
sils disposent des connaissances requises, ne les utilisent pas en situation dapprentissage.Il faut dire que crer des associations entre deux concepts demande souvent (pas toujours)
davoir ces deux concepts dans la mmoire de travail. Si les connaissances antrieures ne sont
pas suffisamment actives, elles ne pourront pas facilement tre voques, rappele : elles
auront du mal passer en mmoire de travail quand ce sera ncessaire.
Pour viter ce genre de situation, il est ncessaire d activer les connaissances antrieures par
des rappels, histoire que les lves comprennent que les notions rappeles ont de liens avec ce
qui va suivre. Ces rappels sont aussi utiles pour les lves qui ont oubli ou qui nont pas russis
mmoriser les pr-requis : pour associer des connaissances antrieures, encore faut-il que
celles-ci soient prsentes en mmoire.
Ces rappels sont malheureusement trop souvent ngligs par les professeurs traditionalistes.
Or, dans lidal, ces rappels doivent tre systmatiques : on doit y avoir droit chaque cours.
Cette technique donne de bons rsultats daprs les mta-analyses faites sur le sujet[4]. Un
bon cours commence donc fatalement par des rappels de pr-requis. #### Explications La
premire tape de lapprentissage consiste simplement apprendre des catgories et concepts
relativement gnriques, qui seront utiliss comme base des apprentissages futurs. Pur cela, il
suffit dutiliser les conseils donnes dans le chapitre prcdents, afin denseigner ces catgories
de manire optimale.
videmment, cette phase dapprentissage des concepts est suivie dune phase durant laquelle
le vocabulaire est introduit : il faut bien nommer les concepts en question pour pouvoir lesrutiliser plus facilement pas la suite. Les concepts nomms peuvent ainsi tre tiquets par
des noms, ces noms pouvant faire rfrence un concept directement.
Assimiler des faits est ltape suivante de lapprentissage. Les faits en question sont simplement
des ensembles composs de connections entre plusieurs catgories ou faits pr-existants. Il va
de soit que les faits sont donc des informations qui ne doivent pas prcder lapprentissage des
concepts et catgories, mais les suivre.
La forme la plus labore dassimilation consiste extraire de nouvelles informations partir de
connaissances antrieures. En clair, cela consiste dduire ou expliquer des concepts, des faits,
ou des relations partir de ce qui est dj connu. Ces explications mettent souvent laccentsur les relations de cause effet, et permettent donc de crer des associations de causalit,
des associations qui naissent quand on explique pourquoi les choses sont ce quelles sont, do
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2.2 Faire des liens
sortent les faits appris dans le cours, quelles sont les raisons et les principes physiques derrire
les choses, comment les dduire partir de principes de base, etc.
Les explications qui laborent le plus possible sont opposer aux explications typiques des
professeurs traditionalistes : ces dernires sont trs descriptives, admettent beaucoup, et nex-
pliquent pas le pourquoi les choses. En effet, faire des liens est une ncessit, trop souventnglige par les professeurs traditionalistes, pour qui le processus de mmorisation et la com-
prhension sont considrs comme spars. Ceux-ci considrent quil faut mmoriser des faits
avant de les comprendre, et cela donne des cours qui admettent beaucoup, qui sont descriptifs,
acadmiques .
2.2.3 Catgoriser pour mieux comprendre
Organiser le plan dun cours est une tche qui peut sembler assez peu technique. Il ne semble
pas y avoir de rgles spcifiques qui permettent de crer un bon plan de cours. Toutefois, on
vient de voir que la progression devait faire attention aux pr-requis des notions abordes : lespr-requis dune notion doivent prcder celle-ci. #### Catgoriser Mais il existe une seconde
recommandation, qui consiste organiser son pan autour dune hirarchie de catgorie. Le but
est de classer le matriel apprendre, de lorganiser en suivant des critres de classification
prcis.
Prenons un exemple particulirement stupide, pour introduire le concept : essayez de deviner
laquelle des deux listes suivante fonctionne le mieux.
Liste 1 :
vache
cheval poney
poulain
cochon
rat
souris
lzard
Liste 2 :
vache
cochon poulain
souris
cheval
lzard
poney
rat
Les expriences en laboratoire nous disent que la premire est nettement plus facile mmori-
ser, denviron 80%. Lastuce, cest que les mots de la premire liste sont classs par catgories :
cela permet la cration dassociations catgorielles lors de la mmorisation.
Techniquement, plus le matriel apprendre est organis autour dune structure cognitive,
meilleur est son rappel et sa comprhension : comprendre, cest classer.
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2 Comprendre et mmoriser
Et ce genre de chose fonctionne pour tout type de matriel, et pas seulement pour des listes de
mots : on peut appliquer ce principe pour concevoir la progression dun cours. Toute cration
de plan ou de progression doit tenir compte de cette organisation hirarchique, et doit tenter
de la respecter au maximum. Dans le pire des cas, le professeur peut donner directement cette
taxonomie aux lves, sous la forme de schmas.
Pour comprendre comment organiser le matriel sur ce genre de principe, nous allons devoir
regarder comment les concepts sont classs dans la mmoire. #### Structures cognitives Selon
la thorie dAusubel, les concepts sont classs dans des hirarchies de catgories, spcifiques
un domaine. Lensemble forme une hirarchie base sur des relations dinclusion : une catgorie
est relie une autre si elle est une sous-catgorie ou une sur-catgorie. Une telle hirarchie,
une fois construite en mmoire smantique, est appele une structure cognitive.
On peut voir le tout comme un systme de poupes russes : les catgories plus spcifiques sont
incluses, emboites dans les catgories plus gnrales du niveau suprieur de la hirarchie.
Cette organisation hirarchique diffrencie progressivement les concepts vus du gnral vers le
concret.
Assimiler consiste simplement arrimer les nouvelles connaissances au bon endroit dans cette
hirarchie : il faut arrimer chaque nouveau concept des catgories qui ne soient ni trop gn-
rales ni trop spcifiques. Choisir lendroit o placer un nouveau concept dans cette structure est
la base de la cration dun plan ou dune progression : cela demande de convenablement classerchaque concept, de le catgoriser. #### Dduction contre induction Daprs la thorie dAusu-
bel, il existe deux manires pour assimiler une telle hirarchie. La premire mthode consiste
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2.2 Faire des liens
commencer tout en haut, et redescendre progressivement : on commence par aborder les
concepts les plus gnraux, avant de progressivement passer aux dtails et aux concepts plus
concrets.
Cette mthode demande de diffrencier progressivement des concepts gnraux en concepts
plus concrets : elle demande daborder un concept gnral avant de montrer les diffrencesentre sous-concepts associs. Cest la technique de la diffrentiation progressive.
Une autre mthode possible consiste partir du bas, et remonter progressivement : on part
alors des concepts les plus concrets, et on tente dabstraire des concepts plus gnraux. Cette
mthode demande de montrer des similarits entre concepts pour en abstraire un concept plus
gnral. Cest la mthode de la rconciliation-intgration.
2.2.4 Advances organisers
Pour faciliter relier de nouvelles informations aux connaissances antrieures, Ausubel a inventce que lon appelle des advances organisers. Lide de ces advances organisers est dintroduire
le cours par une sorte de petite introduction, introduction qui donnerait des informations cls.
Pour former un advance organiser, ces informations doivent :
permettre de mieux organiser les nouvelles informations;
servir dindice de structuration pour les prochaines notions ;
et servir de liant pour la suite du cours. #### Expositives advances organisers Le premier
type dadvances organisers sutilise pour introduire des domaines ou concepts totalement
nouveaux, et qui sont difficiles associer une structure cognitive pr-existante. Le principe
est simplement denseigner le concept le plus haut de la structure cognitive en premier. Celaconsiste introduire le contexte du domaine, introduire les concepts les plus abstraits et
gnraux en premier.
Il sagit le plus souvent dune ide relativement gnrale. Ces ides gnrales sur lesquels on
peut ancrer de nouveaux concepts facilement, et permettent de voir lunit, la cohrence dun
domaine particulier : ils permettent de structure la structure cognitive autour dun concept
central, situ tout en haut de la hirarchie. Ce sont souvent des concepts relis beaucoup
de voisins, contrairement aux dtails qui sont plus isols : ceux-ci sont donc plus accessibles.
Consquence : structurer les informations autour dune ide gnrale permet de favoriser le
rappel, et donc la mmorisation.
Linfluence des ides gnrales sur la mmoire et la comprhension peut se montrer avec
quelques expriences sur leffet intgrateur du titre. Dans celle-ci, lexprimentateur consti-
tua trois groupes de sujets, qui devaient tous lire un mme texte compliqu : un des groupes
de sujets connaissait le titre aprs avoir lu le texte, tandis que lautre avait accs au titre avant la
lecture. Le groupe qui avait eu accs au titre avant le texte russissait mieux que lautre groupe.
Cela vient du fait que le titre donne lide gnrale du texte, ide sur laquelle les informations
du texte vont venir sassocier progressivement. Le fait que le titre doit tre plac avant le texte
pour avoir un effet le montre : il ny a pas beaucoup dassociations retardes, rebours.
On peut sinspirer de cette exprience en trouvant quelque chose qui soit un cours magistral ce
que le titre est un texte. Ce quelque chose, ce sont des ides gnrales, sur laquelle viendrontsagglomrer des dtails. Ces informations gnrales donnes en dbut de cours sont appeles
des expositives advances organisers.
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2 Comprendre et mmoriser
Pour donner un exemple dexpositives advance organiser, on peut prendre celui que jai utilis
pour introduire ce cours : Apprendre, cest avant tout une question de mmoire : si un lve
ne retient pas ce qui a t vu en classe, il napprend pas. A ce petit jeu, les recherches sur la
mmoire permettent de donner des conseils directement applicables en classe
Ces expositives advances organisers donnent de bons rsultats daprs les mta-analyses faitessur le sujet[7]. La littrature sur les expositives advances organisers est relativement fournie, et
sen inspirer serait une bonne chose pour nombre denseignants. #### Comparative advance
organiser Quand llve est relativement familier, et possde suffisamment de connaissances
antrieures, une autre forme dadvance organiser peut tre utilise : le comparative advance
organiser. Celui-ci est simplement un concept dj connu avec lequel on va comparer le concept
apprendre. Ce processus de comparaison peut prendre la forme dune analogie, dune mta-
phore, ou dune comparaison plus classique.
Lanalogie (et sa cousine, la mtaphore) est un processus mental qui permet de relier une
situation cible et une relation source. Ces deux situations sont reprsentes mentalement par
des ensembles dlments relis entre eux par des relations.Pour faire une analogie parfaite, les lments des deux situations doivent tre connects de la
mme manire dans les deux situations : si deux lments dune situation source sont relis
entre eux, alors les deux lments correspondant dans la situation cible doivent aussi tre
connects entre eux par une relation similaire. Les deux problmes ont donc la mme structure,
que lon peut reprsenter sous la forme de cases relies entre elles dune manire bien prcise.
Daprs la structure mapping theory, lanalogie consiste :
mettre en correspondance chaque lment de la situation cible avec un lment de la situation
source (et rciproquement) ;
mettre en correspondance chaque relation de la situation cible avec une relation de la situationsource, en gardant la mme structure.
Toutefois, cette mise en correspondance nest jamais parfaite : certains lments ne peuvent pas
tre mis en correspondance, par exemple. De mme, la structure des deux situations nest pas
forcment identique, ce qui nempche que les deux structures sont partiellement analogues.
Dans ces conditions, il est important dexpliciter les diffrences entre situation cible et source :
leur structure peut ne pas tre la mme, sans compter que certaines lments peuvent ne pas
avoir de ressemblances.
Sans cela, les lves vont croire que les deux situations ont la mme structure, et vont mal
transfrer : en pensant que la structure de la situation cible est identique celle de la source, ils
vont faire des dductions errones. Ces erreurs peuvent donner lieu des transferts ngatifs,
qui auront tendance faire comprendre la situation cible de travers.
2.3 Tu dois dsapprendre tout ce que tu as appris !
2.3.1 Conceptions
Lerreur a une place spciale en pdagogie, et nombreux sont les livres crits sur le sujet. En
effet, il est trs frquent que des connaissances antrieures inadaptes perdurent dans le tempset ne soublient pas. Dans la littrature anglaise, ces connaissances antrieures inadaptes sont
appels des mis-conceptions, alors que les auteurs franais parlent de conceptions. ####
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2.3 Tu dois dsapprendre tout ce que tu as appris !
Types de conceptions Ces conceptions peuvent tre classes en plusieurs types. ##### Erreurs
de comprhension Ces conceptions peuvent tre de simples erreurs de comprhension.
Dautres conceptions sont des gnralisations abusives dapprentissages antrieurs, des ana-
logies boiteuses : on rutilise une notion ressemblante au matriel prsent alors que lon ne
devrait pas.Lexemple le plus classique : les faux amis en anglais! Demandez ce que veut dire actually en
anglais un lve qui ne connait pas ce mot : il vous rpondra actuellement, alors que actually
veut dire en fait. L encore, le professeur peut prendre les devants et concevoir son cours de
manire viter ces erreurs. ##### Connaissances naves Mais certaines causes derreurs
sont nettement plus subtiles, et proviennent du vcu mme de llve. Et ces erreurs ont une
grande importance en pdagogie. Ce chapitre se propose de voir plus en dtail ce que sont ces
erreurs, et quoi faire pour les corriger.
Les conceptions dues au vcu de llve sont des ides reues, des connaissances naves, ti-
res de lexprience. Ces connaissances intuitives naissent spontanment, par observation de
lenvironnement ou lors dun apprentissage.
Gnralement, quand un lve arrive lcole, il a derrire lui plusieurs annes durant lesquelles
il sest construit des modles implicites du monde, sur les quantits, le poids et la chute des
corps, les nombres, etc.
En clair : ces conceptions naissent dun apprentissage par dcouverte naturel, dans lequel
lenfant apprend seul comment se comporte lenvironnement qui lentoure. Comme quoi, la
thorie constructiviste elle-mme dit explicitement que laisser un lve construire son savoir,
par dcouverte autonome, est une bonne manire de lui faire gnrer des conceptions qui
parasiteront sa mmoire et son intelligence.
Pour donner un exemple, je vais citer une exprience faite par Laurence Viennot : celle-ci ainterrog des lves de terminale S, de DEUG (oui, ltude date), et de maitrise, en leur
posant la question suivante :
Quand on lance une balle en lair, quelle forces sappliquent quand celle-ci monte et
descend, frottements mis part?
Au final, 55% des lves de terminale et 33% des tudiants de DEUG pensaient quil y avait
deux forces : ils utilisaient un modle de force naf, qui relie fortement la force la vitesse.
En ralit, il ny a quune seule force : la pesanteurPourtant, ces tudiants connaissaient la
dfinition technique dune force et savaient lutiliser dans des exercices acadmiques. Mais dansla situation de linterrogation, ctait la conception qui tait la plus automatise et prenait le
dessus.
Autre exemple, un peu plus complexe : le courant lectrique est souvent mal compris. Par
exemple, si vous posez la question suivante aux lves : on branche une dizaine dampoules
en srie, et une autre dizaine en parallle : quel est le montage qui claire le mieux?, les
lves rpondront souvent que ce sera le montage srie : les lves pensent que le courant
ne se sparera pas en deux (ce qui arrive avec les bifurcations dans le montage parallle), ce
qui est faux. Le problme dans ce cas prcis, provient de la conception du courant lectrique,
considr comme un ensemble matriel produit par la pile dbit constant.
Et on trouve un grand nombre de conceptions du genre, dans lenseignement.
Pour lexemple de la physique :
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2 Comprendre et mmoriser
un kilo de plomb est plus lourd quun kilo de plume (confusion poids densit),
si une fuse spatiale qui voyage dans le vide coupe ses moteurs, la fuse va freiner (mauvaise
comprhension du principe dinertie),
les corps tombent dans le vide une vitesse qui dpend de leur poids,
les lasers sont faits dondes sonores,
les lectrons sont plus grands que les atomes,
le Soleil tourne autour de la Terre (pour les plus jeunes),
le jour et la nuit sont causs par la rotation de la Terre autour du Soleil (pour les moins
jeunes),
lespace a un haut et bas absolu : ceux qui sont au pole nord devraient tomber vers le pole
sud sil ny avait pas le sol sous leur pied,
les quatre saisons proviennent de lloignement de la terre par rapport au soleil,
etc.
Pour ce qui est des mathmatiques :
une division entre deux nombres donne un rsultat plus petit que le dividende,
une multiplication donne toujours un rsultat plus grand que le multiplieur et multiplicande,
etc.
En biologie, aussi :
le sexe de lenfant est dtermin par les gnes de la mre,
les premiers humains ont cohabit avec les dinosaures,
etc.
On trouve des misconceptions pour lenseignement des quations, dautres pour lenseignement
des quations stchiomtriques, etc. En consquence, il vaut mieux connaitre ces conceptionspour les corriger, et prendre les devants. Si vous voulez vous renseigner sur le sujet, tapez
dans Google : misconceptions , suivi du nom anglais du concept que vous souhaitez aborder.
Vous verrez que de nombreux documents sont disponibles sur le net. #### a sert quoi
de le savoir? Certaines de ces conceptions sont rcurrentes, prsentes chez un grand nombre
dlves. Par exemple, nimporte quel lve assez jeune croit que les corps tombent dans le
vide une vitesse qui dpend de leur poids (alors quen fait, tous les corps tombent la mme
vitesse dans le vide).
De nombreuses recherches en didactiques cherchent identifier les erreurs de comprhensions
courantes. Il faut dire que si le professeur connat les conceptions les plus courantes, il peut
prendre les devants.Sauf que corriger ces erreurs est nettement moins facile que prvu!
2.3.2 Changement conceptuel
Les situations o les connaissances antrieurs vont venir perturber lapprentissage de nouvelles
informations sont appeles des interfrences. Les pdagogies constructivistes donnent de nom-
breuses recommandations pour rsoudre ces interfrences le plus efficacement possible.
Par exemple, les mthodes Piagtiennes ont clairement fait la preuve de leur efficacit de ce
point de vue : de nombreuses tudes, rsumes dans les mta-analyses de Hattie ont claire-ment montr que ces mthodes sont dune grande utilit pour les premiers apprentissages en
mathmatique (sens du nombre, calcul, mathmatiques lmentaires, etc).
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2.3 Tu dois dsapprendre tout ce que tu as appris !
Le processus de rsolution de ces interfrence est appel laccommodation. Et celui-ci ne sur-
vient pas tout seul : il ne suffit pas de corriger lerreur pour que la situation soit rgle. En effet,
ce mcanisme daccommodation fait intervenir loubli. #### Interfrences Au tout dbut de
lapprentissage, les connaissances antrieures empchent la mmorisation de nouvelles ides :
llve a du mal assimiler de nouvelles informations, ce qui ralentit lapprentissage. On parle
dinterfrence pro-active. Cette interfrence peut empcher la correction de faire son uvre.
Par la suite, cette interfrence pro-active se fait de plus en plus faible, et leffet inverse se pro-
duit : des connaissances rcentes ont tendance favoriser loubli danciennes informations. On
parle alors dinterfrence rtro-active. A ce moment, les connaissances inadaptes soublient
progressivement et sont progressivement remplaces par leur correction.
Ces interfrences ont souvent lieu entre informations assez semblables, que lon peut
confondre : linterfrence est trs faible entre informations trs diffrentes ou trs res-
semblantes. On peut viter ce genre dinterfrence en explicitant les diffrences entre concepts
semblables, montrer en quoi ils diffrent. Cela demande dutiliser correctement les relations
dopposition et de ressemblances. Insister sur les diffrences est notamment trs importantlors de lusage danalogie ou lors de lapprentissage de concepts ressemblants.
Pour comprendre lorigine de linterfrence, il faut faire un petit dtour du cot du fonctionne-
ment de la mmoire. Pour rappel, celle-ci est compose dun rseau dinformations, qui sont
actives pour tre rappeles. #### Causes de linterfrence Les conceptions ne seffacent pas
du cerveau, mme aprs correction, et gardent leur place dans la mmoire smantique. Dans
ce rseau, la correction et lerreur sont accessibles partir des mmes indices de rcupration
et entrent en comptition pour le rappel. A partir de l, le cerveau va devoir faire un choix pour
dcider quelle est linformation quil va choisir, ce choix pouvant tre plus ou moins pertinent.
Et gnralement, cest linformation la plus consolide en mmoire smantique qui ressort : la
correction passe derrire.
Cela a t plus ou moins montr dans ltude de Andrew Shtulman et Joshua, publie dans le
journal cognition. Dans leur tude, 200 sujets devaient dire si des affirmations taient vraies ou
fausses le plus rapidement possible, et les temps de raction tant mesurs. Parmi ces affirma-
tions, certaines taient conues de manire voquer des conceptions : les temps de raction
et le taux derreur taient plus levs pour les affirmations qui voquaient des conceptions.
Cet effet dinterfrence est de confirm par des observations dimagerie crbrale. Dans une
tude[1], les chercheurs analysaient le cerveau de novices et dexperts en lectricit. Ces deux
groupes devaient rsoudre deux types dexercices : certains taient conus de manire forcer
lutilisation dune conception, et les autres non.Cette tude montre que chez le novice, les informations incohrentes avec la conception sont
dabord interprtes par le cerveau comme des erreurs et sont passs sous le tapis. Par contre,
les zones du cerveau qui sactivaient chez les experts sont celles qui servent empcher le
rappel dune connaissance depuis la mmoire long terme. En clair, la conception tait encore
prsente dans le cerveau des experts, mais le cerveau se chargeait den empcher le rappel et
lutilisation.
2.3.3 Implications pdagogiques
Premire dduction : il faut absolument viter lapparition derreurs et de conceptions, et faire
en sorte que les connaissances des lves soient les plus fiables possibles : toute connaissance
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2 Comprendre et mmoriser
apprise ne doit pas interfrer avec des apprentissage ultrieurs. Ce qui est appris doit tre
fiable ds le dpart et ne doit pas tre remis en cause dans les apprentissages ultrieurs (mme
plusieurs annes aprs).
Les pdagogies actives sont toutes une vritable catastrophe de ce point de vue : les lves pro-
cdent par sries dessais et derreurs, chaque erreur tant mmorise. La progression est donctrs lente, les lves assimilant des connaissances boiteuses, des erreurs de comprhension et
des erreurs procdurales par paquets.
Une autre solution ce petit problme pourrait tre de corriger au plus vite des erreurs et mis-
conceptions : il ne faut pas laisser lerreur sinstaller. Pour cela, le professeur doit se rserver
une priode de feedback, qui permet aux lves didentifier leurs erreurs de comprhension et
de les corriger. Dans cette phase, le professeur va tester les lves avec des questions de com-
prhension, voire par une srie dinterrogations crites. La solution privilgie est lutilisation
massive dinterrogation crites frquentes.
Pour corriger les conceptions, la recherche recommande dutiliser une stratgie assez spcifique,
compose de quatre tapes :
expliciter la conception aux lves, la faire merger;
donner des exemples o cette conception est mise en dfaut;
donner la correction, et aborder la connaissances qui doit remplacer cette conception ;
montrer en quoi cette connaissance permet de rsoudre les problmes abords dans la se-
conde tape.
Une dernire stratgie de correction a dj fait ses preuves : lanalogie. En effet, si un nouveau
concept est mal compris cause dune conception quelconque, on peut faire une analogie entre
ce nouveau concept et une situation dj connue (qui na pas de conception). Dans cette situa-
tion, cela permet ainsi llve de bien voir que ce quon souhaite lui apprendre est cohrent
avec ce quil sait dj, et donc que cest la conception qui pose problme.
2.4 Transfert dapprentissage
2.4.1 Transfert lointain
Pour ce qui est des transferts entre domaines diffrents, cela semble douteux. De manire
gnrale, il nexiste pas de transferts lointains, dans lesquels un apprentissage dans un domaineinfluence des apprentissages dans un autre domaine trs diffrent.
Les expriences sur le sujet nous disent clairement quil nexiste pas de comptences gnrales :
toute pense se base sur des connaissances spcialises. La rigueur, la logique, la concentra-
tion, labstraction, la capacit rsoudre des problmes, la capacit lire un texte, etc : il y
a de bonnes chances que ces comptences nexistent pas. Ou alors, ces comptences ne sont
pas vraiment ce que lon croit. #### Expriences Les tudes faites sur lapprentissage de la
programmation[1][2] montrent que celui qui apprend programmer apprend juste program-
mer, et nacquiert pas de mthodes de rsolution de problmes, de capacit raisonner ou
abstraire, ni quoique ce soit dautre.
Mme chose pour le latin[3][4], qui, contrairement aux ides reues, ne permet pas de favoriser
la mmoire, ou de structurer lesprit.
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2.4 Transfert dapprentissage
Diffrents programmes ducatifs ont ainsi tent denseigner le raisonnement en mettant for-
tement laccent sur la logique mathmatique, avec ses implications, modus tollens, etc. Mal-
heureusement, les rsultats de ces programmes furent dcevants : les lves navaient pas
vraiment appris mieux raisonner, et les amliorations taient au mieux marginales. Ces ex-
priences ne furent pas les seules tentatives pour entrainer des lves ou des adultes mieux
raisonner.
Mais les rsultats concernant ce genre dentrainement sont clairs : cela ne permet pas dacqurir
des comptences de raisonnement transfrables dans des situations diffrentes de celles abor-
des lors de lapprentissage. Ceux qui pensent quun entrainement spcifique au raisonnement
pourrait permettre dentrainer une capacit gnrale raisonner font fausse route.
Et des tudes dans le genre, on en a des tonnes. #### Pourquoi si peu de transferts lointains ?
Pourquoi il y a-t-il aussi peut de transferts lointains? Il y aurait bien une raison : quand on
rflchit, pense, ou raisonne, on utilise diverses stratgies de raisonnement ou de rsolution de
problme. Il existe bien des stratgies de raisonnement ou de rsolution de problme gnrales,
applicables dans des classes trs gnrales de problmes ou de raisonnements.Mais manque de chance, ces stratgies ne sapprennent pas vraiment : nimporte quel tre
humain sait dj les utiliser naturellement, sans quon aie besoin de les lui apprendre. On ne peut
pas vraiment entrainer ces stratgies gnrales pour les rendre plus efficaces ou les appliquer
plus facilement.
Si lon regarde ce qui se passe chez les experts dans un domaine ou sous-domaine, on remarque
que le transfert se base sur des stratgies et connaissances apprises, spcifiques un domaine
ou une classe de problmes. On rentre dans le cas du transfert spcifique, dans un domaine,
voire sous-domaine.
2.4.2 Transfert proche
Lorsquune connaissance spcifique est rutilise pour comprendre une situation dans un mme
domaine ou un domaine voisin, on parle de transfert proche. #### Connaissances transf-
rables De manire gnrale, les connaissances qui se transfrent ne sont pas des dtails ou
des informations qui ont peu de sens : ce sont des connaissances abstraites, des principes, des
ides, des informations gnrales.
Pour en donner un exemple, on peut citer la fameuse tude de Chi et al. (1981). Leur tude a
montr que les tudiants en physique ont tendance baser les exercices sur la base de dtails
prsents dans lnonc : coefficients numrique, vocabulaire utilis, prsence de plans inclins,etc. En comparaison, les professeurs ont tendance les classer en fonction dides gnrales
et de principes abstraits : loi de conservation de lnergie, etc. Au fur et mesure que les
tudiants progressent dans leurs tudes, il classent de plus en plus ces exercices en fonction
des caractristiques gnrales. ##### Transfert catgoriel Le premier exemple de transfert
de ce type se base sur le transfert de catgories : quand on reconnait quun lment dun
problme appartient une catgorie dj connue, on peut transfrer les informations relies
cette catgorie et les attribuer llment en question. En consquence, plus on dispose de
catgories et de concepts bien forms dans notre mmoire smantique, mieux cest.
Varier les exemples travaills et les exercices permet ainsi de crer des connaissances gn-
riques, facilement rutilisables dans de nombreuses situations. Cest ce que lon nomme leffetde variabilit. ##### Transfert par analogie Autre forme de transfert : le transfert par ana-
logie : on repre des ressemblances entre une situation source et une situation cible, ce qui
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2 Comprendre et mmoriser
permet dlaborer une analogie entre ces deux situations. Ce mcanisme de transfert par ana-
logie est utilis inconsciemment chez les experts : ceux-ci rsolvent tout nouveau problme par
analogie avec des problmes dj connus. #### Accessibilit en mmoire Si les connaissances
et stratgies sont une base du transfert, les possder ne suffit pas : il faut sen rappeler au
moment voulu. Pour transfrer des informations acquise avec une situation source dans une
situation cible, linformation doit tre accessible partir des indices de rcuprations prsentsdans la situation cible.
Cest ce quon observe chez de nombreux experts : leur mmoire smantique est configure de
manire accder le plus rapidement possible aux informations pertinentes pour rsoudre le
problme donn, ou effectuer la tache demande.
Leurs rseaux smantiques sont particulirement bien labors, contiennent beaucoup de
connaissances, beaucoup dassociations, et celles-ci sont particulirement pertinentes. A ce
petit jeu, apprendre par cur donne videmment de moins bons rsultats que la comprhen-
sion[5] : comprendre est une des premire base du transfert.
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3.1 On est assez limits, quand mme !
3.1.1 Charge cognitive
Plus une information apprendre est compose dun grand nombre de sous-lments qui inter-
agissent entre eux, plus elle aura tendance saturer la mmoire de travail. Le nombre dl-
ments prsents en mmoire de travail sappelle la charge cognitive : plus elle est leve, moinsla tache ou le concept abord est facile.
Pour prendre un exemple, un calcul compliqu demande toujours de maintenir temporairement
trop de rsultats temporaires. Pour vous en rendre compte, essayez avec 4565 * 891 : votre
mmoire de travail ne peut pas stocker tous les rsultats temporaires ncessaires pour mener
bien ce calcul.
Les performances en calcul mental peuvent sexpliquer partiellement par la gestion de la charge
cognitive. Par exemple, le calcul de 45 * 37 sera trs facile pour quelquun qui a mmoris
toutes les tables jusqu celle de 100, et qui connait des raccourcis de calcul. Les spcialistes
en calcul mental ont tous mmoris un grand nombre de rsultats spcifiques quils peuvent
rutiliser au besoin sans avoir besoin de les recalculer.
Et cela joue aussi sur lacquisition du calcul mental chez les lves de primaire ou les co-
liers : leurs performances en calcul mental dpendent fortement de la mmorisation dun grand
nombre de faits mathmatiques fortement relis entre eux.
De plus, les informations mmoriser ne sont pas les seules utiliser la capacit de la mmoire
court terme : les relations que ces informations entretiennent entre elles vont aussi prendre
de la place. Par exemple essayez de dire si la phrase suivante est vraie ou fausse :
Le grand-pre des frres de mon pre est-il le fils du frre de mon grand-pre?
Difficile, non ? Cest parce le nombre dlments et de relations quil entretiennent est suprieur ce que peut supporter la mmoire de travail.
Or, la mmoire de travail est utilise pour comprendre ce que raconte un professeur, un texte,
etc. Lors de cette comprhension, les informations apprendre sont maintenues en mmoire
de travail, afin dtre associes et relies des connaissances antrieures, et de faire des d-
ductions.
Plus il y a de place en mmoire de travail, plus llve peut faire de connections et dinfrences.
En consquence, si une tache dapprentissage sature la mmoire de travail, lapprentissage se
passe mal, voire na pas lieu.
Par exemple, comprendre la transitivit (A -> B -> C) demande de maintenir en mmoire detravail A, B, C, et les relations A->B, et B->C. Les enfants de 4 6 ans ont du mal dans cette
situation parce que leur mmoire de travail est la moiti de celle des adultes. Dailleurs, de
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nombreuses expriences ont relies lvolution de la pense chez lenfant avec la capacit de la
mmoire de travail[1].
Ces dernires annes, quelques tudes ont montr que la russite scolaire est fortement corrle
la capacit de la mmoire de travail : cette dernire est un bon indicateur de la russite scolaire
ultrieure pour les enfants de 5 ans[2]. De mme, il existe une forte corrlation entre faiblecapacit de la mmoire de travail et chec scolaire[3].
Les pdagogies actuelles ne tiennent pas en compte la mmoire de travail : suivant le cours ou
le professeur, on peut obtenir du trs bon, ou du trs mauvais. Les pdagogies actives, dans
lesquelles llve doit rflchir de manire autonome, sont une catastrophe de ce point de vue,
ce qui explique que les tudes sur le sujet montrent clairement quelles ont des rsultats assez
mauvais[4].
Ces constatations rcentes remettent sur le devant de la scne une ancienne thorie pdago-
gique : la thorie de la charge cognitive. Cre par Sweller dans les annes 1970, cette thorie a
reue de nombreuses vrifications exprimentales. Assez mal connue en France, cette thorie
commence avoir une grande influence dans les pays anglo-saxons.
3.1.2 Diminuer la charge cognitive
La thorie de la charge cognitive nous dit quil existe diffrents types de charge cognitive :
tout apprentissage possde une charge cognitive minimale, compose des lments indis-
pensables pour comprendre le matriel apprendre : la charge intrinsque ;
a cot, on trouve une charge superflue, inutile pour lapprentissage : la charge extrinsque.
On peut intuitivement diminuer la charge extrinsque en allant lessentiel et en liminant les
informations superflues. Une exprience faite par Richard Mayer permet dillustrer ce phno-
mne. Lexprience a compar deux versions dun texte scientifique, dont lune tait expurge
des informations quantitatives : cette dernire tait nettement mieux retenue et comprise.
La charge intrinsque est relativement difficile manipuler. Mais contrairement ce que lon
pourrait penser, ce nest pas impossible. Et la thorie de la charge cognitive fournit quelques
conseils ce sujet. #### Segmentation Premire solution : segmenter les explications. Pour
rsumer, le plan du cours et des explications doivent tre dcoupes en petites units notion-
nelles, chacune de ces unit devant respecter les limitations de la mmoire de travail, qui tourne
autour de 3 4 informations, mmorise durant 20 secondes maximum.
Concrtement, comment dcouper les explications pour tenir compte de la charge cognitive?Pour cela, jai une technique, qui demande toutefois dcrire le cours sur papier ou sur ordina-
teur :
lors de la rdaction, il faut dcouper le texte du cours en paragraphe de 4/5 lignes (parfois
moins);
chaque paragraphe doit tre centr autour dune seule et unique ide bien prcise ;
les phrases dans ce paragraphe doivent senchainer, chaque phrase poursuivant lide de la
phrase prcdente;
les paragraphes doivent senchainer, chaque paragraphe devant suivre lautre dans un ordre
logique.
En utilisant ce dcoupage en paragraphes cohrents trs courts, on devrait obtenir un dcoupage
suffisant.
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Cette technique de segmentation sapplique aussi pour enseigner les procdures de rsolution
de problmes : on peut dcomposer les procdures en petites units procdurales pour mieux
grer la charge cognitive. Par exemple, il vaut mieux segmenter une procdures en 8 sous-
procdures trs simples quen 2 sous-procdures complexes.
Par exemple, regardons lapprentissage de la multiplication. Les cours actuels abordent celle-cidun seul bloc : dabord on apprend les tables, et ensuite on apprend multiplier deux nombres
entre eux. Il ny a pas dtapes intermdiaires. Un professeur doit chercher dcouper lalgo-
rithme de multiplication en sous-tapes quil combinera ensemble :
Il commencera avec les tables de multiplication.
Puis il expliquera comment multiplier un nombre par une puissance de dix.
Puis il utilisera les deux tapes prcdentes pour obtenir lalgorithme qui permet de multiplier
un nombre un chiffre par un autre nombre plusieurs chiffres.
Puis il rutilisera les deux tapes prcdentes pour indiquer comment calculer un produit
partiel.
Et enfin, il terminera avec ltape de multiplication proprement dite : calculer plusieursproduits partiels, et les additionner. #### Sparation thorie/pratique Une autre solution
consiste sparer lapprentissage des connaissances thoriques et lacquisition des rgles
de production (comment faire). Ainsi, les explications du cours doivent tre coupes en deux
grandes parties :
la partie thorique transmet des connaissances thoriques, abstraites, pourtant sur des ides
gnrales, des principes, des ides ;
la partie pratique aborde les informations ncessaires pour rsoudre des problmes, travers
des exercices ou exemples.
Ce conseil vient du fait que les connaissances qui portent sur les connaissances thoriques ont
souvent une forte charge cognitive : voir ces connaissances en mme temps que les connais-sances lies aux procdures risque de faire saturer la mmoire de travail. Diverses expriences
faites par Sweller et ses collgues, ont montr que cette sparation augmentait la comprhen-
sion et la mmorisation. #### Isolated/interacting element effect Cependant, il existe un autre
principe pdagogique recommand par la thorie de la charge cognitive, qui permet de crer
des progressions et explications nettement plus simple comprendre. L encore, le but est de
diminuer la charge intrinsque du matriel apprendre.
Cette recommandation se base sur le fait que les limites de la mmoire court terme semblent
svanouir quand on est face une situation familire. Par exemple, les experts dans un domaine
peuvent retenir de grande quantits dinformations et traiter celle-ci plus facilement, mais cette
capacit est limite leur domaine dexpertise.
Par exemple, quand on prsente une configuration de jeu un joueur dchec expert, il a ten-
dance mmoriser 4 5 fois plus de pices quun novice. Mais cela ne vaut que pour des
configurations familires : devant une configuration alatoire, trs peu courante dans le jeu,
lexpert en chec tombe au mme niveau que le novice. Cette constatation a t vrifie dans
une grande quantit de domaines diffrents, comme lexpertise mdicale, la programmation, la
conception de circuits lectronique, ou lexpertise mathmatique. ##### Chunking Cela vient
du fait que les experts ont tendance faire des regroupements : ils peroivent des motifs qui
permettent de regrouper plusieurs lments en une seule entit dans la mmoire court terme.
Toute information prise comme un tout en mmoire court terme est appele des chunks.
Ce mcanisme de regroupement a toutefois des limites : il ne fonctionne que quand le regrou-
pement forme une entit dj prsente en mmoire long terme. Ce mcanisme de chunking
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fonctionne uniquement parce que toute connaissance prsente en mmoire long terme, est
prise comme un tout en mmoire de travail.
Cest ce qui explique quil est plus facile dapprendre une liste de vrais mots que de faux mots.
Par exemple, mmorisez les suites de mots suivantes :
shampoing, voiture, champ, bal, lance-roquette rata, scronno, munu, carrac, shullp
On voit bien avec cet exemple que les mots sont traits un tout, tandis que des concatnations
de syllabes peu familires ne le sont pas.
Comme autre exemple, essayez de vous souvenir de ces deux phrases, mot pour mot :
le chasseur a tu un lapin, et a fini par le manger
lapin le a chasseur tu un, fini a et par manger le
Plus dur pour la seconde, non? Pourtant, les deux comportent les mmes mots. Simplement,
le fait dassembler les mots dans une phrase a permit au processus de regroupement de fonc-
tionner : la phrase est traite comme un tout, contrairement la liste de mots.
Ce concept de chunk a ensuite t observ dans dautres situations, qui montrent que ces chunks
peuvent parfois avoir un sens plus ou moins cach.
Dans les faits, nimporte quel assemblage de connaissances familire, dj prsente dans notre
mmoire, est un chunk. On peut se reprsenter ces chunks par des ensembles de cases, chaque
case reprsentant un lment de lobjet ou du systme. Fait intressant, un tel chunk a une
organisation plus ou moins hirarchique : chaque cases peut contenir des des chunks plus
lmentaires, qui sont eux-mmes potentiellement constitus de sous-chunks, et ainsi de suite.
Pour donner un exemple, on peut prendre les recherches dEgan and Schwartz (1979) sur la
mmorisation dun circuit lectronique . Tandis que les novices se rappelaient de chaque pice in-
dpendamment, les experts regroupaient rsistances, condensateurs, et bobines dans un sous-
circuit qui correspond un amplificateur de tension ou de courant. Je ne vous cache pas que
lon peut en dduire quelques conseils pour lenseignement de llectronique
Ces regroupements peuvent non seulement rassembler plusieurs informations, mais ils vont
aussi encapsuler les liens logiques entre ces informations : les relations logiques et les associa-
tions dides qui relient les diffrents lments du chunk font partie du chunk.
Ces chunks volus sont simplement des portions actives de la mmoire smantique : tout
ensemble dinformations qui est activ en mmoire par le mcanisme de rappel constitue un
tel chunk. Ces chunks sont simplement un ensemble dinformations relies entre elles dans lammoire smantique : les informations du chunk sont fortement relies entre elles, mais ne sont
presque pas connectes avec des informations situes hors du chunk (ou alors, ces liaisons sont
faibles).
Ces liens peuvent alors tre utiliss dans des taches de raisonnement ou de dduction sans
utiliser de mmoire de travail supplmentaire : ces liens sont dj mmoriss et sont rcuprs
tels quels, sans avoir besoin dutiliser de la puissance de calcul en mmoire de travail. Cela
facilite comprhension, rflexion, raisonnement, et rsolution de problmes.
Par exemple, un chimiste qui reconnait une fonction Amine ou Carboxyle dans une molcule
saura immdiatement en dduire un grand nombre dinformations : les ractions chimiquespossible avec telle ou telle molcule, par exemple. Ces fonctions Amine ou Carboxyle sont rel-
lement des chunks comme les autres dans notre cerveau.
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Dans le cas de la rsolution de problme, ces regroupements permettent de catgoriser des
problmes, sous-problmes, ou tapes de problmes. Qui plus est, ces regroupements sont
attachs une procdure ou stratgie qui indique le meilleur coup jouer pour arriver jusqu
la solution : ces procdures ou stratgies permettent de passer ltape suivante ou de rsoudre
totalement le problme. On nomme ces entits des schmas.
On peut citer lexemple des joueurs dchec auxquels on demande de mmoriser une configura-
tion de jeu : les novices ne se rappellent que de 3 4 pices, tandis que les experts regroupent
les pices en blocs de 3 5 pices. Mieux : ces chunks permettent de catgoriser des ensembles
de pices suivant leur sens stratgique, chaque bloc tant associ au meilleur coup jouer qui
correspond cette situation. ##### Lien avec la comptence et les rsultats scolaires Dans
tout les domaines, experts et novices (bons et mauvais lves, dans notre cas) sont limits
se rappeler et traiter le mme nombre dlments simultans en mmoire de travail : l o un
novice remplira sa mmoire de travail avec des chunks simples, lexpert rassemblera ces chunks
simples en un seul chunk trs complexe.
Un novice ne dispose pas de motifs ou de catgories familires quil peut utiliser pour regrouperde grandes quantits dinformations, et doit se dbrouiller avec des informations lmentaires
quil doit traiter individuellement. Dans ces conditions, la mmoire de travail surcharge.
Comme le dit Mislevy : [] compars aux novices, les experts dominent plus de faits et
tablissent plus dinterconnexions ou de relations entre eux. Ces interconnexions permettent
de surmonter les limitations de la mmoire court terme. Alors que le novice ne peut travailler
quavec au maximum sept lments simples, lexpert travaille avec sept constellations incarnant
une multitude de relations entre de nombreux lments .
Et on observe des phnomnes similaires dans des domaines trs divers, comme la programma-
tion, la conception de circuits lectroniques, etc. Daprs les expriences, toutes les diffrencesentre experts et novices dans un domaine proviennent uniquement de la mmorisation dun
grand nombre de chunks spcifiques ce domaine.
Tout le challenge dun professeur est de faire en sorte que llve acquire ces motifs, ces chunks,
dans un ordre qui permette ces chunks de diminuer la charge cognitive des apprentissage ul-
trieurs. Apprendre rsoudre des problmes, cest donc acqurir ces chunks qui permettent
de rsoudre des problmes spcifiques. ##### Isolated/element Effect Le fait que certains
chunks sont des regroupements de sous-chunks plus lmentaires a des implications pdago-
giques assez intressantes. Ainsi, pour enseigner des ensembles dinformations trs complexe,
il vaut mieux commencer par enseigner dabord les chunks les plus lmentaires, avant de les
rassembler progressivement. Cela donne des progressions qui sont dcoupes en petites unitsnotionnelles, qui sont assembles progressivement pour former des concepts de plus en plus
complexes : le rsultat est le plus souvent une progression qui va du simple au complexe ,
avec une granularit trs fine.
Par exemple, il vaut mieux apprendre toutes les correspondances du type Cu = cuivre, Fe =
Fer, etc du tableau priodique avant daborder les quations de raction chimique, plutt que
dintgrer des explications sur ces correspondances dans des explications sur ces quations.
Commencer par les atomes, poursuivre par les liaisons chimiques, et assembler le tout pour fa-
briquer des fonctions, elles-mmes assembles pour donner des molcules complexes (suceres,
alccols, etc).
Dans le mme genre, un cours de neurosciences devrait commencer par aborder les notions
anatomiques et dcrire les aires crbrales qui seront utilises dans les explications ultrieures.
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Ce genre de chose est trs utile lors de lapprentissage de concepts composs dun grand nombre
de composants/sous-concepts interagissant entre eux. Dans ce cas, la thorie de la charge
cognitive recommande daborder chacun des composants indpendamment, avant de montrer
comment ceux-ci interagissent ensemble. En faisant cela, la charge cognitive sera rpartie dans
le temps, amliorant lapprentissage : on parle dIsolated element effect.
Premier exemple : les dmonstrations qui utilisent des lemmes. Dans certains de mes cours
duniversit, les professeurs commenaient la dmonstration du thorme, et linterrompait au
fil de leau pour dmontrer les lemmes dont ils avaient besoin. Au lieu de faire cela, ils auraient
du dmontrer les lemmes avant de commencer la dmonstration.
Autre exemple : si vous voulez expliquer le fonctionnement du circuit anatomique du rflexe du
genou, il est prfrable de dcrire ce circuit, en voyant chacun de ses composant indpendam-
ment, avant de montrer comment ce circuit fonctionne lors de lexcution du rflexe.
Autre exemple : vous voulez enseigner comment fonctionne un processeur simple. Celui-ci
contient plusieurs composants bien prcis : une unit de calcul, un squenceur, des registres,
etc. Certains professeurs commencent directement leur cours par montrer comment une ins-truction sexcute sur ce processeur : ils abordent chaque composant au fil de leau, quand ils
en ont besoin. Lutilisation de lisolated element effect recommanderait de voir indpendamment
chaque composant du processeur un par un, avant de montrer le droulement de lexcution
dune instruction avec cet ensemble de composants.
Attention toutefois : si il faut voir chaque sous-concept indpendamment, il ne faut pas ngliger
le fait que donner une vision densemble du concept final est ncessaire. Il faut notamment
montrer comment le concept de base se dcompose en composants, en sous-lments. Donner
des indications gnrales sur le rle de chaque lment, ainsi que des informations structurelles,
avant de voir chacun des lments fond est une chose ne pas ngliger. #### Automatisation
Il est parfois possible dautomatiser certains processus de faon ce quils utilisent trs peu de
mmoire de travail. Par automatisme, on veut dire : procdures qui ne prennent presque pas
dattention lorsquon les applique.
Fait intressant, ces automatismes auraient une mmoire ddie, localise dans des zones du
cerveau totalement diffrentes de celles utilises pour la mmoire smantique. Cette mmoire
nest donc pas une mmoire ddie aux connaissances, mais sexprime dans la performance, la
rapidit.
La mmoire implicite, et lautomatisation qui va avec, nest pas trs intressante pour la pda-
gogie de manire gnrale : et seuls certains enseignements spcifiques doivent la prendre en
compte. En effet, la mmoire implicite gre les conditionnements de Pavlov, ainsi que quelquesformes limites dautomatismes. ##### Exemples dautomatismes Par exemple, un professeur
de sport (cest bien un professeur, quoi quon en dise) va inculquer des automatismes moteurs
ses lves, et leur faire acqurir des mouvements spcifiques (positions de karat, mthode
de service au badminton, etc).
Comme autre exemple, on peut citer les divers automatismes perceptifs. Lapprentissage de la
lecture en est un bon exemple : reconnaitre des mots dj connus est en effet un vritable
automatisme. Les expriences sur montrent clairement que la lecture sautomatise progressi-
vement : llve devient capable de reconnaitre les mots de plus en plus vite.
Plus llve apprend lire, plus il lit sans gaspiller son attention. Les ressources attentionnelleslibres peuvent alors servir mieux comprendre le texte lu : plus un enfant sait dchiffrer vite
et bien, plus il sera capable de comprendre le texte quil lit.
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3.2 Exercices et exemples : comment rendre la pratique efficace ?
On trouve aussi des automatismes cognitifs, qui consistent en lapplication de rgles, de proc-
dures. Ainsi, toutes les stratgies, mthodes et procdures sont mmorises dans la mmoire
implicite. Il peut sagir de rgles de grammaire, les algorithmes laddition ou de multiplication,
les mthodes de calcul mental, etc.
Un exemple dautomatisme cognitif est lapprentissage des rgles de grammaire et de la syntaxedune langue. En effet, quand vous parlez ou crivez vous appliquez ces rgles quasiment sans
y penser.
Cela joue un rle important dans