avec le système nerveux central à l'origine des ordres moteurs. Ici, "les composants du système coopèrent et agissent en interaction afin de réaliser un but commun" [Faugloire, 2007]. Il s'agirait alors d'une auto-régulation du système effecteur : "le contrôle n'est pas centralisé par une instance supérieure, il est distribué entre les différents éléments constitutifs du système<fnref n="53" />" [Faugloire, 2007]. L'organisme (au niveau biologique et cognitif), l'environnement et la tâche (en lien avec les buts à atteindre) génèrent des contraintes qui limitent les libertés et par conséquent les mouvements possibles. Cela permet d'exclure les actions qui ne se conforment pas à ces contraintes et qui par conséquent ne seraient pas adaptées à la résolution du problème.

Pour faire le lien entre ces aspects et la tâche CreaCube, il est possible de conclure que le langage n'entre pas directement en jeu dans la résolution de la tâche, tout du moins au sens commun qui lui est donné. En revanche, cette fonction cognitive sera bien sollicitée dans l'interprétation et la compréhension de la consigne en faisant appel au lexique mental et la subvocalisation. Ainsi le mot-clé "véhicule" présent dans la consigne fera appel à ce lexique en interaction avec la sémantique du terme permettant la représentation mentale de ce qui peut composer un véhicule. Par ailleurs, le langage pourrait aussi être sollicité de manière verbale afin que l'apprenant explique son raisonnement et ses actions, mettant ainsi en jeu la métacognition dans la tâche d'apprentissage.

La motricité sera sollicitée sur différents plans. En effet, elle peut être impliquée dans le langage si l'apprenant est invité à verbaliser ses actions mais aussi est surtout dans la résolution du problème lui-même. La perception et la proprioception entrent alors en jeu afin qu'il évalue l'environnement et sa propre position dans l'environnement. Cela permettra à l'apprenant de programmer, de contrôler et de corriger les actions motrices mises en place pour manipuler les cubes et atteindre le but fixé : réaliser un véhicule qui avance seul d'un point A vers un point B.

### 1.3.7 Les émotions

Dans les parties précédentes, il a été constaté que les émotions étaient impliquées dans les processus cognitifs quels qu'ils soient, à différents degrés. Il paraît alors essentiel de définir et de comprendre ce qu'est une émotion, comment elle

<footnote n="53">53. Système au sens des composantes de l'organisme biologique ainsi que celles de son environnement.</footnote>
fonctionne et ce qu'elle implique dans le corps et dans quelle mesure elle impacte
l'apprentissage.

Qu'est-ce qu'une émotion ?

Virginie GOUTTE explique la difficulté de définir l'émotion. En effet, elle cite
deux auteurs ([Kleinginna et Kleinginna, 1981]) qui ont répertorié pas moins
de 92 définitions de l'émotion ayant assez peu de points communs [Goutte et
Ergis, 2011]. Sur cette base, les auteurs ont élaboré leur propre définition des
émotions. Selon eux, "les émotions sont le résultat de l'interaction de facteurs
subjectifs et objectifs, réalisés par des systèmes neuronaux ou endocriniens, qui
peuvent : a) induire des expériences telles que des sentiments d'éveil, de plaisir
ou de déplaisir; b) générer des processus cognitifs tels que des réorientations
pertinentes sur le plan perceptif, des évaluations, des étiquetages; c) activer des
ajustements physiologiques globaux; d) induire des comportements qui sont, le
plus souvent, dirigés vers un but adaptatif" [Kleinginna et Kleinginna, 1981].

L'autrice cite également une autre définition qui qualifie l'émotion comme
une "manifestation somatique de courte durée dont la survenue est automatique"
[Goutte et Ergis, 2011]. Elle fait référence à six émotions de base : la colère, la
joie, le dégoût, la tristesse, la peur et la surprise. Elle précise cependant, que
les émotions sont à distinguer des sentiments. Ce point de vue est porté par
Antonio DAMASIO qui explique que le domaine de la recherche aurait tout intérêt
à faire cette distinction. Selon lui, un ensemble de réponses seraient déclenchées
dans plusieurs parties du cerveau et envoyées vers le corps ou d'autres parties du
cerveau par des voies neurale et humorale. C'est cet ensemble de réponses qui
constitueraient les émotions. L'état émotionnel résulterait de la collecte de ces
émotions provoquant ainsi des manifestations corporelles et cérébrales<fnref n="54" />.

Antonio DAMASIO poursuit en expliquant cet état émotionnel serait à l'ori-
gine d'états mentaux : les sentiments. Les changements corporels produits par
l'état émotionnel, signalés aux structures représentant le corps dans le système
nerveux central, aboutissent à la formation de représentations qui constituent
une partie de l'état mental. Ce dernier comprend également les altérations du
traitement cognitif causées par des signaux provoqués par des réponses cerveau-

<footnote n="54">54. "The term emotion should be rightfully used to designate a collection of responses triggered from parts of the brain to the body, and from parts of the brain to other parts of the brain, using both neural and humoral routes. The end result of the collection of such responses is an emotional state, defined by changes within the body-proper, e.g., viscera, internal milieu, and within certain sectors of the brain, e.g., somatosensory cortices; neuro-transmitter nuclei in brain stem" [Damasio, 1998].</footnote>
cerveau<sup>55</sup>.

Stephen Marc BREEDLOVE, quant à lui, identifie quatre dimensions consti-
tuant les émotions dont les sentiments :

1. **Les sentiments** qui seraient l'expression intime et subjective des émo-
tions. L'être humain expérimentent différents types d'états mentaux (sen-
timents).

2. **Les actions** sont induites par les émotions et peuvent être qualifiée d'ac-
tions "émotionnelles". Ces actions agissent en fait en réaction aux manifes-
tations corporelles ayant lieu lors d'états émotionnels.

3. L'excitation physiologique correspond aux manifestations corporelles ou "réponses somatiques autonomes" [Breedlove et al., 2012] coordonnant les comportements. "La force des émotions dont nous faisons l'expérience est corrélée avec notre niveau d'excitation physiologique" [Breedlove et al., 2012].

4. **La motivation** coordonne les réponses cognitives et motrices intervenant dans le but de résoudre des problèmes adaptatifs précis. "Les émotions sont aussi des programmes de motivation" [Breedlove et al., 2012].

Contrairement à Virginie GOUTTE, Stephen Marc BREEDLOVE identifie non
pas six mais huit émotions fondamentales représentées dans la figure 9. Ces
émotions seraient assemblées par paires d'antagonistes chacune représentée par
l'une face à l'autre dans le diagramme : joie/tristesse, affection/répugnance, co-
lère/peur, attente/surprise. Les émotions d'intensité moyenne sont considérées
comme les émotions de base et elles varient selon leur intensité.

Stephen Marc BREEDLOVE précise que le nombre d'émotions, qu'il soit de
six ou bien de huit, n'est pas formellement établi. Il n'existe pas de moyen de

<footnote n="55">55. "The term feeling should be used to describe the complex mental state that results from the emo-
tional state. That mental state includes : (a) the representation of the changes that have just occurred
in the body-proper and are being signaled to body-representing structures in the cen- tral nervous
system (or have been implemented entirely in somatosensory structures via ‘as-if-body-loops’); and it
also includes (b) a number of alterations in cognitive processing that are caused by signals secondary
to brain- to-brain responses, for instance, signals from neurotrans- mitter nuclei towards varied sites
in telencephalon" [Damasio, 1998].</footnote>
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 9 – Les émotions fondamentales.</figcaption></figure>

Cette figure est issue de l'ouvrage de Stephen Marc BREEDLOVE [Breedlove et al., 2012] et représente schématiquement les émotions fondamentales selon leur niveau d'intensité. Elles sont classifiées en paires antagonistes, à différent niveau d'intensité et réparties en modalités. Ce modèle est proche de celui de Robert PLUTCHIK ª qui associe aussi chaque émotion à un comportement animal de base (par exemple, la terreur qui conduit à se figer, la colère à attaquer, etc.) ce qui est discuté dans le texte.

dénombrer avec certitude les émotions. La plupart des chercheurs se basent ce-
pendant sur l'étude des expressions faciales reconnaissables sans ambiguïté par
une autre personne. C'est pour cette raison qu'il prend le parti, au même titre
que les chercheurs à l'origine de ces études, d'en identifier huit.

Pascale TOSCANI aborde également les émotions sociales qui "sont déclen-
chées par des situations sociales et interviennent d'une manière importante dans
notre vie" [Toscani et al., 2017]. L'autrice explique que l'intensité et les facteurs
déclenchant varient d'un individu à l'autre en fonction de l'éducation, de l'envi-
ronnement familial ou de la culture par exemple. Elle cite la compassion, l'envie,
l'orgueil, l'embarras, la honte, la jalousie, la culpabilité, le mépris et l'admiration
comme étant les émotions sociales. Même si ces émotions sont provoquées par des
facteurs sociaux, elles n'en restent pas moins propres à l'individu et ressenties de

<footnote>a. https://fr.wikipedia.org/wiki/Émotion</footnote>
manière subjective et interne.

## Les mécanismes de l'émotion

Jean-Jacques PAILLER a repris le point de vue de Antonio DAMASIO pour expliquer le déclenchement d'une émotion. Selon lui, la perception d'un stimulus émotionnellement compétent<sup>56</sup> provoque sa représentation dans les zones cérébrales liées aux organes sensoriels percevant le stimulus. Il appel ce phénomène la **présentation**. Des sites déclencheurs d'émotion sont stimulés par des signaux. La stimulation n'est possible que si les sites déclencheurs correspondent aux signaux envoyés. C'est ce qu'il appelle **l'induction**. Ces sites vont alors activer, ailleurs, d'autres sites dits **d'exécution**. La cascade d'événements qui s'ensuivra deviendra une émotion" [Pailler, 2004].

Stephen Marc BREEDLOVE présente quatre théories expliquant le mécanisme des émotions. La figure 10 résume ces conceptions.

La première théorie représentée sur la figure 10.a est une théorie populaire selon laquelle "les réactions autonomes sont causées par les émotions" [Breedlove et al., 2012]. L'auteur précise cependant, que "la relation entre l'émotion et l'excitation physiologique est bien plus subtile que cela" [Breedlove et al., 2012].

La deuxième théorie présentée (figure 10.b) est celle de William JAMES et Carl G. LANGE selon laquelle les émotions seraient des perceptions des modifications somatiques, c'est-à-dire que l'émotion est ressentie lorsque l'activation du corps (par des stimulations) est perçue par l'individu. Cette conception a par la suite été écartée car elle "ne donnait pas une explication satisfaisante des émotions [même si] cette théorie apporta sa contribution à la notion que l'expérience des émotions implique une 'lecture' de l'état somatique de l'individu" [Breedlove et al., 2012].

La troisième théorie (figure 10.c) est celle de Walter CANNON et Philip BARD. Ces physiologistes n'étaient pas en accord avec la théorie précédente car "l'expérience des émotions débute vraisemblablement bien avant que les modifications somatiques n'apparaissent" [Breedlove et al., 2012], et cela serait justifié par la lenteur de ces dernières. Selon eux, les réactions somatiques sont "des réponses d'alerte d'un organisme face à une menace soudaine [ou évènement], qui produisent une activation maximale du système sympathique afin de préparer l'orga-

<footnote n="56">56. Un 'stimulus émotionnellement compétent' (SEC) est détecté par un appareil perceptif filtrant, parmi les stimuli de l'environnement, réels ou remémorés par une situation donnée. [...] La compétence du SEC (son caractère de déclencheur) est reconnue comme telle, de façon innée ou acquise" [Pailler, 2004].</footnote>
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIGURE 10 – Les théories sur les mécanismes émotionnels.</figcaption></figure>

Cette figure est issue de l'ouvrage de Stephen Marc BREEDLOVE [Breedlove et al., 2012] et représente schématiquement les mécanismes émotionnels selon quatre théories différentes. L'exemple utilisé est celui d'une déflagration ("Boum!").

nisme" [Breedlove et al., 2012] à réagir. Les émotions auraient alors une fonction psychobiologique qui permettraient à l'individu d'affronter les variations environnementales. Dans cette théorie, ce serait au cerveau de décider quelle émotion en particulier constitue une réponse adéquate à un stimulus. Le cortex déciderait alors "de la réponse émotionnelle la plus adaptée et active en même temps le système autonome afin que le corps soit prêt à réagir de la façon que le cerveau estime appropriée" [Breedlove et al., 2012].

Stanley SCHACHTER est à l'origine de la dernière théorie (figure 10.d) citée par Stephen Marc BREEDLOVE. Selon lui, "les manifestations émotionnelles
résultent de perceptions relativement aspécifiques de l'excitation physiologique, auxquelles s'ajoute une interprétation, en temps réel, par un système cognitif interne de la situation sociale, physique et psychique d'un individu" [Breedlove et al., 2012]. L'émotion est alors produite de manière appropriée au stimulus par une intervention cognitive. Selon Stephen Marc BREEDLOVE, cette théorie présente également plusieurs failles concernant le fait que l'excitation physiologique serait aspécifique et qu'elle n'affecterait que l'intensité de l'émotion perçue sans en affecter la qualité.

Ces théories sont également citées par Marianne HABIB qui en ajoute d'autres comme les théories dimensionnelles ou encore les théories de l'évaluation cognitive (théories de référence à l'heure actuelle). Dans ces dernières, l'émotion est définie comme un processus et non comme un état. La perception et l'évaluation de la situation ont une place centrale dans les théories de l'évaluation cognitives. Elles place la cognition au centre du processus émotionnel "puisque l'émotion est le résultat direct de l'évaluation cognitive" [Habib et al., 2018]. L'autrice définit l'évaluation cognitive comme un processus capable de détecter et d'évaluer "l'importance de l'environnement pour le bien-être de l'individu. Cette notion de bien-être s'appuie sur des concepts tels que les valeurs, les besoins, les croyances ou encore les objectifs actuels" [Habib et al., 2018]. Selon ces théories, l'émotion serait un processus dynamique et multidimensionnel doté de cinq composantes. Quatre d'entre elles sont les mêmes que celles définies par Stephen Marc BREEDLOVE et présentées précédemment. La cinquième est donc "l'évaluation

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIGURE 11 – Théorie de l'évaluation cognitive.</figcaption></figure>

Cette figure est inspirée de l'ouvrage de Marianne HABIB et représente la schématisation de la place des émotions dans le processus décisionnel selon les théories de l'évaluation cognitive.
*cognitive* des objets ou des situations, qui permet le déclenchement et la différenciation des émotions et la différenciation des émotions et s'opère au niveau du système nerveux central" [Habib et al., 2018].

La figure 11 illustre le propos de Marianne HABIB et montre que l'évaluation cognitive intervient lors d'une situation afin de conduire l'individu à prendre une décision qui aboutira à un résultat. Les émotions ont une place prédominante dans ce modèle. En effet, les émotions anticipées et ressenties influencent l'évaluation cognitive. Cette dernière influence réciproquement les émotions ressenties. La décision a également un impact sur les émotions ressenties au même titre que le résultat de la décision. Ainsi, les émotions ont une place centrale dans le processus décisionnel.

Certaines zones du cerveau sont particulièrement impliquées dans les mécanismes décrits. L'amygdale est à l'origine du décodage des émotions et notamment des stimuli menaçants pour l'organisme. Le thalamus et l'hippocampe lui communiquent l'information sensorielle ce qui lui permet de mettre en lien les stimuli perçus avec l'état somatique adéquat. L'hippocampe est principalement impliqué dans la mémoire à long terme et par conséquent dans le stockage et la remémoration des souvenirs explicites. Il garde en mémoire les expériences émotionnelles ce qui permet d'apprendre de ces dites expériences afin d'adapter son comportement lorsque des situations similaires se produisent à nouveau. L'hippothalamus intervient dans l'activité du système nerveux autonome et réalise la liaison avec le système endocrinien. Le gyrus cingulaire relie les deux hémisphères du cerveau et permet par conséquent la communication des informations entre les différentes régions cérébrales du système limbique. Les quatre zones citées ici constituent le système limbique qui est considéré comme "la région émotionnelle du cerveau" [Habib et al., 2018].

Anna TCHERKASOFF et Laurie MONDILLON évoque la capacité d'autorégulation des émotions. Elles expliquent que "la régulation émotionnelle consiste à atténuer, intensifier ou maintenir une émotion positive ou négative [...]. Elle réfère aux processus, tant intrinsèques qu'extrinsèques qui permettent d'apprendre à reconnaître, à explorer, à évaluer et à modifier une réaction émotionnelle"<fnref n="57" />. Ces processus permettent de modifier la durée et/ou l'intensité d'un ou plusieurs

<footnote n="57">57. https://www.lippc2s.fr/wp-content/uploads/2013_Tcherkassof-Mondillon_Emotion_Chapt_deBoeck.pdf</footnote>
composants émotionnels. Il existe principalement deux manières de réguler ses émotions : la réévaluation cognitive et la distraction. La première consiste à mondifier la méthode d'évaluation de l'antécédent émotionnel afin d'en altérer la signification émotionnelle. Quant à elle, la distraction consiste à détourner son attention de l'expérience émotionnelle vers une tâche cognitivement prenante afin d'utiliser les ressources de la mémoire de travail sur l'activité focale au détriment de l'information émotionnelle négative. L'autorégulation émotionnelle permet notamment à l'individu d'adapter son comportement social. Il serait alors question "d'intelligence émotionnelle". Cela favoriserait le bien-être social mais aussi la bonne santé.

## Implication des émotions dans l'apprentissage

Slim MASMOUDI et Abdelmajid NACEUR mettent en avant des études en psychologie et en neurobiologie qui montrent que les émotions peuvent avoir un impact positif sur les fonctions cognitives et l'apprentissage. Ils citent différentes recherches qui montrent l'importance des émotions dans le fonctionnement cognitif et leur implication dans la prise de décision. Les auteurs identifient deux processus distincts constituant cette dernière : l'intelligence logico-mathématique et l'intelligence émotionnelle. La première faisant référence au raisonnement, à la logique et à la rationalité. La seconde serait plutôt dépendante des "habiletés dédiées à la gestion des émotions intra- et inter-individuelles" [Masmoudi et Naceur, 2010] (la capacité d'autorégulation). C'est la collaboration de ces deux formes d'intelligence qui favoriserait la prise de décision, la résolution de problème, le langage, etc. Cela rejoint ce qui a été abordé dans la section 1.3.4⁵⁸ sur le fait que des émotions "positives" pourrait favoriser l'efficacité du raisonnement et inversement pour les émotions "négatives". Les auteurs citent six études qui explorent l'implication des émotions dans la prise de décision. Ils ont également réalisé leur propre étude exploratoire.

L'analyse de ces différentes études a montré que l'émotion n'est pas "simplement un facteur qui colore nos choix, mais plus important encore, l'émotion est considérée comme un traitement spécifique laissant des traces dans nos activités cognitives de la décision et façonnant nos styles décisionnels" [Masmoudi et Naceur, 2010]. La capacité de l'individu à identifier, comprendre, évaluer et réguler ses émotions contribue "au contrôle des processus mentaux qui peuvent soutenir la prise de décision, la perception de l'information utile qui favorise l'atteinte d'un but précis, la récupération et la régulation des connaissances nécessaires"

<footnote n="58">58. Section 1.3.4, paragraphe "Raisonnement et émotions".</footnote>
[Masmoudi et Naceur, 2010]. Il en résulte que l'émotion permet de mettre en avant les actions les plus positivement marquées et d'inhiber leurs antagonistes. L'émotion permet aussi "d'étiqueter" les sous-buts élaborés lors d'une tâche de résolution de problème de façon positive ou négative. Il est par conséquent établi que les émotions ont un impact sur les fonctions cognitives comme le raisonnement mais l'inverse est aussi vrai. En effet, l'autorégulation des émotions fait appel aux processus cognitifs dont le raisonnement afin d'aboutir au maintien ou à l'inhibition de l'émotion en jeu. Émotions et fonctions cognitives interagissent et collaborent pour aboutir à des décisions, des choix qui permettront d'atteindre le but fixé.

Le résultat de ces études a permis de comprendre le rôle que jouent les émo-
tions dans la prise de décision et par extension dans une tâche de résolution de
problème. Il est alors possible de faire le lien entre ces constats et l'apprentissage
de manière générale. Ainsi, les émotions tant intra- qu'inter-personnelles inter-
viennent lorsque l'apprenant est dans une situation d'apprentissage. Agir sur ces
émotions ou plutôt accompagner l'apprenant à agir sur ses émotions peut lui
permettre d'améliorer ses performances cognitives ou tout du moins l'aider à ne
pas faire d'elles un frein à l'apprentissage.

Dans le contexte de la tâche CreaCube, il n'y a pas d'interaction avec un en-
seignant pour l'accompagner en ce sens. Pour autant, cela ne veut pas dire que les
émotions de l'apprenant n'entrent pas en jeu. Le but de cette mise en situation
n'a pas pour but initial d'analyser les émotions de l'apprenant. Cependant, la
prise en compte de cet aspect et l'observation des réactions corporelles (faciales
par exemple) pourrait permettre d'identifier les points de difficulté ou d'aisance
de l'apprenant au cours de la tâche, par exemple en détectant l'ennui ou l'intérêt.
Dans le but de comprendre comment un apprenant apprend, identifier ces mar-
queurs somatiques lors de la résolution de la tâche pourrait permettre d'identifier
dans quelle mesure il est nécessaire de prendre en compte les émotions au cours
d'une situation d'apprentissage.

1.3.8 Les fonctions mentales : conclusion

Les différentes fonctions cognitives ici présentées permettent de conclure que chacune d'entre elles, à son niveau, intervient dans le processus d'apprentissage. Elle collaborent et interagissent les unes avec les autres pour permettre à l'apprenant de tirer parti au mieux d'une situation d'apprentissage. C'est leur prise
en compte, leur observation et leur analyse qui pourra conduire à la compréhension du "comment l'apprenant apprend". Comme cela a été évoqué, ce n'est pas si simple car ces fonctions cognitives peuvent aussi bien favoriser que freiner l'apprentissage selon le contexte interne ou externe de l'apprenant et il est difficile de mesurer chacun de ces facteurs. Cependant, identifier les mécanismes en jeu à chaque moment de la tâche peut déjà permettre d'en apprendre plus sur le fonctionnement de l'apprentissage et sur le degré d'implication des fonctions cognitives au cours de celui-ci.

# 1.4 La métacognition

## 1.4.1 Généralités

Un autre aspect de la cognition et des processus mentaux est à prendre en compte pour l'apprentissage. En effet, Jean-Philippe LACHAUX explique que la métacognition est capitale pour l'apprentissage et la transférabilité des compétences [Lachaux, 2018].

Olivier HOUDÉ définit précisément la métacognition comme "l'ensemble des processus, des pratiques et des connaissances permettant à chaque individu de contrôler et d'évaluer ses propres activités cognitives, c'est-à-dire de les réguler" [Houdé et al., 2018]. Il précise que l'activité cognitive est constituée de "tout ce que l'on fait lorsque l'on pense" [Houdé et al., 2018].

Jean-Philippe LACHAUX évoque l'accompagnement métacognitif lors d'un jeu, dans une expérience ou encore dans une tâche de résolution de problème comme étant essentiel afin de permettre à l'apprenant d'identifier les processus mentaux engagés et ainsi pouvoir transférer ses acquisitions à d'autres situations. Olivier HOUDÉ confirme ce point de vue en écrivant : "de même que l'enseignant choisit ses gestes d'apprentissage, l'élève choisit (ou refuse) d'agir cognitivement, de répondre aux sollicitations d'attention et d'effort de la manière requise pour accomplir la tâche proposée" [Houdé et al., 2018]. Ainsi l'élaboration de la tâche, la tâche en elle-même et sa résolution sont dépendantes de l'investissement cognitif et métacognitif du concepteur de la tâche et de l'apprenant tentant de la résoudre. L'auteur constate qu'"il est essentiel pour l'enseignant comme pour l'élève de s'approprier de manière pratique et concrète sa part de l'activité cognitive partagée, et de comprendre ce qui en conditionne le succès" [Houdé et al., 2018].

Par ailleurs, la métacognition est mise en jeu par les fonctions mentales dans
un processus d'évaluation en amont (prédiction) et en aval de la tâche (évaluation). Cela se fait en lien avec la perception de celle-ci par l'apprenant mais aussi avec la perception qu'il a de lui-même.

En 2004, Margarida ROMERO étudie le rôle de la métacognition dans l'ap-
prentissage, cela contextualisé dans un Environnement Informatique pour l'Ap-
prentissage Humain (EIAH). Elle cite plusieurs définitions de la métacognition
en lien avec les informations précédentes. La métacognition serait alors "une
prise de conscience de l'expérience cognitive et des connaissances acquises" [Ro-
mero, 2004]. Cette prise de conscience permettrait la sélection, la révision et
l'abandon "de certaines tâches cognitives, buts ou stratégies" [Romero, 2004]. Par
ailleurs, l'autrice explore les notions de connaissances métacognitives (connais-
sances sur la cognition<sup>59</sup>) et d'habiletés métacognitives (processus de surveillance,
de contrôle et de régulation de la cognition).

Didier LE GALL et ses collaborateurs rejoignent les éléments précédemment abordés en définissant la notion de métacognition comme se rapportant "à la connaissance qu'on a de ses propres processus cognitifs, de leurs produits de tout ce qui y touche" [Le Gall et al., 2009]. Il précise qu'elle se rapporte "à la surveillance active, à la régulation et à l'orchestration de ces processus en fonction des objets cognitifs ou des données sur lesquels ils portent habituellement pour servir un but ou un objectif concret" [Le Gall et al., 2009]. La connaissance est une composante de la métacognition. Elle intervient lors de l'étape de planification ayant lieu avant la résolution de la tâche. Celle-ci renvoie à un savoir général indépendant de l'activité cognitive en cours. À l'inverse, la connaissance renvoyant à un savoir dépendant de cette activité intervient au cours de la réalisation de la tâche et permet de réguler la cognition.

1.4.2 Le fonctionnement de la métacognition

D'après Didier LE GALL [Le Gall et al., 2009], la planification et le contrôle sont les principales fonctions de la régulation cognitive. La première permet l'élaboration d'un plan d'action et dépend des connaissances métacognitives de l'apprenant alors que la deuxième permet d'évaluer l'efficacité de ce plan au cours même de sa mise en place dans la résolution de la tâche.

La planification de l'apprentissage est rendue possible par la mise en place de
stratégies métacognitives en tant que techniques de régulation. Ces stratégies

<footnote n="59">59. sur les processus cognitifs impliqués et nécessaires à la résolution de la tâche</footnote>
permettent en outre de surmonter les difficultés rencontrées par la révision des
buts et/ou sous-buts. "Elles peuvent être soit acquises implicitement, par tâton-
nements successifs, soit être explicitement enseignées" [Houdé et al., 2018]. Il
existe trois types de stratégies métacognitives : directives (optimisation de l'at-
teinte d'un but cognitif), préventives (protection contre les illusions et les biais
de raisonnement) et motivationnelles ("visent à élever la conscience de l'im-
portance d'un apprentissage, à voir l'erreur de manière constructive, entretenir
une représentation flexible de sa propre intelligence etc." [Houdé et al., 2018]).

Quant à Olivier Houdé, il évoque les termes d'activité cognitive de contrôle
et d'évaluation. Il précise cependant que tout n'est pas contrôlé et stocké en
mémoire. En effet, les fonctions mentales et notamment "la perception, la mé-
moire et le raisonnement ont une dimension réceptive" [Houdé et al., 2018].
La perception peut s'exercer sans l'existence d'un but spécifique. Il est égale-
ment possible d'apprendre de manière implicite (sans le vouloir, sans en avoir
l'intention) et avoir des flashes mémoriels non contrôlés. Néanmoins, "la percep-
tion, la mémoire et le raisonnement sont contrôlés par un but de connaissance
[...]. L'essentiel de la vie mentale consiste à s'efforcer d'identifier, de recon-
naître, d'apprendre, de résoudre des problèmes ou de rappeler des connaissances"
[Houdé et al., 2018]. Les efforts cognitifs sont modulés par la métacognition se-
lon quatre dimensions lors d'une étape de prédiction ou évaluation prédictive
(première étape du contrôle) : "1/ l'importance du but, 2/ l'intérêt intrinsèque<fnref n="60" />
de l'activité, 3/ l'effort probablement demandé par son accomplissement, 4/ la
probabilité de l'atteindre, étant donné les circonstances présentes" [Houdé et al.,
2018].

Lorsque le contrôle a été effectué et que l'apprenant s'est engagé dans la
tâche, vient l'étape du monitoring. Une évaluation rétrospective de l'action mise
en place suite à la planification est nécessaire pou vérifier l'atteinte du but ou du
sous-but. Lors de cette évaluation, des prédiction implicites (heuristiques) per-
mettent la comparaison entre la divergence possible entre les caractéristiques du
résultat obtenu et celles attendues.

Comme évoqué précédemment, la métacognition intervient en amont de la
tâche par l'évaluation préalable de la situation (faut-il agir ou non) puis par la
planification. Par ailleurs, elle intervient également "de manière rétrospective,

<footnote n="60">60. L'intérêt intrinsèque (ou motivation intrinsèque) sera défini dans la section 2</footnote>
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 12 – Cycles contrôle-monitoring-contrôle de la métacognition au cours du temps.</figcaption></figure>

Cette figure est inspirée du schéma réalisé par Olivier HOUDÉ [Houdé et al., 2018]. Elle représente les cycles contrôle-monitoring-contrôle. Les commandes correspondent aux ordres donnés et les *feedback* aux observations de progrès. Le niveau supérieur est le niveau actif donneur d'ordre alors que le niveau inférieur correspond au niveau subordonné pourvoyeur de rapports d'activité.

pour renseigner le système sur la réalisation correcte de l'action. Dans les deux cas, prédiction ou évaluation, ce qui est estimé est la divergence entre le 'feedback attendu' [...] et le 'feedback observé' [Houdé et al., 2018]. Lorsque la divergence se produit, un signal d'erreur est produit engendrant un abandon ou une révision de l'action. A l'inverse, s'il n'y a pas divergence, l'apprenant poursuit son action ou accepte le résultat. "Les cycles successifs de contrôle-monitoring-contrôle sont donc à la base de toute l'activité cognitive" [Houdé et al., 2018]. Ce phénomène est représenté dans la figure 12.

Par ailleurs, Olivier HOUDÉ explique que les affects jouent un rôle important dans la métacognition. Il parle de sentiments noétiques, c'est-à-dire liés à l'acquisition de connaissance. "C'est un sentiment de difficulté qui motive la décision de traiter ou non le problème et module l'effort requis. C'est le sentiment de progresser qui pousse à persévérer" [Houdé et al., 2018]. Ces derniers sont le produit d'un traitement cérébral automatique évaluant "les opportunités d'agir cognita-vement et [adaptant] la cognition individuelle aux difficultés rencontrées" [Houdé et al., 2018]. Ce sont les heuristiques (au sens, ici, d'associations entre certains paramètres de l'activité et le résultat obtenu<fnref n="61" />) qui rendent possible ce traitement cérébral. Elles rendent possible l'utilisation d'indices à visée prédictive ou à

<footnote n="61">61. Dans ce cas, ces associations sont implicitement formées.</footnote>
visée d'évaluation concernant le succès de la tâche en cours. Des sentiments noé-
tiques (au sens défini plus haut et qui permet ici une dénomination plus précise
que le terme de pensée <fnref n="62" />) de savoir <fnref n="63" /> ou d'ignorer sont provoqués par l'ampleur
de la divergence entre les indices attendus et observés. "Plusieurs heuristiques
peuvent se combiner, et donner lieu à un sentiment noétique unique qui intègre
toutes les informations prédictives" [Houdé et al., 2018]. L'une des heuristiques
impliquées dans le sentiment de savoir est l'heuristique de fluence <fnref n="64" />.

Les heuristiques impliquées dans les sentiments métacognitifs se construisent et se réalisent à l'insu de l'apprenant. Les sentiments cognitifs servent d'interface entre les processus automatiques implicites (les heuristiques précédemment citées) et les processus explicites contrôlés.

L'auteur met aussi en lien⁶⁰ la motivation intrinsèque et l'attention avec la métacognition. Il précise que l'engagement de l'apprenant dépend de sa motivation intrinsèque envers la tâche. C'est l'adaptation de cette tâche dans une juste mesure qui permettra à l'apprenant de se fixer des sous-buts pour atteindre le but de la résolution du problème posé. De plus, la motivation intrinsèque influence les formes d'attention engagées au cours de la tâche. Il existe quatre types de buts attentionnels identifiés par Michelene T. H. CHI et Ruth WYLIE dans le modèle ICAP [Chi et Wylie, 2014] :

1. **L'attention passive** : l'apprenant "se borne à suivre ce qui est dit, ou du moins ce qu'il en comprend. Les connaissances restent atomiques et non intégrées" [Houdé et al., 2018]. Elle donne lieu à des sentiments métacognitifs de facilité de traitement (maîtrise d'un lexique).

2. **L'attention active** : l'apprenant "manipule les contenus, prend des notes, relit" [Houdé et al., 2018]. L'aisance lexicale devient alors aisance concep-tuelle. Les sentiments métacognitifs de compréhension et de plaisir de dé-couverte entrent en jeu.

3. L'attention constructive : l'apprenant "reformule le contenu dans ses

<footnote n="62">62. Les sentiments noétiques sont également appelés "sentiments cognitifs".</footnote>

<footnote n="63">63. "Feeling of knowing", notion introduite par Joseph T. HART en 1965 [Hart, 1965] et citée par
Didier LE GALL [LE GALL et al., 2009] EN 2009.</footnote>

<footnote n="64">64. "la rapidité d'une réponse prédit la correction et la cohérence entre les représentations évoquées par une question" [Houdé et al., 2018]</footnote>
propres termes, établit des liens entre plusieurs concepts, etc." [Houdé et al., 2018]. L'attention se libère peu à peu du lexique proposé et les sentimens métacognitifs en jeu dans le niveau précédent s'intensifient.

4. **L'attention interactive** : l'apprenant "discute du matériel avec un pair, débat avec lui sur la valeur des arguments, etc." [Houdé et al., 2018]. Elle est centrée sur la communication structurée par un enjeu de connaissance ce qui implique des évaluations métacognitives implicites de plausibilité, de cohérence, de pertinence et de justification rationnelle de ce qui est proposé.

La performance de l'apprenant est améliorée entre la première forme attentionnelle et la dernière. Des formes différentes de contrôle et de suivi de l'activité cognitive sont alors en jeu.

### 1.4.3 Métacognition : conclusion

Il est alors possible d'établir le rôle que pourrait jouer l'exploitation de la métacognition sur la résolution de la tâche CreaCube et plus largement dans l'apprentissage par le jeu. En effet, l'apprenant pourrait verbaliser son cheminement tout au long de la résolution du problème de façon à identifier les processus cognitifs engagés en mettant en oeuvre des stratégies métacognitives et ainsi mettre en avant les connaissances préalables ou encore la curiosité justifiant les actions et la progression de l'apprenant dans la tâche. De plus, il serait possible de comprendre la stratégie mise en place par l'apprenant pour atteindre le but fixé par la verbalisation des sous-buts qu'il a identifié comme lui permettant d'aboutir à la solution.

Comprendre ce que l'apprenant mobilise ("le quoi") et met en place mais aussi sa manière de le mettre en place ("le comment") au cours d'une tâche de résolution de problème, pourrait permettre d'en apprendre davantage sur le processus d'apprentissage. Quant à l'apprenant, cela lui permettrait de favoriser son apprentissage. En effet, en identifiant les processus en jeu et en justifiant ses actions, son raisonnement, il pourra plus facilement transférer ses acquisitions lors d'une prochaine tâche différente. D'autre part, comme Jean-Philippe LACHAUX [Lachaux, 2018] l'explique, en multipliant les supports et les formes de tâches tout en mettant à profit la métacognition, l'apprenant aura davantage de facilité à transférer ses acquis. Cela permettra également à l'apprenant de mettre en jeu
une forme attentionnelle plus performante impliquée dans la métacognition.

## 1.5 De la cognition à l'apprentissage humain : conclusion

Au cours de cette exploration conceptuelle, il a été mis en avant la place de la cognition dans chacun de ses aspects lors de l'apprentissage. L'aspect multidisciplinaire de cela conduit à prendre en compte la diversité et la complexité des interactions en jeu dans ce processus. L'information, la connaissance, les savoirs, les fonctions cognitives, la métacognition, tous ces éléments sont constitutifs de l'apprentissage humain. Leurs implications ont été explorées et ont montré à quel point ce dernier est un processus aussi complexe qu'essentiel au développement humain. Cela confirme l'importance de comprendre comment ce processus fonctionne.

Certaines notions ont été abordées de manière transversale sans pour autant avoir été définies avec précision. La motivation, la curiosité, l'intuition, les buts, le numérique font parties de ces notions et sont au coeur de la problématique à l'origine de ce travail. En effet, l'équipe du projet FLOWERS a mis en évidence que la motivation joue un rôle fondamental dans l'amélioration de la qualité des apprentissages. Cette équipe a créé des algorithmes<sup>65</sup> qui permettent cela, dans une certaine mesure. Par ailleurs, il a été abordé dans cette première partie que la mise en jeu des différentes fonctions cognitives dans la résolution de problème étaient rendue possible en partie grâce au but. Plus précisément, c'est l'existence d'un but intrinsèque ou extrinsèque qui motive l'apprenant à s'engager dans une tâche et a fortiori dans une tâche d'apprentissage. Cela est au coeur du travail mené au sein de l'action exploratoire AIDE.

Ainsi, aboutir à la modélisation de l'apprenant et tenter de comprendre comment ce dernier apprend impose d'explorer ces notions. À la lumière de ces éclatages conceptuels, le processus d'apprentissage et ce qui le constitue vont pouvoir être explicités. Cela conduira ensuite à la définition des notions précédemment citées afin de lever les ambiguïtés et d'identifier leur rôle dans ce processus. Enfin, l'étude du travail réalisé par l'équipe FLOWERS permettra de compléter l'onto logie chargée de représenter de manière symbolique l'apprenant qui apprend lors d'une tâche de résolution de problème.

<footnote n="65">65. Voir la section 3.</footnote>
# 2 Le rôle de la motivation dans l'apprentissage

## 2.1 Processus d'apprentissage

Jean FRAYSSINHES et Florent PASQUIER qualifient l'apprentissage comme une "réaction cérébrale due à un stimulus, une nouveauté" [Frayssinhes et Pasquier, 2018]. Ils précisent également que le cerveau "doit être en interaction, [...] éveillé, motivé, concentré" et qu'il "suscite des émotions qui sont liées à la mémoire" [Frayssinhes et Pasquier, 2018].

Alain LIEURY définit l'apprentissage comme "la modification systématique du comportement en fonction de l'exercice" [Lieury, 2017]. Il existe divers niveaux d'apprentissage qui seraient liés à "la complexité du système nerveux, en particulier du cerveau" [Lieury, 2017].

En ce sens, il apparaît évident que différents facteurs peuvent influencer le processus d'apprentissage. Les aspects cognitifs engagés et nécessaires dans ce processus ont été détaillés précédemment. Par ailleurs, plusieurs théories ont été élaborées au cours des années afin de préciser les mécanismes en jeu et leur évolution au fil du temps et des progrès réalisés dans ce domaine. Ces théories vont donc être présentées ici et permettront de préciser les concepts qui ne l'ont pas été jusqu'à présent.

### 2.1.1 Les théories de l'apprentissage humain

D'après Mohammed CHEKOUR, l'apport des théories de l'apprentissage et leur évolution permet de progresser dans la compréhension du processus d'apprentissage : "les théories de l'apprentissage visent à expliquer le phénomène d'acquisition des connaissances" [Chekour et al., 2015]. Il en cite cinq qui se sont succédées : le behaviorisme, le cognitivisme, le constructivisme, le socio-constructivisme et le connectivisme. Il est question ici des théories de l'apprentissage humain et non des théories permettant de formaliser l'apprentissage machine : le lien entre les deux champs reste à construire.

#### Le behaviorisme

Le behaviorisme est aussi appelé comportementalisme puisqu'il se concentre sur l'étude des comportements. Mohammed CHEKOUR explique que cette théorie "est une théorie de l'apprentissage qui s'intéresse à l'étude des comportements observable, sans faire appel à des mécanismes internes au cerveau ou à des processus mentaux non directement observables" [Chekour et al., 2015].
Le psychologue John WATSON est à l'origine du behaviorisme et s'est inspiré du physiologiste Ivan PAVLOV sur le conditionnement pour élaborer la théorie du "stimulus-réponse".

Alain LIEURY évoque le conditionnement et les apprentissages sensori-moteurs comme des modes d'apprentissage primitifs qui requièrent des dizaines voire des centaines d'essais. Il illustre ce phénomène par une expérience pavlovienne menée sur la salivation chez le chien dans le processus de digestion. Le chien salive de manière réflexe à la vue ou au contact de nourriture (stimulus inconditionnel). L'expérience consiste à associer ce stimulus inconditionnel à un stimulus conditionnel, le son d'un métronome. Au bout de 30 essais, le chien salive autant à l'écoute du métronome qu'à la vue de nourriture. Chez l'humain, le conditionnement se retrouve lors de l'apprentissage du vélo, taper à la machine ou conduire une voiture par exemples.

Frédéric ALEXANDRE a aussi étudié la théorie pavlovienne. Il explique que les réponses aux stimuli sont stéréotypées et sont les conséquences des associations apprises (conditionnement). Ces réponses sont aussi appelées des "réflexes pavloviens". Selon l'auteur, l'apprentissage pavlovien permet l'anticipation des caractéristiques positives ou négatives d'un stimulus inconditionnel dès l'arrivuee du stimulus conditionnel, préparant ainsi l'individu à l'évènement qui va se produire [Alexandre, 2021].

Aujourd'hui, le conditionnement et les apprentissages sensorimoteurs sont regroupés sous le terme de *mémoire implicite* [Lieury, 2017]. Plus précisément, le conditionnement émotionnel et les réflexes conditionnés sont des apprentissages associatifs reliant un stimulus à une réponse émotionnelle ou comportementale, comme dans le cadre pavlovien. Au delà, la *mémoire procédurale* permet l'acquisition des habiletés motrices (qui concerne les habitudes et les compétences), éventuellement complexes (faire du vélo est l'exemple le plus souvent cité, qui une fois mémorisé ne demande plus de souvenir précis pour une réutilisation). De plus, l'effet d'amorçage<fnref n="66" /> est une augmentation des capacités suite à l'exposition préalable d'une information pertinente.

Mohammed CHEKOUR cite également Gustav Theodor FECHNER concernant le modèle stimulus-réponse. Celui-ci "compare l'individu à une boîte noire, dont on ne sait rien sur ce qui se passe à l'intérieur, mais dont on peut prévoir certains comportements puisqu'en proposant des stimuli particuliers on obtient toujours

<footnote n="66">66. https://fr.wikipedia.org/wiki/Amorçage_(psychologie)</footnote>
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 13 – Modèle comportemental de FECHNER.</figcaption></figure>

Cette figure est inspiré du schéma présenté dans l'article de Mohammed CHEKOUR [Chekour et al., 2015]. Elle représente le modèle comportemental de FECHNER. Les flèches colorées représentent les comparaisons entre l'individu apprenant et ce qui est observable scientifiquement selon la théorie d'apprentissage behavioriste. Les flèches grises représentent la succession des étapes d'apprentissage.

les mêmes résultats à la sortie" [Chekour et al., 2015]. Le modèle issu de cette théorie est représenté dans la figure 13.

L'auteur explique que, pour le behaviorisme, l'apprentissage est considéré comme "une modification durable du comportement résultant d'un entraînement particulier" [Chekour et al., 2015]. Par exemple, selon le modèle de Fechner, le stimulus pourrait correspondre à une notion abordée en classe et la réponse serait le manifestation d'un comportement attendu montrant que le notion est assimilée en tant que connaissance. Cela est rendu possible par la répétition, et le renforcement positif. L'observation d'un comportement inattendu, suggérant que l'apprenant n'a pas intégré les connaissances issues de la notion transmise, implique la nécessité de répéter le processus jusqu'à ce que la réponse comportementale attendue soit observée. Lorsque la réponse est conforme aux attentes, le renforcement positif entre en jeu pour valider l'intégration des connaissances.
"Dans cette théorie, l'apprenant est un élève qui écoute, regarde, réagit et tente de reproduire face à un enseignant qui est transmetteur d'information, de connaissances, qui présente, décrit, schématise, planifie et vérifie" [Chekour et al., 2015].
Cela signifie que l'apprenant n'attribue pas véritablement de sens aux connaissances ainsi restituées et qu'il n'a pas consciences des différentes étapes de son apprentissage.

Mohammed CHEKOUR met en avant la facilité d'application de cette théorie tout en pointant le fait qu'elle soit insuffisante pour aboutir à une modélisation réaliste de l'apprentissage : "Si cette théorie est confortable dans l'optique d'une introduction de la machine numérique 67, elle semble trop pauvre pour être du-

<footnote n="67">67. L'auteur précise sa pensée en donnant ces exemples : "L'enseignant behavioriste sera porté à</footnote>
rable" [Chekour et al., 2015]

Emmanuel DUPLÀA identifie deux limites à la théorie cognitiviste (ou ce qu'il
appelle computationnaliste) : "la première concerne le « goulot d'étranglement
de Von Newmann » qui oblige l'établissement de règles séquentielles pour le traî-
tement de l'information symbolique; la deuxième réside dans le fait que le traî-
tement symbolique est localisé et que la perte ou le dysfonctionnement d'une
partie des symboles ou des règles du système provoque un dysfonctionnement de
l'ensemble" [Duplàa et Talaat, 2011].

Le cognitivisme

Le cognitivisme, aussi appelé rationalisme, se concentre sur les façons de pen-
ser et de résoudre des problèmes. Cette théorie a été élaborée par George Ar-
mitage MILLER et Jerome Seymour BRUNER à la naissance de l'intelligence ar-
tificielle. Le point de vue cognitiviste est de considérer que "l'apprentissage ne
peut être limité à un enregistrement conditionné, mais doit plutôt être envisagé
comme nécessitant un traitement complexe de l'information reçue" [Chekour
et al., 2015]. Cette théorie est basée sur la structure de la mémoire qui " implique
l'organisation de l'information et le recours à des stratégies pour gérer cette or-
ganisation " [Chekour et al., 2015]. Les connaissances sont ainsi organisées selon
leur type : déclaratives, procédurales ou conditionnelles. Par conséquent, les stra-
tégies d'intégration sont différentes puisque les différents types de connaissances
ne sont pas représentés de la même façon dans la mémoire. Selon Mohammed
CHEKOUR et d'après la psychologie cognitive, "les connaissances déclaratives ré-
pondent en effet au QUOI, les connaissances procédurales au COMMENT et les
connaissances conditionnelles au QUAND et au POURQUOI" [Chekour et al.,
2015].

Frédéric ALEXANDRE explique plus précisément ce qui est impliqué par ces
questions et rajoute le "où", sachant que le "quand" correspond à une localisa-
tion temporelle, tandis que le "où" est une localisation spatiale.

Selon lui, le "quoi" et le "pourquoi" permettent de relier le corps interne
et l'environnement externe <fnref n="68" />. La question "quoi" serait un moyen d'encoder un
stimulus conditionnel (objectif actuel du comportement) ainsi que son impact
émotionnel. Le "pourquoi" correspond aux caractéristiques de l'impact motiva-
tionnel sur le corps. Il est utile pour encoder l'impact des stimuli inconditionnels

<footnote>utiliser des exerciseurs, des quizz, des jeux éducatifs et/ou des animations lors de la conception et la
réalisation d'une formation à distance" [Chekour et al., 2015].</footnote>

<footnote n="68">68. Pour rappel, les trois mondes de la cognition sont représentés dans la figure 1</footnote>
ou encore le coût corporel d'une réponse pour l'obtenir. Cette question permet d'identifier pourquoi l'individu agit (dans quel but) et pourquoi il accepte de dépenser de l'énergie (jusqu'à quel niveau) pour agir de la sorte.

L'auteur poursuit en disant que les questions "où" et "comment" font la liaison entre le corps étendu et l'environnement extérieur. Le "où" permet de récolter des informations sur la localisation d'un objet dans l'environnement extérieur et ceci par rapport au corps (ou à certaines parties du corps). C'est ce qui permet également de s'orienter dans l'environnement. Enfin, la question "comment" fait référence au besoin d'apprendre de quelle manière les objets peuvent être modifiés par l'action de certaines parties du corps [Alexandre, 2021].

> Le cognitivisme considère que l'apprenant "l'apprenant est un système actif de traitement de l'information, semblable à un ordinateur : il perçoit des informations qui lui proviennent du monde extérieur, les reconnaît, les emmagasine en mémoire, puis les récupère de sa mémoire lorsqu'il en a besoin pour comprendre son environnement ou résoudre des problèmes" [Chekour et al., 2015]. Il ne s'agit plus seulement d'acquérir des comportements observables, comme le suggère la théorie behavioriste, mais d'intégrer à ses schémas mentaux des connaissances en tant que réalité externe. Cela implique une diversité dans le processus d'apprentissage puisque, selon cette théorie, l'individualité est un facteur qui influence la manière de traiter l'information.

Mohammed CHEKOUR présente, cependant une limite à la théorie cognitiviste concernant l'aspect motivationnel qui doit être pris en compte dans la réalisation du modèle car c'est cet aspect qui conduit l'apprenant à investir ses ressources dans la tâche d'aprpentissage.

## Le constructivisme

Selon Pierre CIEUTAT et Sylvain CONNAC, le constructivisme ou théorie de la construction cognitive, est basée sur le fait qu'apprendre "n'est pas ajouter, mais transformer une organisation interne existante, au regard d'un environnement qui induit une appropriation" [Cieutat et Connac, 2017]. Jean PIAGET est à l'origine de cette théorie "fondée sur l'idée que la connaissance est élaborée par l'apprenant sur la base d'une activité mentale" [Kerzil, 2009].

Selon Jennifer KERZIL l'apprenant doit s'approprier les connaissances par le biais de l'exploration mais aussi par l'apprentissage actif et la mise en pratique. Les savoirs sont alors construits de l'expérience, le but étant que l'apprenant
<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 14 – L’apprentissage selon le constructivisme.</figcaption></figure>

Cette figure représente les 4 étapes successivement rencontrées lors de l’apprentissage, du point de vue constructiviste. (1) L’équilibre initial de l’apprenant est constitué de ses représentations, de ses connaissances préalables basées sur ses expériences. (2) S’ensuit une nouvelle situation ou un problème à résoudre qui provoque un déséquilibre. (3) La phase de reconstruction est constituée des processus d’assimilation et d’accommodation qui permettent d’incorporer de nouvelles représentations (assimilation) ou de modifier le représentations initiales en incorporant les éléments nouveaux (accommodation). (4) C’est lorsque les nouvelles connaissances sont maîtrisées qu’un nouvel état d’équilibre plus riche est atteint.

crée sa propre signification des situations et des problèmes qu’il rencontre. "La démarche d’apprentissage consiste alors à partir de l’action à penser pour aboutir à la résolution du problème rencontré" [Kerzil, 2009].

L’autrice explique que des schèmes opératoires 69 vont être mobilisés de sorte que l’apprenant pourra soit "incorporer les informations perçues au sein de sa structure cognitive (assimilation), soit modifier sa structure cognitive afin d’incorporer les éléments nouveaux provenant de la situation (accommodation)" [Kerzil, 2009]. Cela est représenté dans la figure 14.

Mohammed CHEKOUR cite le point de vue de Jean PIAGET concernant les définitions d’assimilation et d’accommodation : "l’assimilation et l’accommodation forment un couple indispensable à l’activité cognitive dont les différents processus d’équilibration seront développés dans l’équilibration des structures cog-

<footnote n="69">69. Structures cognitives mobilisées par une personne face à une situation ou à un problème.</footnote>
nitives [...] L'assimilation désigne la réintégration d'éléments externes nouveaux
dans une structure interne préexistante ; l'accommodation désigne l'adaptation
de l'organisme aux variations externes qu'il ne réussit pas à assimiler" [Chekour
et al., 2015].

L'auteur cite également Peter DOOLITTLE et liste les huit conditions indis-
pensables à la pédagogie constructiviste :

1. Présenter des situations d'apprentissage complexes similaires à celles ren-
contrées au quotidien.

2. Encourager les interactions et la collaboration entre les apprenants.

3. Expliquer le sens des apprentissages aux apprenants.

4. Les apprentissages doivent partir des acquis de l'apprenant.

5. Fournir une évaluation formative continue.

6. Responsabiliser les apprenants quant à leurs apprentissages.

7. Faciliter l'apprentissage en guidant l'apprenant.

8. Utiliser différentes perspectives pour présenter les contenus.

Selon l'auteur, le constructivisme est encore aujourd'hui une théorie intéressante car elle permet d'engager les apprenants dans leur apprentissage en prévoyant leur autonomie leurs permettant ainsi d'avancer à leur rythme. Cela grâce à l'utilisation d'outils diversifiés, collaboratifs ou coopératifs.

Le socio-constructivisme

Comme son nom l'indique, la théorie socio-constructiviste reprend les prin-
cipes du constructivisme en mettant l'accent sur le rôle social des apprentissages.
Ce modèle a été élaboré par Lev VYGOTSKY selon lequel l'apprentissage passe
également par les interactions sociales. Mohammed CHEKOUR explique que les
tâches d'apprentissage doivent se trouver dans la zone de développement proxi-
mal de l'apprenant, c'est-à-dire des tâches ni trop difficiles, ni trop faciles, ce
qui augmente l'efficacité de l'apprentissage et qui contribue à préserver l'inté-
rêt de l'apprenant pour la tâche (motivation intrinsèque). La particularité du
socio-constructivisme est de favoriser le débat (conflit socio-cognitif) en faisant
travailler les apprenants en groupe. Par ailleurs, l'auteur ajoute que "dans ce mo-
dèle, les erreurs correspondent également à un point d'appui pour la construction
de nouvelles connaissances" [Chekour et al., 2015].
## Le connectivisme

La théorie du connectivisme est née de l'évolution de l'apprentissage ou plutôt des outils d'apprentissage. L'entrée des nouvelles technologies dans le quotidien de l'apprenant s'intègre également dans le système éducatif. "Développée par George SIEMENS et Stephen DOWNES, le connectivisme interroge le processus de l'apprentissage à l'ère du numérique et dans un monde connecté en réseaux en s'appuyant sur les limites du behaviorisme, du cognitivisme, du constructivisme et du socio-constructivisme" [Chekour et al., 2015]. George SIEMENS définit l'apprentissage comme un processus ayant lieu dans des environnements et avec des éléments changeant échappant au contrôle total de l'apprenant 70. L'auteur identifie plusieurs éléments essentiels à l'apprentissage selon la théorie connectiviste :

1. Les bases sur lesquelles sont fondées la prise de décision se modifient rapidement.

2. "De nouvelles informations sont constamment acquises" [Chekour et al., 2015].

3. Savoir distinguer les informations importantes des informations sans importance est capital.

4. "La capacité de reconnaître quand de nouvelles informations modifient le paysage en fonction des décisions prises hier est également critique" [Chekour et al., 2015].

Le développement des technologies de l'information et de la communication "a permis d'introduire un potentiel éducatif nouveau, des approches et des méthodes pédagogiques plus ludiques, où l'interactivité joue un grand rôle, de diversifier les outils employés et de s'adapter davantage au processus d'apprentissage de l'apprenant" [Duplàa et Talaat, 2011]. En ce sens, Chun-Yen CHANG cite les serious game et la robotique cognitive éducative. Ces activités présentent de sérieux atouts car l'apprenant est alors acteur de son apprentissage (il produit) lors "situations pour lesquelles on recueille des traces, qu'on peut rejouer pour se voir en train de produire et surtout qui peuvent se paramétrer pour être au plus près des besoins en travail cognitif de l'élève, dans ce rapport entre effort mental à fournir et aide à recevoir pour progresser" [Chang et al., 2015].

<footnote n="70">70. Cela peut rappeler ce qui a été abordé dans la section 1.3.4, paragraphe "Du raisonnement humain à sa modélisation, où il est justement question de la manière de modéliser ces éléments hors du contrôle de l'apprenant.</footnote>
Emmanuel DUPLÀA explique que le connexionnisme<sup>71</sup> permet le "traitement
parallèle nécessaire à des tâches complexes ainsi qu'un traitement distribué qui
garantit une immunité en cas de problème d'une partie du système" [Duplàa et
Talaat, 2011]. Cela s'oppose aux limites rencontrées dans la théorie cognistiviste
et rejoint le point de vue de George SIEMENS concernant la théorie connectiviste,
ou l'apprentissage dans un monde en réseaux. Emmanuel DUPLÀA cite François
GUITÉ qui caractérise le connectivisme "comme un modèle d'apprentissage qui
reconnaît les bouleversements sociaux occasionnés par les nouvelles technologies,
lesquelles font en sorte que l'apprentissage n'est plus seulement une activité in-
dividualiste et interne, mais est aussi fonction de l'entourage et des outils de
communication dont on dispose" [Duplàa et Talaat, 2011].

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 15 – Compétences du 21<sup>ème</sup> siècle</figcaption></figure>

Cette image, réalisée par Leslie DUMONT dans le cadre de la conférence "Faut-il intégrer le numérique à l'école, en fait ?" de Margarida ROMERO<sup>71</sup>, est un diagramme de Venn représentant les compétences du 21<sup>ème</sup> siècle mobilisées lors d'activités pédagogiques.

<footnote n="71">71. Le connexionnisme serait la discipline à l'origine du connectivisme. Ici, Emmanuel DUPLÀA fait référence à sa modélisation.</footnote>

<footnote n="71">71. https://pixees.fr/faut-il-integrer-le-numerique-a-lecole-en-fait/</footnote>
En 2020, Margarida ROMERO, Gérard GIRAUDON ont analysé une vidéo de Derek MULLER dans le but de démystifier l'usage du numérique et des nouvelles technologies dans le système éducatif [Romero et Giraudon, 2020]. Ils rappellent ainsi l'impact fondamental du processus social dans l'apprentissage ainsi que le rôle de l'enseignant dans ce processus. C'est pourquoi ils expliquent que les approches computationnelles peuvent être un soutien, une évolution pour l'éducation mais pas une révolution. Margarida ROMERO aborde également cela dans une conférence en 2018 ⁷². Elle y différencie les types d'usage du numérique dans les activités pédagogiques. En effet, l'apprentissage est favorisé lorsque l'activité élaborée par l'enseignant mobilise les compétences représentées dans la figure 15. Le numérique est alors un instrument utilisé par l'enseignant pour construire de nouvelles activités d'apprentissage.

Dans la figure 15, l'apprenant est représenté au centre. Il acquiert, mobilise et associe les compétences représentées par les quatre cercles de couleur qui l'entourent. Les relations suivantes sont identifiées :

* Collaboration + Résolution de problèmes = Résolution de problèmes collaborative

* Résolution de problèmes + Pensée informatique = Résolution de problèmes à l'aide de l'informatique

* Pensée informatique + Créativité = Pensée informatique créative

* Créativité + Collaboration = Co-créativité

Ces relations s'intègrent dans un premier ensemble d'attitudes individuelles qu'est la pensée critique représentée par un cercle jaune dans le diagramme. Ces attitudes s'associent à des valeurs propres à l'apprenant mais aussi des valeurs portées par le groupe. Ces valeurs et attitudes sont nécessaires au sein du groupe social de l'apprenant et essentielles à l'apprentissage. Elles permettent de créer un environnement propice au développement et à la mobilisation des compétences.

Tous ces éléments se retrouvent dans les huit principes du connectivisme vus par George SIEMENS et résumés par Mohammed CHEKOUR :

1. L'apprentissage et la connaissance résident dans la diversité des opinions.

2. L'apprentissage est un processus reliant des noeuds spécialisés ou des sources d'information.

3. L'apprentissage peut résider dans des appareils non-humains.
4. La capacité d'en savoir plus est plus critique que ce que l'on sait actuellement.

5. Entretenir et maintenir des connexions est nécessaire pour faciliter l'apprentissage continu.

6. La possibilité de voir les liens entre les domaines, les idées et les concepts est une compétence de base.

7. Obtenir des connaissances précises avec la capacité de les mettre à jour est l'intention de l'apprentissage basé sur le connectivisme.

8. La prise de décision est un processus d'apprentissage en soi. L'importance que l'on donne à une information est variable dans le temps, selon les modifications de l'environnement de cette information.

Bien que les avantages de cette théorie aient été démontrés, elle ne fait pas l'unanimité dans la communauté scientifique. En effet Plon VERHAGEN ne considère pas le connectivisme comme une théorie de l'apprentissage mais plutôt comme un courant pédagogique qui "discute essentiellement du type de savoir que l'élève doit acquérir et des compétences à développer pour faire ces acquisitions. Le modèle connectiviste vise davantage l'organisation de l'apprentissage et n'indique rien sur comment l'élève apprend, donc sur le processus réel de l'apprentissage" [Duplàa et Talaat, 2011].

Emmanuel DUPLÀA cite également Bill KERR comme détracteur du connectivisme. Ce dernier "ne considère pas le connectivisme comme un changement radical au niveau théorique. Il pense en particulier qu'il existe déjà des théories utilisables à l'ère numérique et ne voit pas une grande différence entre le connectivisme et la théorie de la cognition distribuée"<fnref n="73" /> [Duplàa et Talaat, 2011].

## Les théories de l'apprentissage : conclusion

Les différentes théories présentées ont successivement apporté des éclairages et montré des évolutions concernant les fondements de l'apprentissage. Chacune présente des avantages et des limites.

<footnote n="73">73. "L'hypothèse de cognition distribuée a été formulée dans un contexte particulier où des chercheurs en sciences cognitives ont été amenés à se préoccuper de la conception d'artefacts informatisés pour réaliser des tâches à plusieurs. Elle est devenue progressivement un programme de recherche pour les sciences cognitives dont l'objectif est d'élargir l'unité d'analyse des processus cognitifs. Elle ne se réduit donc pas à une analyse des situations d'interaction entre un agent humain et un outil informatisé car l'ambition du programme est de comprendre comment fonctionne la cognition humaine" [Conein, 2004]</footnote>
La tâche de résolution de problème CreaCube, au centre de ce travail, ne relève pas d'une théorie en particulier mais tire profit de plusieurs d'entre elles.

En effet, cette tâche mobilise, entre autres, les compétences sensori-motrices de l'apprenant. Lors de la résolution de problème, ce dernier est filmé de sorte qu'il est possible d'observer son comportement face à l'outil d'apprentissage employé. Il est alors possible de faire le lien entre le système stimulus-réponse du behaviorisme et l'action de l'apprenant lors de la détection d'affordances, par exemple, lorsque l'apprenant détecte l'interrupteur et l'actionne. Il est alors possible de faire le lien entre cet exemple et la notion de réflexe pavlovien abordé par Frédéric ALEXANDRE.

Par ailleurs, lors de cette tâche, l'apprenant n'est pas considéré comme une boîte noire (comme c'est le cas dans le behaviorisme), mais bien comme un système complexe et actif qui mobilise des fonctions cognitives. Il fait notamment appel à ses mémoires pour résoudre le problème à l'aide de ses connaissances préalables (par exemple, ses connaissances sur les constituants d'un véhicule afin de répondre à la consigne). Cela fait référence au traitement complexe de l'information rencontré dans le cognitivisme. De plus, l'apprenant est considéré selon les trois mondes de la cognition, c'est-à-dire un corps (environnement externe) qui interagit avec l'environnement interne de l'apprenant et l'environnement extérieur, comme étudié par la théorie cognitiviste.

Dans la continuité de cela et en référence à la théorie constructiviste, l'apprenant est bien pris en compte comme un système complexe actif dont la construction cognitive permet la mobilisation de ses connaissances préalables mais également leur mise à jour lors de la tâche de résolution de problème. L'apprenant apprend de la situation, de son expérimentation et s'approprie les connaissances. Il est capable de faire des inférences pour arriver à la résolution du problème (par exemple, un véhicule a des roues posées sur un plan horizontal pour avancer, ce cube a des roues, alors les roues de ce cube doivent être positionnées sur le plan horizontal). Lors de cette tâche, l'apprenant peut tout aussi bien intégrer de nouvelles connaissances par un processus d'assimilation<sup>74</sup> ou mettre à jour des connaissances existantes par le processus d'accommodation<sup>75</sup>.

Enfin, la théorie connectiviste s'associe aux précédentes pour favoriser l'ap-

<footnote n="74">74. Assimilation : l'apprenant ne sait pas ce qu'est un interrupteur, il apprend que le système se met en marche ou s'arrête lorsqu'il l'actionne. Il intègre alors une nouvelle connaissance concernant l'objet interrupteur, par assimilation.</footnote>

<footnote n="75">75. Accommodation : l'apprenant sait qu'un interrupteur sert à allumer une lumière, il apprend que l'interrupteur permet la mise en marche du véhicule. L'apprenant procède alors à une accommodation, une mise à jour de ses connaissances sur l'objet interrupteur.</footnote>
préntissage, par le biais d'un objet robotique, de manière ludique permettant
de mobiliser toutes les ressources de l'apprenant dans tout ce qui le constitue
lui et son environnement. Les cubes sont un objet d'apprentissage robotique fa-
vorisant l'intérêt, la curiosité de l'apprenant et donc son engagement pour ré-
soudre la tâche d'apprentissage. C'est la nouveauté et la variété des outils pé-
dagogiques qui permet à l'apprenant de transférer ses connaissances à diverses
situations tout en s'adaptant à ce qui le constitue en tant qu'individu. En effet,
dans l'exemple de la tâche CreaCube, il n'existe pas une seule solution correcte
et l'apprentissage n'est pas conditionné à la réussite de la tâche. Les apprenants
peuvent faire appel à diverses ressources selon leurs propres connaissances, leur
créativité etc. pour réussir à résoudre le problème posé car il y a plusieurs ma-
nières de la résoudre. De plus, même un apprenant qui échoue dans la réalisation
de la tâche apprend en manipulant, en faisant des essais-erreurs, en étant curieux,
etc.

2.1.2 Modes d'acquisition

L'aspect théorique des différentes formes d'apprentissage humain est issu des théories de l'apprentissage précédemment explicitée. Elles conduisent à l'étude des modes d'acquisition.

L'objectif est ici de compléter brièvement le développement précédent en ex-
pliquant concrètement ce qui se joue durant l'apprentissage, ceci du point de vue
de l'expérience de l'apprenant et des observables qui peuvent être mesurés et sans
reprendre les éléments précédents tout en faisant le parallèle avec l'apprentissage
machine.

Jean-François RICHARD écrit dans la préface de l'ouvrage de Anh NGUYEN-XUAN [Nguyen-Xuan, 2021] qu'il y a différents modes d'acquisition de l'apprentissage humain qui seraient à l'origine des compétences cognitives. Il en cite quatre :

1. Le premier est la **résolution de problème**. Il consiste en "l'apprentissage guidé par la recherche d'un but que l'on s'efforce d'atteindre" [Nguyen-Xuan, 2021]. La tâche CreaCube étant une tâche de résolution de problème, ce mode d'acquisition est particulièrement intéressant à analyser 76. L'apprentissage machine se rapprochant le plus de ce mode et celui agis-

<footnote n="76">76. Voir la section 2.1.3.</footnote>
sant par renforcement. L'agent est mis en situation et prend des décisions en fonction de son état courant. C'est par un mécanisme d'essais-erreurs, par l'expérience qu'il apprend. Au fur et à mesure de processus décisionnel, l'environnement envoie un retour à l'agent sous forme de "récompense" ou "punition". Cela influence la suite du processus décisionnel, de façon à l'améliorer.

2. Le second mode permet l'apprentissage de règles, de manière intentionnelle ou non, à partir d'exemples. Cela permet d'étudier comment l'apprenant apprend sans avoir l'intention d'apprendre ou au contraire d'étudier l'élaboration de stratégies de découverte. L'apprenant perd le contrôle de la situation d'apprentissage alors que ses actions peuvent faire évoluer la situation dans le premier mode. À partir des informations ainsi obtenues, il en découvre alors les contraintes et apprend comment réussir la tâche. En apprentissage machine, il est possible de lier ce mode à l'apprentissage supervisé. Ce dernier permet d'aboutir à une réponse prédite par la machine face à une donnée d'entrée comparativement à des exemples. Cette comparaison permet l'ajustement des paramètres afin de réduire progressivement l'erreur.

3. Le troisième mode est centré sur les connaissances préexistantes à l'apprentissage. L'apprenant est ainsi entraîné à résoudre des tâches dans les mêmes conditions. Il doit alors mobiliser les connaissances acquises lors de ces situations d'apprentissage pour résoudre une tâche du même ordre mais avec des conditions supplémentaires. La notion de nouveauté est pointée ici. Par ailleurs, les deux précédents modes utilisent également les connaissances préexistantes que ce soit pour la résolution de problème ou pour l'apprentissage par l'exemple. L'apprentissage machine non-supervisé pourrait correspondre à ce mode d'acquisition en ce sens qu'il est basé sur des éléments a priori.

4. Le quatrième mode aborde les notions d'apprentissage intentionnel ou non intentionnel. Ces dernières sont étroitement liées dans ce quatrième mode (à l'inverse du second mode où elles apparaissent de manière distincte). Il est alors question d'apprentissage par relations causales (par exemple, relations de causes à effets). L'auteur cite les exemples d'acquisition phy-
sique (dessus/dessous) et conceptuelles (même/différent) lors du développement. Plusieurs recherches concernant l'apprentissage machine par référence causale sont menées afin de modéliser ce mode d'acquisition. Philippe BROUILLARD explique qu'en "intégrant des principes du domaine de la causalité [aux modèles d'apprentissage profond, purement statistiques], il devient possible de modéliser des changements encourus lorsque l'environnement subit des modifications" [Brouillard, 2021]. Il ajoute que "certaines des capacités désirées de l'intelligence artificielle (généraliser, développer et utiliser des modèles conceptuels) qui ne sont pas présentes dans les modèles actuels semblent atteignables en intégrant des concepts du domaine de la causalité" [Brouillard, 2021].

Ces modes d'acquisition sont mobilisés dans la tâche CreaCube dans le but d'étudier l'apprentissage humain. Le premier mode concernant la résolution de problème est au coeur de cette tâche. Lors de la résolution de cette dernière, les connaissances préalables sont mobilisées et ont une part importante : compréhension des consignes, connaissances accumulées sur les constituants d'un véhicule etc. Cela fait référence au troisième mode d'acquisition. Enfin, le quatrième mode est primordial dans le cadre de cette tâche puisque c'est grâce à celui-ci que l'apprenant peut s'adapter à son environnement et prendre en compte les changements qui s'opèrent lors de la manipulation des cubes par exemple. De plus, les exemples de relations causales cités précédemment par l'auteur sont tout à fait représentatifs de ce qui se joue ici : ce cube est au-dessous ou au-dessus de celui là (acquisition physique), ils se connectent entre eux sur cette face mais pas sur celle-ci (acquisition physique voire conceptuelle si le lien est fait avec la différence entre les affordances), ou encore cette face a des roues ce qui la rend différentes des autres (acquisition conceptuelle), etc.

En lien avec cela, Margarida ROMERO fait référence au *Learning Mechanics and Game Mechanics (LMGM) framework* comme un moyen de faire le lien entre les intentions pédagogiques et les éléments des actions de l'apprenant<sup>77</sup> [Romero et al., 2018].

<footnote n="77">77. "Overall, the Learning Mechanics and Game Mechanics (LMGM) model aims at providing a concise means to relate pedagogy intentions and ludic elements within a player's actions and gameplay" [Romero et al., 2018].</footnote>
### 2.1.3 Résolution de problème

Selon Patrick LEMAIRE "un problème est une situation dans laquelle une personne cherche à atteindre un but et ne dispose pas nécessairement en mémoire de la procédure pour y parvenir" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Ce type de situation peut être de nature intellectuelle (par exemple, des problèmes à résoudre dans le cadre scolaire) ou quotidienne, collective ou personnelle (par exemple, trouver une voiture ou bien résoudre un conflit entre soi et une autre personne).

Selon l'auteur, deux théories sont à considérer dans la résolution de problème : **l'approche gestaltiste** et **l'approche cognitiviste**. La première "propose de voir l'activité de résolution de problème comme une activité perceptive" [Lemaire et Didierjean, 2018] et suppose de regarder le problème sous un autre angle pour trouver la solution. L'approche cognitive, ou dite du traitement de l'information, "met l'accent sur la dimension continue de l'acheminement vers une solution et non sa soudaineté" [Lemaire et Didierjean, 2018].

#### L'approche gestaltiste

Cette approche considère que la résolution de problème a pour objectif d'arriver à une **Gestalt**. Cette dernière "est une forme ou configuration des éléments de la situation qui s'apparente à la solution recherchée. [...] le produit de tout processus perceptif et cognitif est la formation d'une Gestalt" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Selon la théorie gestaltiste, la recombinaison mentale des éléments d'un problème afin d'obtenir une configuration stable ou Gestalt correspond à la résolution d'un problème. Cette théorie étant basée sur l'aspect perceptif de la résolution de problème, elle consiste "à assembler les parties en un tout cohérent" [Lemaire et Didierjean, 2018].

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 16 – Les étapes de la résolution de problème selon la théorie gestaltiste.</figcaption></figure>

Cette figure représente les 4 étapes successives de la résolution de problème selon la théorie gestaltiste.

Afin de résoudre un problème, l'apprenant doit tout d'abord reconnaître l'existence du dit problème, c'est-à-dire constater un différence entre l'état actuel (ou état de départ) de la situation et l'état but (ou état désiré). L'atteinte
de ce but est conditionnée par la mise en place d'un certain nombre d'opérations mentales.

Quatre étapes ont été identifiées par les gestaltistes pour arriver à la résolution d'un problème. La figure 16 illustre ces quatre étapes.

1. **La préparation.** Cette étape a lieu lorsque l'apprenant admet l'existence du problème et les données qui le constitue. Comme évoqué précédemment, il constate l'écart entre l'état de départ et l'état but.

2. **L'incubation.** C'est au cours de cette dernière que l'apprenant fait des tentatives qui échouent ce qui le conduit à arrêter ses tentatives (du moins consciemment) de résolution et met le problème de côté durant une période.

3. **L'illumination.** Elle se produit après la phase précédente. L'apprenant a alors un insight<sup>78</sup> : "en anglais, insight signifie illumination soudaine [...], la solution du problème apparaît donc soudainement" [Lemaire et Didier-jean, 2018] à l'apprenant.

4. **La vérification.** Cette étape sert à confirmer l'insight. L'apprenant pro-cède à la vérification de l'illumination. C'est ici la correspondance entre la solution apparue soudainement et la solution réelle du problème, qui est vérifiée. Cela permet à l'apprenant de répondre à cette question : est-ce que la solution correspond à l'état but fixé au départ ?

Cette démarche se rapproche d'une séquence de pensée divergente puis conver-gente qui structure le mécanisme de la créativité, détaillé plus haut.

Par ailleurs, Patrick LEMAIRE explique que cette approche présente des li-mites. Les propositions implicites impliquées dans cette conception n'ont pas de validité établie. Cependant, cela ne veut pas forcément dire qu'il n'existe aucun processus mental inconscient dans la résolution d'un problème. Du point de vue des psychologues (non gestaltistes), la résolution de problème nécessite une des-cription élaborée des opérations mentales permettant d'arriver à la résolution du

<footnote n="78">78. Selon KÖHLER, le terme anglais *insight* est issu du terme allemand *Einsicht*. L'office québécois de la langue française l'apparente au terme français "intuition". https://fr.wikipedia.org/wiki/i/Insight_(psychologie_cognitive).</footnote>
problème. "Certains ajouteront : 'suffisamment précis pour que nous puissions
reproduire artificiellement cette chaîne d'opérations sur un ordinateur et faire
faire à l'ordinateur ce que fait un sujet humain de la même manière que le su-
jet' " [Lemaire et Didierjean, 2018]. Selon l'auteur, l'approche gestaltiste serait
applicable à une catégorie particulière de problèmes en lien avec l'implication de
l'insight. Il serait alors peu probable que l'ensemble des problèmes soient réso-
lus par la mise en place systématique et séquentielle des processus précédemment
définis. Cette approche a cependant permis d'explorer les processus engagés dans
la résolution de problème. Elle a aussi l'intérêt de pouvoir être rapprochée de mo-
dèles computationnels comme celui de l'équipe de Étienne KOECHLIN expliqué,
par exemple, dans la thèse de Maël DONOSO [Donoso, 2013].

L'approche cognitiviste

L'approche cognitiviste considère la résolution de problème comme un proces-
sus de traitement de l'information. Selon eux, la résolution de problème concerne
des problèmes avec des caractéristiques particulières :

* Ils ne nécessitent pas de connaissances préalables spécifiques<fnref n="79" />.

* Leur niveau de difficulté implique un certain temps de résolution ainsi qu'une certaine réflexion<fnref n="80" />, sans que les problèmes soient insolubles.

* Leurs propriétés peuvent être formalisées sous forme d'une simulation in-
formatique ou sous forme mathématique, de manière à permettre une com-
paraison de performance entre l'apprenant et la simulation. "Cette compa-
raison débouche souvent sur des informations très intéressantes relatives
au fonctionnement et à l'architecture du système humain de traitement de
l'information" [Lemaire et Didierjean, 2018].

Modéliser l'apprenant lors d'une tâche de résolution de problème place l'ap-
prenant dans une situation avec un but à atteindre sans que l'atteinte de ce but
ne soit immédiate et évidente. Elle est le moyen pour l'apprenant de mobiliser, de

<footnote n="79">79. "Des problèmes **nécessitant** des connaissances spécifiques seraient, par exemple, des exercices de physique ou de mathématiques. Des problèmes **ne nécessitant pas** pas de connaissance spécifique sont des problèmes comme la tour de Hanoï ou le problème de l'échiquier écorné" [Lemaire et Didierjean, 2018].</footnote>

<footnote n="80">80. "La réflexion est le processus cognitif qui s'engage face à une situation et qui reste limité à l'analyse de cette dernière" [Vacher, 2011]. Elle vise à rationaliser la perception d'une situation. Il ne faut pas confondre la réflexion et la réflexivité ("la réflexivité englobe la réflexion, elle est à la fois réflexion sur la situation et réflexion sur la réflexion" [Vacher, 2011]) ou encore avec le raisonnement (Voir la section 1.3.4).</footnote>
vérifier et/ou de consolider ses connaissances préalables mais aussi de recevoir de
nouvelles informations pour acquérir de nouvelles connaissances. Alain LIEURY
évoque le transfert d'apprentissage en rapport avec la flexibilité du cerveau grâce
à laquelle "un premier apprentissage facilite le deuxième" [Lieury, 2017]. Il est
ainsi possible de faire le lien avec la mobilisation des connaissances préalables
lors d'une tâche d'apprentissage comme la résolution de problème par exemple.
C'est exactement la problématique posée dans l'étude CreaCube.

Anh NGUYEN-XUAN indique que résoudre un problème implique de com-
prendre, de se représenter le problème. Cela induit donc, a minima, la néces-
sité de décrire l'état de départ ainsi que l'état-but (l'état atteint par l'appre-
nant à la résolution du problème) mais également de décrire les moyens qu'il est
possible d'utiliser pour résoudre la tâche. La compréhension du problème à ré-
soudre constituerait alors "une nouvelle connaissance pour la personne qui vient
de construire un réseau de relations liant les diverses données qu'elle a identi-
fié" [Nguyen-Xuan, 2021]. En d'autres termes, la compréhension du problème et
l'établissement d'un lien entre les éléments qui le constituent sont une connais-
sance. Cependant, l'autrice précise qu'elle diffère des connaissances préalables
puisqu'elle n'intègre pas la mémoire à long terme. Malgré cela, elle peut "contribuer ou ne pas contribuer à renforcer la connaissance" [Nguyen-Xuan, 2021]
préalable mobilisée.

Les cognitivistes distinguent les problèmes **mal définis** des problèmes **bien définis**.

"Dans un problème mal défini, l'état initial et l'état final du problème sont parfois uniquement partiellement spécifiés" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Les opérations nécessaires à la résolution du problème ne sont également pas clairement identifiées. Ces problèmes sont alors jugés comme étant à la fois les plus intéressants et à la fois les plus difficiles à étudier. Les études menées sur ce type de problèmes ont montré que les sujets les transformaient en problèmes bien définis afin d'atteindre la résolution. Ce processus consiste tout d'abord à spécifier l'état de départ et l'état but en élaborant des sous-problèmes précis. C'est la résolution de chacun de ces sous-problèmes qui conduirait à la résolution du problème. Par ailleurs, ce type de problèmes sollicite à la fois les connaissances générales et les connaissances spécifiques. Ainsi, un apprenant ayant des connaissances spécifiques sur les informations du problème a moins de difficulté à établir les sous-problèmes. Quant aux connaissances générales, elles sont mobili-
sées lorsque l’apprenant ne dispose pas de connaissances spécifiques sur certaines informations du problème. La tâche CreaCube est de ce type.

"Un problème bien défini est un problème dans lequel la situation de départ [(état initial)] et le but à atteindre [(état but)] sont clairement énoncés" [Lemaire et Didierjean, 2018]. Dans un problème bien défini, les critères issus du but à atteindre permettent d’en évaluer la solution. C’est l’atteinte du but qui permet de dire que le problème est résolu. En étudiant la résolution de ce type de problèmes, les chercheurs souhaitent identifier la suite des opérations mentales en jeu dans le processus de résolution. Patrick LEMAIRE cite la stratégie d’analyse "moyen-fin" élaborée par NEWELL et SIMON en 1972 dans la théorie General Problem Solver (GPS). "L’analyse moyen-fin consiste à comparer l’état présent du problème et son état visé et, ensuite, à sélectionner un opérateur qui permettra de réduire la différence" [Lemaire et Didierjean, 2018]. C’est un processus récursif qui implique, d’une part l’analyse de la différence et d’autre part, la sélection d’opérateurs permettant la réduction de la différence entre l’état de départ et l’état but jusqu’à obtenir la solution du problème. Cette stratégie suppose deux types d’habileté :

* "l'habileté à détecter la différence entre l'état désiré et l'état actuel du problème" [Lemaire et Didierjean, 2018];

* "l'habileté à mettre en oeuvre une action qui va réduire cette différence" [Lemaire et Didierjean, 2018].

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 17 – Étapes de résolution de problème selon la théorie cognitiviste.</figcaption></figure>

Cette figure représente les étapes de résolution de problème selon la théorie cognitiviste et plus précisément la théorie du *General Problem Solver*.

La théorie dite du *General Problem Solver* est une théorie computationnelle (elle a été implémentée et testée par des simulations). Elle a été conçue de telle
manière à permettre la résolution de divers problème en se basant sur des postu-
lats très précis au sujet des processus cognitifs. Elle met en oeuvre quatre étapes
de traitement de l'information permettant d'aboutir à la résolution du problème
posé<sup>81</sup>. Ces étapes sont représentées dans la figure 17 et explicitées ci-dessous :

1. **La représentation du problème.** C'est au cours de cette étape que l'espace problème est construit. L'espace problème est composé de l'état initial, l'état final du problème ainsi que de ses contraintes. Il permet de récuper les informations pertinentes en mémoire à long terme (identification de la ressemblance entre cette situation et une situation vécue antérieurement) <sup>82</sup>. Cet espace est construit par l'apprenant et non donné d'emblée avec le sujet du problème. Il sera affecté par tout ce que l'apprenant sait à propos du problème et de sa résolution.

2. **La sélection de l'opérateur.** Au cours de cette étape, l'apprenant cherche une opération pertinente à effectuer afin de faire évoluer l'état initial du problème. Il est possible que des ensembles d'opérateurs soient déjà associés dans l'espace problème et certains pourront être sélectionnés ou inventés. Plus l'espace problème est petit, plus il est facile d'identifier les opérateurs adéquats. À l'inverse plus l'espace problème est grand plus l'opérateur est difficile à trouver et plus l'utilisation d'heuristiques<sup>83</sup> est privilégiée par les apprenants. Le choix de l'opérateur est conditionné par le niveau de réduction de l'écart entre l'état initial et l'état but (plus l'opérateur amenuise la différence entre les deux états, plus il est jugé adéquat).

3. L'application de l'opérateur sélectionné. Un nouvel état du problème est ici atteint pouvant correspondre ou non à l'état but, s'en rapprocher ou non. L'état but peut être atteint avec un seul opérateur ou peut en nécessiter plusieurs.

4. L'évaluation de l'état du problème. L'état atteint, par la mise en action de l'opérateur sélectionné précédemment, est ici évalué. L'état actuel

<footnote n="81">81. Cette structuration a influencé différentes architectures cognitives traitées par Antonio LIETO
[Lieto et al., 2018, Lieto, 2021] mais qui ne seront pas abordées ici.</footnote>

<footnote n="82">82. Il est ici question de l'analogie : "l'analogie est une heuristique qui cherche les similitudes entre un problème à résoudre et un problème résolu par le passé" [Lemaire et Didierjean, 2018].</footnote>

<footnote n="83">83. "Une heuristique est une règle d'actions non systématiques ou une stratégie générale qui peut conduire à une réponse (correcte ou non) assez rapidement" [Lemaire et Didierjean, 2018].</footnote>
peut correspondre à l'état but et l'apprenant considère alors que le pro-
blème est résolu. À l'inverse, l'état actuel diffère de l'état but et l'apprenant
reprend le processus de résolution à l'étape 1 (il réévalue sa représentation
du problème) ou à l'étape 2 (il recherche et sélection un nouvel opérateur).

"La mise en oeuvre de chacune de ces étapes est fortement influencée par les contraintes générales qui pèsent sur la cognition humaine, comme les limites de la mémoire de travail ou comme les connaissances déclaratives et procédurales stockées en mémoire à long terme, ainsi que par certaines caractéristiques individuelles" [Lemaire et Didierjean, 2018] des apprenants.

Le modèle *General Problem Solver* est constitué de deux composants pri-
mordiaux dans le processus de résolution de problème : **la représentation du problème** et **la recherche de la solution**.

Le premier composant, **la représentation du problème**, a été modélisé
dans le cadre de la théorie *General Problem Solver*. La modélisation qui en ré-
sulte est appelée UNDERSTAND. "Il s'agit d'un programme de lecture qui
extrait la structure profonde (syntaxique et sémantique) des phrases et construit,
à partir de là, une description globale du problème et de ses parties"[Lemaire et
Didierjean, 2018].

Le second composant, **la recherche de la solution**, se divise en deux mé-
thodes : les algorithmes⁸⁴⁸⁵ et les heuristiques.

La recherche en arrière, l'analogie et l'analyse moyen-fin sont des exemples
d'heuristiques. Les deux derniers (l'analogie et l'analyse moyen-fin) ont déjà été
abordés précédemment. Le premier exemple, la recherche en arrière se limite à
une certaine catégorie de problèmes dont le but est clairement défini. Cette forme
d'heuristique "commence par identifier le but à atteindre, l'état initial du pro-
blème et cherche à aller du but à l'état initial" [Lemaire et Didierjean, 2018] (par
exemple, lorsque le problème à résoudre est un labyrinthe). Ce type de recherche
peut également servir à mieux identifier des sous-buts faciles à atteindre.

<footnote n="84">84. "Un algorithme est une règle ou une séquence d'actions qui, si elle est appliquée correctement, aboutit nécessairement à une réponse correcte" [Lemaire et Didierjean, 2018].</footnote>

<footnote n="85">85. "La recherche dans l'espace problème peut mettre en oeuvre deux algorithmes : une recherche aléatoire ou une recherche systématique" [Lemaire et Didierjean, 2018].</footnote>
La résolution de problème nécessite de faire preuve de créativité notamment lors de la recherche d'opérateurs. Cela nécessite cependant la capacité d'explorer de nouvelles voies en sortant des schémas classiques de pensée. La créativité et donc la résolution de problème peuvent être entravées par deux obstacles : **la fixité fonctionnelle et l'ancrage dans un contexte** (aussi appelé effet *Einstellung*).

La fixité fonctionnelle correspond à l'incapacité d'attribuer d'autres fonctions à un objet que sa fonction habituelle. Il s'agit comme dans le problème de la bougie<sup>86</sup> d'être capable de découvrir d'autres fonctions possibles d'un objet dans une contexte donné, donc d'autres affordances au sens défini dans ce document. Lorsqu'un individu peut passer outre cette limite, il peut faire d'avantage preuve de créativité et résoudre des problème plus compliqués.

L'ancrage dans un contexte ou effet *Einstellung* est un "effet de fixation mentale observé en résolution de problèmes. Pour résoudre un problème, les sujets utilisent la même stratégie que celle utilisée à une série de problèmes précédents, même si la stratégie n'est pas la plus adaptée pour résoudre ce problème particulier" [Lemaire et Didierjean, 2018]. L'apprenant a alors du mal à se détacher de la solution qu'il connaît déjà alors qu'une autre, plus créative, serait plus pertinente et efficace. Cette première idée est comme fixée, ancrée dans le contexte.

## De l'état présent à l'état but

Tout au long de ce travail, il a été question de but, de sous-but, d'état but. Cependant, le terme but n'a pas été précisément défini même si le sens commun permet de comprendre les éléments abordés précédemment. Ici, il apparaît nécessaire d'en donner une définition. "*Un but est tout ce qu'un individu s'efforce d'accomplir. [...] Plus précisément, un but est une représentation cognitive centrée sur le futur d'un état final désiré qui guide le comportement*" [Reeve, 2017].

Comme énoncé précédemment, la résolution de problème consiste à réduire la différence entre l'état présent et l'état visé (le but). Cette différence correspond à un écart, une divergence, une incongruité. Celle-ci aurait des propriétés motivationnelles qui permettent de remédier à cette incongruité par l'élaboration d'un plan d'action afin d'accéder à l'état but et ainsi retrouver la congruité.

Le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter représente le mécanisme cognitif "par

<footnote n="86"><sup>86</sup> Dans le problème de la bougie de Karl Duncker https://fr.wikipedia.org/wiki/Problème_de_la_bougie, un objet doit être utilisé de manière non conventionnelle pour résoudre un problème de prime abord insoluble.</footnote>
lequel les plans dynamisent et dirigent le comportement" [Reeve, 2017]. La première étape (tester) de ce modèle correspond à une évaluation de l'état actuel par rapport à l'état but. Il y a incongruité si une divergence entre les deux états est constatée ce qui engage l'élaboration d'un plan d'action (étape "opérer". C'est lorsque les actions mises en place permettent d'obtenir l'état de congruité au test suivant que le processus s'arrête (étape "quitter"). À l'inverse, lorsque la première phase de test ne révèle pas de divergence, il y a congruité ce qui permet de passer directement à l'étape "quitter" sans avoir à effectuer d'actions.

Selon Johnmarshall REEVE, il existe deux types d'écart : la réduction de l'écart et la création d'écart.

Le premier type est fondé "sur un feed-back qui détecte la divergence et qui sous-tend des plans d'actions et une motivation corrective" [Reeve, 2017]. Ce feed-back est en fait un retour d'information provenant de l'environnement et qui concerne le niveau de performance de l'apprenant quant à la différence entre l'état actuel et l'état but. C'est une boucle de rétroaction négative qui réduit les écarts : "une divergence apparaît, une action est entreprise, et la rétroaction négative (la divergence se réduit) met fin à cette action" [Reeve, 2017].

Le second type est fondé sur un système de proaction "dans lequel la personne envisage et définit d'avance un but futur de niveau supérieur" [Reeve, 2017] qui n'existe pas encore dans l'espace problème. Dans ce cas, il s'agit d'une boucle de rétroaction positive : "une divergence est créée, une action est entreprise, et la rétroaction positive énergise davantage de création d'écart" [Reeve, 2017]. Cette boucle agrandit la divergence.

La divergence ou l'incongruité (ou l'écart) est à la base de la motivation qui engendre l'action, quelque soit son type. La réduction d'écart correspond à la **motivation corrective**, elle est réactive, cherche à dépasser l'insuffisance et fait référence à un système de rétroaction. Par ailleurs, la création d'écart correspond à la **motivation de fixation des buts**, elle est proactive, cherche la croissance et fait référence à un système de prévention.

"La motivation corrective active un processus de prise de décision, dans lequel l'individu envisage de nombreuses façons de réduire l'inadéquation présent-idéal : changer de plan, changer de comportement (augmenter l'effort) ou quitter le plan dan sa totalité" [Reeve, 2017]. il s'agit d'un processus dynamique et flexible qui pousse l'apprenant à poursuivre l'action l'action la plus adaptée. La motivation corrective est ce qui permet de réévaluer le plan d'action afin d'aboutir à la
résolution du problème.

La fixation de buts "génère une motivation en focalisant l'attention des [ap-
prenants] sur la divergence (ou l'incongruité) entre leur niveau présent d'ac-
complissement [...] et leur niveau idéal d'accomplissement [...]. Les chercheurs
désignent cette divergence [...] par l'expression 'écart but-performance' " [Reeve,
2017]. Cela permet d'augmenter la performance, notamment dans une tâche de
résolution de problème.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 18 – La résolution de problème basée sur la théorie General Problem Solver et le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter.</figcaption></figure>

Cette figure reprend la figure 17 basée sur la théorie General Problem Solver en y ajoutant les éléments du modèle TOTE (Test-Operate-Test-Exit) ou TOTQ en français (Tester-Opérer-Tester-Quitter).

Compte tenu de tous ces éléments il est possible d'établir un parallèle entre la
théorie General Problem Solver et le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter. Pour
cela, la figure 17 a été reprise pour tenter d'y intégrer ces nouvelles informations.
La figure 18 en est le résultat. Les étapes de la résolution de problème ont été
préservée mais certains processus ont été précisés. En effet, à l'issue de l'évalua-
tion, l'incongruité (divergence entre l'état présent et l'état but) ou la congruité
(concordance entre les deux états) sont mis en avant et permettent d'aboutir à
une conclusion sur l'état du problème : résolu ou non résolu, but atteint ou non
atteint. Le plus délicat est d'identifier à quel moment les rétroaction négative
et positive interviennent. L'étape "opérer" du modèle pourrait correspondre à
l'étape 2 de la théorie à la base de cette figure. De l'état "problème non résolu"
au retour à l'étape 2, ce serait le processus de rétroaction négative qui inter-
viendrait. En effet, elle fait référence à la motivation corrective qui permet de
réévaluer le plan d'action et donc de sélectionner de nouveaux opérateurs. Par
ailleurs, de manière moins évidente, ce serait la rétroaction positive qui condui-
rait l'apprenant à retourner à l'étape 1 à l'issue de l'évaluation. Cela fait référence à la motivation de fixation de buts. En effet, c'est lors de la représentation du problème que les buts sont identifiés. Cependant, dans ce type de rétroaction, chaque nouveau but fixé doit être plus difficile que le précédent. Or, si à l'issue de l'évaluation, le problème n'est pas résolu mais que l'état but n'est pas différent du précédent, il n'est pas possible de parler de rétroaction positive. De plus, si le retour à l'étape 1 conduit à la fixation d'un nouveau but, il sera forcément d'un niveau inférieur<fnref n="87" /> pour faciliter la résolution du problème. Par conséquent, la rétroaction positive pourrait être vraie pour la fixation de nouveaux sous-butts conduisant à l'état but, à condition que cet état final n'ait pas été fixé d'émblée<fnref n="88" />. Compte tenu de cela, le modèle décrit dans la figure 18 n'est pas tout à fait correct.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 19 – La résolution de problème basée sur la théorie General Problem Solver et le modèle Tester-Opérer-Tester-Quitter : version améliorée.</figcaption></figure>

Cette figure reprend la figure 18 basée sur la théorie General Problem Solver avec les éléments du modèle TOTE (Test-Operate-Test-Exit) ou TOTQ en français (Tester-Opérer-Tester-Quitter) et en intégrant la distinction entre but et sous-but.

Concernant les réserves précédemment citées au sujet du processus de rétroaction positive, il a été nécessaire de revoir la figure 18. C'est dans la figure 19

<footnote n="87">87. Il sera une étape intermédiaire conduisant à l'état but.</footnote>

<footnote n="88">88. C'est-à-dire que les buts doivent être fixés de sorte que leur difficulté soit croissante à l'issue de chaque rétroaction positive.</footnote>
que cela a été réalisé. Il est possible d'y voir apparaître la notion de sous-but.
En effet, pour atteindre l'état but (qui correspond à la résolution du problème)
il sera nécessaire d'identifier, lors de la représentation du problème, un sous-but
plus facilement atteignable que l'état but. L'évaluation de la mise en action du
plan établit s'il y a incongruité ou congruité. Dans le premier cas, le sous-but
n'est pas atteint. Il y a alors une rétroaction négative conduisant à la révision
du plan par le biais de la motivation corrective. Dans le second cas, la congruité
fait référence à l'atteinte du sous-but. Cette atteinte peut conduire à deux nou-
veaux états selon deux nouveaux processus. Si le sous-but est atteint et qu'il y a
congruité avec l'état but alors le problème est résolu. À l'inverse c'est le processus
de rétroaction positive qui entre en jeu menant à une nouvelle représentation du
problème avec l'identification d'un nouveau sous-but plus difficile. Ce processus
fait appel à la motivation de fixation des buts.

Résolution de problème : conclusion

Cette partie a permis de poser le cadre théorique de la résolution de problème en abordant les courants gestaltiste et cognitiviste. Il en est ressorti que l'approche gestaltiste était relativement précurseur des autres recherches menées dans ce domaine. C'est cependant l'approche cognitiviste qui est la plus pertinente pour le sujet travaillé ici. Cette approche a permis d'identifier et de définir les notions essentielles à la compréhension du processus de résolution de problème ainsi que l'importance des buts dans celui-ci.

Dans le cadre de la tâche de résolution de problème CreaCube, l'espace pro-
blème est construit par l'apprenant afin de se représenter les éléments et moyens
à mettre en oeuvre pour atteindre l'état but : assembler les quatre cubes pour
constituer un véhicule qui avance de manière autonome d'un point A vers un
point B. Il établit des sous-buts à atteindre pour constituer ce véhicule. Par
exemple, un véhicule a des roues donc le sous-but est de trouver des roues. Le
plan d'action consiste alors à explorer, manipuler les cubes pour chercher et iden-
tifier des roues. Il peut atteindre ce sous-but et ainsi arriver par rétroaction po-
sitive à la fixation d'un nouveau sous-but après avoir procédé à une nouvelle
représentation du problème : par exemple, un véhicule a un moteur, le sous-but
consiste alors à trouver un moteur. À l'inverse, l'apprenant peut ne pas atteindre
ce sous-but faisant appel à la motivation corrective qui lui permettra de revoir,
d'affiner son plan d'action : par exemple, prendre chaque cube un par un, ex-
plorer chacune des faces... Une fois ce processus répété plusieurs fois, l'appre-
nant peut atteindre le dernier sous-but qui correspondra alors à l'état but et le
conduira à la réussite de la tâche.

Au sein de ce travail, et d'autant plus dans cette partie, la notion de motivation est apparue comme transversale et primordiale pour solutionner une tâche de résolution de problème. Ici, il a été question de motivation corrective et de motivation à la fixation de buts. Les notions de motivation intrinsèque et extrinsèque, de curiosité et d'engagement ont également été citées dans les sections précédentes. Elles sont au coeur du sujet traité ici et plus spécifiquement du sujet traité par l'équipe FLOWERS. Elles vont donc être abordées plus en détail notamment par l'analyse des travaux menés au sein de l'équipe FLOWERS.

## 2.2 La motivation

### 2.2.1 Généralités

Alain LIEURY explique, en 2020, que différents termes du langage courant sont utilisés, plus ou moins indifféremment, pour parler de motivation sans pour autant avoir le même sens. Il propose donc de définir la motivation comme "comme l'ensemble des mécanismes biologiques et psychologiques qui permettent le déclenchement de l'action, l'orientation (vers un but ou, à l'inverse, pour s'en éloigner) et enfin l'intensité et la persistance : plus on est motivé et plus l'activité est grande et persistante" [Lieury et Léger, 2020]. Cela fait le lien avec les différents éléments abordés dans les sections précédentes sur les processus cognitifs et les mécanismes de la résolution de problème.

L'auteur avait déjà utilisé cette définition dans un autre ouvrage en 2017 [Lieury, 2017] et dans lequel il y différenciait deux types de besoins : les besoins innés ou besoins primaires en lien avec les mécanismes biologiques (faim, soif...) et les besoins ou motivations apprises qualifiés de secondaires plutôt en lien avec les mécanismes psychologiques. Ce deuxième type de besoins résulterait de l'apprentissage ou du moins se complexifieraient avec les apprentissages.

Jean-Philippe ABGRALL définit la motivation comme un processus dynamique résultant de deux besoins : la **compétence perçue** et l'**autodétermination**. La compétence perçue serait "la représentation"<fnref n="89" /> que l'on a de ses

<footnote n="89">89. Catherine GARNIER définit le concept de représentation comme "un phénomène mental qui correspond à un ensemble plus ou moins conscient, organisé et cohérent, d'éléments cognitifs, affectifs et du domaine des valeurs concernant un objet particulier. On y retrouve des éléments conceptuels, des attitudes, des valeurs, des images mentales, des connotations, des associations, etc. C'est un univers symbolique, culturellement déterminé, où se forgent les théories spontanées, les opinions, les</footnote>
capacités cognitives, c'est-à-dire la métacognition" [Abgrall, 2012]. L'autodétermination correspondrait à la "représentation de soi dans la société, dans son environnement" [Abgrall, 2012].

Il précise que les émotions jouent un rôle décisif au niveau de ces deux types de représentation. Des émotions "positives" vont favoriser des représentations positives et a fortiori la motivation. À l'inverse, des émotions "négatives" vont être à l'origine des stratégies d'évitement (en opposition avec la motivation)<fnref n="90" />. Dans ce cas, "les perceptions sont en général faussées par le côté affectif trop important qui prime sur la réalité du cognitif et la négation de la personne" [Abgrall, 2012]. Les représentations qu'a l'apprenant vis-à-vis de lui-même au sein de son environnement ainsi que celles qu'il attribue aux autres<fnref n="91" /> ont une influence importante sur l'engagement cognitif de l'apprenant dans la résolution d'une tâche d'apprentissage.

Cet engagement sera aussi fonction "de ses orientations, de ses choix généraux, de ses convictions" [Abgrall, 2012] et détermine une implication personnelle positive ou négative : cela est nommé le conatif.

Pour résumer, selon Jean-Philippe ABGRALL, la motivation est influencée par le conatif, le cognitif et l'affectif.

Par ailleurs, Fabien FENOUILLET a étudié en détail différentes théories de la motivation afin d'établir des définitions précises. Il commence par donner une **définition simplifiée** basée sur l'impact comportemental : "la motivation est ce qui explique le dynamisme du comportement" [Fenouillet, 2016]. Par cette définition, il revient au sens étymologique du mot motivation<fnref n="92" /> selon lequel la motivation permettrait d'expliquer, de justifier, de soutenir et de faire persister un comportement, une action, un mouvement.

En confrontant plusieurs théories et définitions à cette définition simplifiée, l'auteur aboutit à une **définition générale** qui prend en compte l'individualité de la motivation : "la motivation désigne une hypothétique force intra-individuelle protéiforme<fnref n="93" />, qui peut avoir des déterminants internes et/ou externes multiples, et qui permet d'expliquer la direction, le déclenchement, la persistance et l'intensité du comportement ou de l'action" [Fenouillet, 2016].

<footnote>préjugés, les décision d'action, etc." [Garnier et Sauvé, 1999].</footnote>

<footnote n="90">90. Les émotions, leur classification, leur niveau d'intensité ainsi que leurs mécanismes ont été abordés dans la section 1.3.7. Il y est notamment question de leur impact sur les processus cognitifs, la prise de décision et l'apprentissage dans lesquels la motivation est impliquée.</footnote>

<footnote n="91">91. Ce qu'il pense que les autres pensent de lui.</footnote>

<footnote n="92">92. Du latin *moveo* signifiant mouvoir, bouger.</footnote>

<footnote n="93">93. Qui peut prendre diverses formes.</footnote>
L'auteur qualifie la motivation de "force interne" ayant des effets variés ap-
partenant à une des quatre catégories suivantes :

* **Direction.** "La motivation est une force qui oriente l'individu vers certaines finalités. Le comportement motivé a un sens qui peut être interprété ou analysé en fonction du ou des résultats produits" [Fenouillet, 2016].

* Déclenchement. "Un des effets les plus visibles de la motivation est lié à la modification du comportement. [...] Le déclenchement n'est donc pas lié à un simple ajustement comportemental, mais révèle la présence d'une nouvelle motivation" [Fenouillet, 2016].

* Persistance. "Adopter un comportement sur la durée peut s'expliquer d'un point de vue motivationnel à partir du moment où son maintien nécessite l'exercice volontaire d'une certaine force<fnref n="94" />. [...] Expliquer la persistance consiste donc à comprendre la nature de cette volonté de faire perdurer l'action ou le comportement" [Fenouillet, 2016].

* **Intensité.** "L'intensité est sans doute l'effet motivationnel le moins am-
bigu. La production d'un effort s'explique nécessairement par la présence
d'une force. [...] Un individu peut produire un effort avec pour objectif de
paraître motivé [...]. Dans ce cas, la finalité est d'apparaître motivé, et ce,
indépendamment de la finalité de l'activité considérée" [Fenouillet, 2016].

Fabien FENOUILLET explique que même si les effets produits, mentionnés
précédemment, permettent de caractériser en partie la motivation, ils ne per-
mettent pas d'en définir la nature. "C'est un problème d'autant plus complexe
que de nombreuses théories motivationnelles s'appuient sur des conceptualisa-
tions en termes de but, d'intérêt, d'envie, de besoin ou de curiosité pour parler
de motivation" [Fenouillet, 2016]. Il semble alors difficile d'établir une défini-
tion globale de la motivation qui permettrait d'expliquer sa nature sans être
spécifique à une conception en particulier. L'auteur se propose alors de don-
ner une définition théorique qui serait basée sur des catégories les plus générales
possibles. Il cite notamment l'exemple de la théorie de l'autodétermination qui
categorise la motivation comme étant soit intrinsèque, soit extrinsèque. "La mo-

<footnote n="94">94. "Les théories volitionnelles se basent sur le concept de volonté⁹⁵ pour expliquer la persistance de l'action; la théorie de l'autodétermination estime que le self cherche à satisfaire ses besoins fondamentaux" [Fenouillet, 2016].</footnote>
tivation suppose non seulement qu'il y ait un motif au comportement de l'individu mais aussi que ce dernier soit en mesure d'anticiper les effets de ce comportement s'il se décide à agir" [Fenouillet, 2016]. Cette définition relève d'un modèle inté- gratif (représenté dans la figure 20) visant à "proposer une classification globale des théories motivationnelles et repose sur des catégories relativement générales" [Fenouillet, 2016].

L'auteur a défini sept ensembles conceptuels regroupant les catégories concep-
tuelles de la motivation :

1. Motif primaire. "Les motifs primaires, qui visent à expliquer l'origine de la motivation d'un point de vue psychologique, sont de deux ordres : les **instincts et les besoins**" [Fenouillet, 2016]. L'instinct est ce qui pousse un individu à faire une action dirigée vers un but dont il n'a pas conscience. Les besoins peuvent être physiologiques (faim, soif, etc.) ou psychologiques (en lien avec les relations sociales par exemple).

2. Motif secondaire. Ils sont à différencier des motifs primaires car "ils ne cherchent pas à expliquer l'origine absolue (du point de vue psychologique) du comportement et ils admettent que l'environnement puisse contenir des facteurs à même d'être à l'origine de la motivation" [Fenouillet, 2016]. Cet ensemble regroupent douze catégories conceptuelles<fnref n="96" /> : **valeur, but, intérêt, estime de soi, drive** (énergie, dynamisme), **dissonance, émotion, curiosité, intention, trait de personnalité** et **motifs originaux**.

3. Prédiction. La prédiction est une des deux facettes du but<fnref n="97" />. Le but faisant référence à la prédiction est en fait l'anticipation de la réalisation d'un état final. La probabilité subjective du succès ou de l'échec repose sur cette anticipation : le terme d'expectation est utilisé pour décrire cela. Cet ensemble comporte quatre catégories conceptuelles : **relation expectation-**

<footnote n="96">96. Ces douze catégories ne seront pas définies ici. Certains de ces concepts ont été abordés, définis dans les sections précédentes et d'autres seront abordés plus en détail dans la suite de ce travail (comme la motivation dirigée par le but ou encore par la curiosité).</footnote>

<footnote n="97">97. Le but peut aussi faire référence à l'anticipation de l'état final. Il s'agit alors d'un but au sens de motif.</footnote>
valeur<fnref n="98" />, distinction expectation-valeur<fnref n="99" />, expectation de contrôle<fnref n="100" /> et la prédiction imaginaire<fnref n="101" />.

4. La prise de décision. Dans cet ensemble, c'est "la sélection d'une action par l'individu parmi toutes les alternatives possibles" [Fenouillet, 2016] qui est présenté comme l'un des enjeux de la motivation. La volition est ici une variable explicative de la prise de décision et s'associe à la motivation pour effectuer un choix. Cet ensemble comporte deux catégories conceptuelles : l'engagement<fnref n="102" /> et la décision<fnref n="103" />.

5. La stratégie. Cet ensemble va au-delà des aspects théoriques traités dans les ensembles précédents. Il met en avant que la mise en place d'un but ne permet pas à la motivation d'influencer la performance si la manière d'y parvenir n'est pas identifiée. "Si l'individu ne connaît pas la meilleure stratégie à mettre en oeuvre, le fait de le motiver au travers de l'assignation d'un objectif peut même être contre-productif" [Fenouillet, 2016]. Cet ensemble intègre deux catégories conceptuelles : la stratégie cognitive<fnref n="104" /> et la stratégie émotionnelle<fnref n="105" />.

<footnote n="98">98. "Probabilité qu’un niveau d’effort donné produise un certain niveau de performance. [...] Le terme d’instrumentalité [qualifie] une expectation de second niveau qui permet d’établir la probabilité qu’un niveau de performance produise un résultat donné" [Fenouillet, 2016].</footnote>

<footnote n="99">99. Ici, l'expectation est utilisée comme le synonyme de "l'attente". Elle se définit comme "une croyance de l'individu en sa capacité d'organiser et d'exécuter la ligne de conduite requise pour produire des résultats souhaités" [Fenouillet, 2016]. L'impact sur la valeur n'est plus considéré dans la relation entre l'expectation et la probabilité qu'un résultat se produise.</footnote>

<footnote n="100">100. "L'expectation de résultat est asujettie aux croyances de contrôle. [...] Cette croyance de contrôle spécifie dans quelle mesure le self peut produire des évènements désirés ou prévenir des évènements non désirés" [Fenouillet, 2016].</footnote>

<footnote n="101">101. C'est ici une composante subjective de la prédiction qui est considérée. C'est une prédiction qui n'est pas basée sur des probabilités objectives mais sur des croyances issues des expériences passées.</footnote>

<footnote n="102">102. Il est nécessaire de différencier la phase pré-décisionnelle des phases post-décisionnelles. C'est durant la première que "l'individu délibère sur les différentes motivations qui le poussent à agir" [Fenouillet, 2016]. Durant les phases post-décisionnelles "la réflexion de l'individu n'est plus de savoir pourquoi il agit mais comment faire. Autrement dit, une fois que l'individu a prise la décision de s'engager dans l'action, il remet plus en cause la motivation qui l'a conduit dans l'action. Il est engagé" [Fenouillet, 2016]. Les notion des persistance et prolongation dans l'activité ont une place centrale dans le concept d'engagement.</footnote>

<footnote n="103">103. "Le principe de décision [...] semble être basé sur une évaluation de coûts et de bénéfices qui peuvent prendre de multiples formes [...]. Cette évaluation peut être appréhendée comme un calcul, ce qui suppose que l'Homme soit un être rationnel" [Fenouillet, 2016]. Cela est basé notamment sur le raisonnement humain.</footnote>

<footnote n="104">104. "Les stratégies cognitives sont des plans, des moyens généralement explicites, que met en oeuvre un individu pour parvenir à une fin" [Fenouillet, 2016]. Elles sont mises en oeuvre lorsque l'effort seul ne suffit pas à atteindre une performance.</footnote>

<footnote n="105">105. Les stratégies émotionnelles "sont des plans ou des moyens, plus ou moins explicites pour l'individu, mis en oeuvre pour gérer les émotions en général et l'anxiété en particulier" [Fenouillet,</footnote>
6. **Le comportement.** "Le terme comportement a un double sens : au sens restreint, on désigne surtout l'action que le sujet exerce sur une situation (la réaction à un stimulus dans le modèle behavioriste), dans un sens plus large, le terme comportement réfère à l'ensemble des fonctions et proces-sus psychologiques" [Fenouillet, 2016]. Pour comprendre la motivation, il serait nécessaire de comprendre l'intention à l'origine du comportement observable<fnref n="106" />. La motivation déclenche, oriente, augmente l'intensité et la persistance du comportement.

7. **Le résultat.** Le résultat correspond à "l'aboutissement d'une action ou d'un comportement" [Fenouillet, 2016]. Lors de l'évaluation d'un résultat, la mo-tivation peut être un facteur parmi d'autres (facteur de la performance, de la résignation ou du bien-être). D'autres résultats ne sont "explicables qu'uniquement en rapport avec une explication motivationnelle" [Fenouillet, 2016]. Le flow (ou flux) est une forme de résultat. C'est "une expérience optimale surgissant quand les compétences ne sont ni dépassées ni sous-utilisées. [...] Le flow est conçu comme une expérience qui procure une récompense intrinsèque" [Fenouillet, 2016].

Ces ensembles sont représentés par les carrés mauves dans la figure 20. Les relations entre chacun de ces ensembles sont imagées par les différentes flèches de couleur.

**L'autorégulation** (en jaune) agit à trois niveau de la motivation : le motif secondaire (celui de l'action), la prise de décision (les moyens, les coûts et les bénéfices du choix effectué sont reconsidérés) et au niveau des stratégies (modification des stratégies permettant de garantir un apprentissage optimal ou une gestion du stress efficace).

**La satisfaction** (en vert) est un retour du résultat vers le motif initial : l'individu est satisfait lorsque le résultat répond au motif initialement identifié.

**L'orientation** (en bleu) est la relation inverse de la satisfaction : elle part des motifs pour aller vers le résultat. Cette relation explique l'orientation du comportement (le motif orienterait alors le comportement).

<footnote n="2016">2016].</footnote>

<footnote n="106">106. "Mesurer la motivation de l'élève uniquement sur ses performances scolaires par exemple peut laisser penser que l'élève n'est pas motiver si les performances n'augmentent pas alors que c'est peut-être uniquement l'effet du comportement sur la performance qui n'est pas visible" [Fenouillet, 2016].</footnote>
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 20 – Modèle intégratif de la motivation.</figcaption></figure>

Cette figure est inspirée d'un schéma réalisé par Fabien FENOUILLET [Fenouillet, 2016] et représente
le modèle intégratif de la motivation.

L'attente (en gris) va de la prédiction vers le résultat. Elle correspond au temps de latence entre l'élaboration des probabilités d'échec ou de réussite et leur vérification. L'évaluation (en orange) est le feedback qui permet d'adapter ces prédictions ou d'ajuster le comportement. Ces deux relations impactent fortement la motivation.

La figure 20 est divisée en deux parties faisant référence à la **motivation** et à la **volition**. Ces deux parties sont en fait deux étapes de la motivation.

Les motifs et la prédiction font partie de l'étape purement motivationnelle.
La prise de décision est une frontière qui la sépare de l'étape volitionnelle. C'est
l'orientation du comportement (but, besoin, intérêt, etc.) qui entre en jeu ici.
Cela permet de comprendre ce qui est à l'origine (déclenchement) de ce compor-
tement ainsi que son intensité.

La deuxième étape prend sa source au niveau de la prise de décision. "La question centrale, pour nombre de modèles volitionnels, est de comprendre de quoi est faite cette volonté qui fait persister le comportement pour atteindre le résultat qui motive effectivement l'individu" [Fenouillet, 2016].

Ces deux notions peuvent être liées à celle de désir et intention du modèle belief-desire-intention<fnref n="107" /> de Michael BRATMAN pour rendre compte de l'équilibre

<footnote n="107">107. https://en.wikipedia.org/wiki/Belief\T1\textendashdesire\T1\textendashintent</footnote>
libre entre passer du temps à délibérer pour choisir un plan d'action et investir
dans la réalisation de ce plan [Rao, 1995].

D'autre part, à l'image de Fabien FENOUILLET, Alain LIEURY différencie mo-
tivation intrinsèque et motivation extrinsèque. Cette dernière pourrait être liée
au renforcement, c'est-à-dire qu'un individu est d'autant plus motivé à réaliser
une tâche que la récompense est importante. À l'inverse, "les motivations intrin-
sèques (curiosité, manipulation) n'auraient de but que l'intérêt pour l'activité en
elle-même" [Lieury et Léger, 2020].

2.2.2 Motivation extrinsèque

Selon Johnmarshall REEVE, la motivation extrinsèque "résulte des incitations et des conséquences environnementales [internes et/ou externes.] [Elle] provient d'une conséquence qui est séparée de l'activité elle-même" [Reeve, 2017].

Johnmarshall REEVE différencie trois types de besoins impliqués dans la mo-
tivation extrinsèque :

*   **Les besoins physiologiques.** Un besoin physiologique est une "condition biologique au sein de l'organisme qui synchronise ses structures cérébrales, ses hormones et ses principaux organes pour réguler le bien-être corporel et corriger les déséquilibres corporels qui peuvent être des menaces pour la croissance, le développement et la vie" [Reeve, 2017]. La faim et la soif sont des besoins physiologiques. La motivation extrinsèque résulte alors d'incitations dans l'environnement interne de la personne et ayant des conséquences sur ce même environnement.

* Les besoins psychologiques. Un besoin psychologique est "un processus psychologique inné qui sous-tend le désir proactif de chercher des interactions avec l'environnement qui promeuvent le développement personnel, le développement social et le bien-être psychologique" [Reeve, 2017]. L'auto-nomie est un exemple de besoin psychologique.

* Les motifs implicites. Un motif implicite est "un processus acquis par développement (socialisation) qui pousse à chercher et à passer du temps

<footnote>ion_software_model.</footnote>
à vivre des événements qui ont été associés avec des émotions positives
durant l'histoire de socialisation de la personne" [Reeve, 2017]. La réussite
est un exemple de motif implicite.

À l'inverse des besoins physiologiques, les besoins psychologiques et les mo-
tifs implicites nécessitent des interactions avec l'environnement externe et im-
pliquent les besoins de compétence et d'appartenance sociale. Ce sont les besoins
psychologiques et les motifs implicites qui sont notamment impliqués dans les
tâches d'apprentissage telles que la résolution de problème.

L'auteur cite le modèle du conditionnement opérant de BALDWIN et BALD-
WIN en 1986. Le conditionnement opérant est un processus qui permet à l'ap-
prenant d'apprendre à fonctionner de manière efficace dans son environnement.
C'est-à-dire "apprendre et s'engager dans des comportements qui produisent des
conséquences attrayantes [...] et également dans des comportements qui per-
mettent d'éviter les conséquences désagréables" [Reeve, 2017].

$$
S : R \rightarrow C \tag{1}
$$

L'équation 1 est la conceptualisation du comportement selon le modèle du
conditionnement opérant où :

• S est le signal situationnel (ou stimulus).

• R est la réponse comportementale.

• C est la conséquence.

* Les deux points entre **S** et **R** "montrent que le signal situationnel fixe l'occasion pour la réponse comportementale (mais ne la provoque pas)" [Reeve, 2017].

* La flèche entre **R** et **C** montre que c'est la réponse comportementale qui provoque la conséquence.

* S : R "explique la portée motivationnelle des incitations. [...] Les incita-
  tions sollicitent, encouragent et soudoient les personnes à avoir des com-
  portements qu'ils n'auraient autrement pas entrepris" [Reeve, 2017].

• **R** → **C** montre la portée motivationnelle des conséquences.

Ce modèle montre que la motivation extrinsèque est conduite par un stimulus (*stimulus driven*) perçu dans l'environnement (interne et/ou externe).
D'autre part, Alain LIEURY reprend la théorie de l'autodétermination de Edward DECI et Richard RYAN pour différencier quatre types de motivation extrinsèque. Cette théorie part du principe que l'humain a besoin d'autodétermination et que celle-ci est impliquée dans toute les formes de motivations (intrinsèque et extrinsèque) mais aussi dans l'amotivation qui équivaudrait à l'absence d'autonomie ou à la contrainte. Par ailleurs, l'autodétermination serait modulée par le besoin de compétence perçue ainsi que par celui d'appartenance sociale (notions abordées dans la section 2.2.1). Tout cela est résumé dans la figure 21.

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 21 – Théorie de l'autodétermination de Edward DECI et Richard RYAN.</figcaption></figure>

Cette figure illustre la théorie de l'autodétermination. Elle montre que "les différentes formes de motivation sont déterminées par un continuum d'autodétermination" [Lieury, 2017]. Ce dernier est modulé par le besoin de compétence et par le besoin d'appartenance sociale.

Dans cette figure, le sentiment d'autonomie (ou autodétermination) est répresenté par une large flèche bleue et part du niveau le plus bas qui correspond à la contrainte pour arriver au niveau le plus haut, l'autonomie. Comme dit précédemment, l'amotivation représente le niveau le plus bas, c'est-à-dire la dé-
motivation : "lorsque l'individu ne voit plus de relations entre ce qu'il fait et les résultats de son activité ou que cette activité n'a aucun sens pour lui" [Lieury, 2017]. Le niveau le plus haut d'autonomie correspond à la motivation intrinsèque (qui sera évoquée plus en détail dans la section 2.2.3). La motivation extrinsèque se situe à un niveau intermédiaire d'autodétermination. L'individu est alors régulé de différentes manières par l'environnement extérieur.

La motivation extrinsèque se distinguerait alors en quatre formes :

* **La régulation externe** : "l'individu est régulé par les renfortements extérieurs (l'élève va à l'école par obligation légale)" [Lieury, 2017].

* **La régulation introjectée** : les règles à l'origine de cette régulation ne sont plus externes mais internes (l'apprenant fait une action par peur de décevoir par exemple).

* **La régulation identifiée** : l'activité réalisée par l'apprenant a de la valeur pour lui et il le sait, il l'a identifié.

* **La régulation intégrée** : l'activité n'est pas intéressante mais correspond aux valeurs profondes de l'apprenant (ranger sa chaise en sortant de classe par exemple).

Ces quatre formes de motivation extrinsèque supposent la présence d'un but. Cela rejoint ce qui a été évoqué dans les sections précédentes, où le but est une source de motivation extrinsèque. Cependant, le modèle présenté au début de cette section montre que la motivation extrinsèque peut aussi être suscitée par des stimuli (incitations situationnelles). Il est alors possible d'identifier deux grandes catégories de motivation extrinsèque : celle dirigée vers un but (*goal driven*) et celle dirigée en réponse à un stimulus (*stimulus driven*).

La section suivante va permettre d'expliciter l'origine et les implications de la motivation intrinsèque sur le comportement et notamment lors d'une tâche d'apprentissage.

### 2.2.3 Motivation intrinsèque

La motivation intrinsèque est un mécanisme différent de la motivation extrinsèque. Elle permet de présenter des comportements intrinsèquement gratifiants
tels que l'exploration et la curiosité, sans être forcément en rapport avec un sti-
mulus organique interne ou externe.

Selon François GUILLEMETTE, "la motivation favorise le développement de l'autonomie lorsqu'elle est intrinsèque, c'est-à-dire lorsque ce qui pousse l'apprenant à s'engager et à persévérer dans son apprentissage est un avantage qu'il trouve dans l'apprentissage lui-même (intrinsèque) et non dans une retombée de l'apprentissage (extrinsèque)" [Guillemette, 2004]. C'est alors l'objet d'apprentissage et/ou l'acte d'apprendre lui-même qui suscite l'intérêt. L'auteur explique que la motivation intrinsèque (ou curiosité) influence positivement l'apprentissage par son action sur les processus cognitifs : augmentation de l'intensité de l'attention, de la capacité de concentration, de l'efficacité de la mémoire ou encore le courage lors de la prise de décision face à une situation inconnue. L'engagement, la participation et la persévérance dans une tâche d'apprentissage sont des indicateurs de la motivation intrinsèque.

Stanislas DEHAENE écrit que la curiosité est une force, suscitée par des infor-
mations nouvelles, qui inciterait l'apprenant à explorer. Elle serait la manifesta-
tion de la motivation intrinsèque [Dehaene, 2018]. Il ajoute que la curiosité dirige
l'apprenant vers des éléments nouveaux ou surprenants mais accessibles. C'est-
à-dire ni trop simple à comprendre ni trop compliqué. L'auteur cite les travaux
de Frédéric KAPLAN et Pierre-Yves OUDEYER 108 sur ces aspects.

Le phénomène précédemment évoqué en terme de complexité et de nouveauté
intermédiaires recherchées par la curiosité est appelé le flux (flow)<fnref n="109" /> ou expé-
rience optimale. Philippe CARRÉ cite CSIKSZENTMIHALYI qui a établi les carac-
téristiques du flow [Carré et Fenouillet, 2019] :

— "La tâche entreprise est réalisable, mais constitue un défi et exige une aptitude particulière."

— "L'individu se concentre pleinement sur ce qu'il fait, sans se laisser distraire."

— "La cible visée est claire et l'activité en cours fournit une rétroaction immédiate."

— "La personne exerce le contrôle sur ses actions."

— "La préoccupation de soi disparaît, mais, paradoxalement, le sens du soi est renforcé à la suite de l'expérience optimale."

<footnote n="108">108. Ces travaux ont été réalisés au sein de l'équipe FLOWERS et seront traités en détails dans la section 3.</footnote>

<footnote n="109">109. Terme à l'origine du nom de l'équipe FLOWERS.</footnote>
— "La perception de la durée est altérée".

D'autre part, Alain LIEURY cite des expériences ayant montré que la motivation intrinsèque était diminuée par l'intégration de récompenses (récompenses monétaires par exemple) dans la tâche au même titre que les contraintes (surveillance, évaluation sociale, temps limité, etc.). C'est-à-dire qu'une activité préalablement récompensée cesse de susciter la motivation intrinsèque dès lors qu'elle ne présente plus de récompense, alors qu'une même activité sans récompense du tout continue de susciter la curiosité [Lieury, 2017]. Il met également en avant l'impact du sentiment de compétence perçue (ou estime de soi) sur la motivation intrinsèque : "cette composante de compétence a été ajoutée pour expliquer que de bons résultats renforçaient en général la motivation, et à l'inverse pour de mauvais résultats" [Lieury et Léger, 2020]. Le besoin d'autodétermination ou libre arbitre impacte également la motivation intrinsèque : les résultats d'une tâche seraient alors améliorés lorsque l'individu est libre de réaliser la tâche sans surveillance, sans autres contraintes, sans récompense et avec le sentiment d'être compétent dans la résolution de la tâche.

Concernant l'apprentissage, un sentiment autodéterminé négatif (se sentir incompétent) favorisé par un niveau de difficulté trop élevé, ou des contraintes (jugement social, évaluation, etc.) peuvent provoquer l'abandon ou la résignation lors des tâches d'apprentissage. Dans cette situation, l'apprenant ne serait pas dans le flow. À l'inverse, l'auteur explique que la pédagogie active, c'est-à-dire l'implication des apprenants dans le choix des tâches et dans les moyens à mettre en oeuvre pour les résoudre, permettrait de favoriser le sentiment d'autodétermination et la motivation intrinsèque.

## 2.3 Le rôle de la motivation dans l'apprentissage humain : conclusion

Dans la section 2, l'étude du processus d'apprentissage a permis de relever différentes théories qui contribuent à la compréhension de ce qu'est l'apprentissage et de son fonctionnement. Différents modes d'acquisition ont aussi été cités dont la résolution de problème qui est utilisée dans le cadre de la tâche Crea-Cube. Il est apparu que ces théories influencent de diverses manières et à divers degrés cette tâche de résolution de problème. En outre, la fixation de sous-buts et l'identification de l'état but sont essentielles non seulement à la résolution de la tâche par l'apprenant mais aussi à sa représentation et sa modélisation.
Par ailleurs, les recherches menées sur la motivation (en terme d'apprentissage) montrent qu'elle peut être de deux types : extrinsèque ou intrinsèque. La tâche CreaCube intègre ces deux types de motivation. En effet, les stimuli envoyés par la consigne et par les objets déclenchent la motivation extrinsèque avec notamment l'identification de l'état but par l'apprenant et la fixation de sous-buts qui lui permettront de parvenir à cet état final. D'autre part, le ca ractère ludique et l'autonomie laissée à l'apprenant pour résoudre cette tâche conduit à la motivation intrinsèque agissant comme un moteur à son exploration et sa créativité.

Comme évoqué précédemment, l'équipe FLOWERS a étudié le processus de motivation intrinsèque dans l'apprentissage ainsi que sa modélisation. Les cher cheurs et chercheuses de cette équipe ont créé des algorithmes qui permettent de favoriser l'engagement de cette motivation dans des tâches à visée éducative mais aussi de conduire l'apprenant à rester dans un état de *flow* tout au long de son apprentissage de sorte que sa curiosité reste mobilisée. Leurs travaux vont ainsi être étudiés dans la section suivante (section 3).

## 3 Modélisation de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage

L'équipe de recherche FLOWERS (*FLOWing Epigenetic Robots and Systems*)<fnref n="110" /> s'est, entre autres, intéressée au rôle de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage. Elle a cherché à élaborer des algorithmes qui permettent de fa voriser la curiosité au cours d'apprentissages en utilisant des applications numé riques à visée éducative. C'est ce qui va être traité dans cette section.

Par ailleurs, la collaboration entre cette équipe et l'équipe Mnemosyne au sein de l'action exploratoire AIDE (*Artificial Intelligence Devoted to Education*)<fnref n="111" /> <fnref n="112" /> qui a pour but d'élaborer une modélisation de l'apprenant, sera aussi abordée ici.

Pour ce faire, la tâche de résolution de problème (CreaCube)<fnref n="113" /> permettra de recueillir différentes données afin d'aboutir à leur représentation symbolique

<footnote n="110">110. L'équipe https://flowers.inria.fr</footnote>

<footnote n="111">111. https://www.inria.fr/fr/aide-nouvelle-action-exploratoire-chez-inria</footnote>

<footnote n="112">112. https://team.inria.fr/mnemosyne/en/aide/</footnote>

<footnote n="113">113. https://creamaker.wordpress.com</footnote>
sous forme d'une ontologie. Ce modèle prendra en compte les motivations<sup>114</sup> qui
conduisent l'apprenant à agir dans son environnement pour résoudre la tâche et
ainsi tenter de mieux comprendre les mécanismes qui permettent à l'apprenant
d'apprendre.

3.1 Implication de la curiosité dans l'apprentissage

Pierre-Yves OUDEYER explique que la curiosité est une forme de motivation
intrinsèque<sup>115</sup> fondamentale pour rendre l'apprentissage plus efficace. Elle ren-
drait l'apprenant plus actif dans son apprentissage et favoriserait l'exploration
spontanée ainsi que la mémorisation. Cela est rendu possible par un système
de récompense intrinsèque qui serait activé lorsque l'apprenant fait l'expérience
d'un gain d'informations, d'une nouveauté ou d'une complexité. La théorie du
flow<sup>116</sup> de CSIKSZENTMIHALYI a toute son importance ici puisqu'il s'agirait de
proposer à l'apprenant des activités présentant un niveau de nouveauté<sup>117</sup> et de
complexité intermédiaire pour favoriser la curiosité. La nouveauté permettrait
de mobiliser les ressources attentionnelles de manière à augmenter la durée d'im-
plication, la persévérance dans l'activité.

La théorie du *learning progress* (progrès d'apprentissage) permettrait d'ex-
pliquer ce que signifie "une activité avec un niveau intermédiaire de complexité".
Cette théorie propose de concevoir le cerveau comme une machine prédictive in-
trinsèquement motivée à poursuivre des activités pour lesquelles le degré d'incer-
titude diminuerait à mesure que l'apprentissage a lieu, ce qui correspondrait au
processus d'amélioration des prédictions<sup>118</sup>. Cela signifie que l'apprenant perd
l'intérêt pour la tâche si celle-ci est trop facile ou trop compliquée. Dans ce cas
la prédiction d'incertitude serait soit trop basse pour générer de l'apprentissage,
soit trop haute sans pouvoir être diminuée (c'est-à-dire, que l'activité serait trop
difficile pour observer une progression dans l'apprentissage)<sup>119</sup>.

<footnote n="114">114. Motivation extrinsèque dirigée par des stimuli et/ou des buts et motivation intrinsèque dirigée par la curiosité</footnote>

<footnote n="115">115. La motivation intrinsèque est définie dans la section 2.2.3. Elle se différencie de la motivation extrinsèque (définie dans la section 2.2.2).</footnote>

<footnote n="116">116. La théorie du *flow* a été présentée en détail dans la section 2.2.3.</footnote>

<footnote n="117">117. C'est-à-dire le degré de similarité ou de distance entre le stimulus perçu et les représentations internes présentes en mémoire : "*approach or avoidance of novelty would depend on the degree of novelty, ie, the degree of distance/similarity between the perceived stimuli and existing internal representations in the brain*" [Oudeyer et al., 2016].</footnote>

<footnote n="118">118. "This hypothesis proposes that the brain, seen as a predictive machine constantly trying to anticipate what will happen next, is intrinsically motivated to pursue activities in which predictions are improving, ie, where uncertainty is decreasing and learning is actually happening" [Oudeyer et al., 2016].</footnote>

<footnote n="119">119. "This means that the organism loses interest in activities that are too easy or too difficult</footnote>
Par ailleurs, des recherches menées en neurosciences et en psychologie sur la curiosité postulent qu'il y aurait un lien causal unidirectionnel entre l'apprentissage et la curiosité. En effet, le cerveau serait motivé à trouver une activité pour laquelle le niveau de nouveauté et de complexité serait "intermédiaire" ce qui générerait un état de curiosité permettant l'amélioration de l'apprentissage et la mémorisation<fnref n="120" />. Cependant, à ce stade, le modèle montre que l'apprentissage lui-même n'a pas d'incidence sur l'état de curiosité alors que la théorie du *learning progress* inclurait une rétroaction positive entre l'apprentissage et la motivation intrinsèque dirigée par la curiosité.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>(a) Lien causal unidirectionnel entre apprentissage et curiosité.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>(b) Théorie du *learning progress* : lien causal avec rétroaction positive.</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 22 – Relations entre apprentissage et curiosité.</caption>

Cette figure est une adaptation traduite du schéma réalisé par Pierre-Yves OUDEYER [Oudeyer et al., 2016]. La figure 22a est une représentation du lien causal unidirectionnel entre la curiosité et l'apprentissage selon les recherches menées en neurosciences et en psychologie. La figure 22b représente le même lien causal mais selon la théorie du *learning progress* qui intègre une boucle de rétroaction positive entre l'apprentissage et l'état de curiosité.

La figure 22 illustre cette dualité. Le premier point de vue abordé correspond

<footnote>to predict (ie, where uncertainty is low or where uncertainty is high but not reducible) and focuses specifically on learnable activities that are just beyond its current predictive capacities" [Oudeyer et al., 2016].</footnote>

<footnote n="120">120. "The brain would be motivated to search for (intermediate) novelty or complexity, and then when finding it would be in a curiosity state that would foster learning and memory retention" [Oudeyer et al., 2016].</footnote>
à la figure 22a selon laquelle la motivation intrinsèque (premier rectangle bleu) à rechercher un niveau intermédiaire de nouveauté et de complexité mènerait (flèche orange) à l'état de curiosité (deuxième rectangle bleu) qui lui-même produit une récompense intrinsèque (flèche verte) en *feed back*. L'état de curiosité atteint favorise l'apprentissage et la mémorisation (troisième rectangle bleu). Il n'y a pas de rétroaction dans ce processus. Cela impliquerait donc que l'apprentissage n'aurait pas d'impact sur la curiosité ou sur la motivation intrinsèque.

La théorie du *learning progress* est illustrée dans la figure 22b et montre la même relation causale à ceci près qu'une boucle de rétroaction positive (flèches bleues) permet de comprendre que l'apprentissage et la mémorisation influent de manière causale sur l'état de curiosité et la motivation intrinsèque. Ce phéno-mène permettrait alors à l'apprenant de persévérer dans la tâche et de maintenir un état de curiosité tant que celle-ci génère une progression dans l'apprentissage (c'est-à-dire tant qu'elle présente un niveau de nouveauté et de complexité inter-médiaire adapté à la progression de l'apprenant dans son apprentissage). C'est cette progression dans l'apprentissage qui permet de maintenir l'état de curiosité favorisant ainsi l'apprentissage lui-même et la mémorisation. La boucle de rétro-action agissant sur la motivation intrinsèque permet de réajuster les prédictions en fonction des erreurs (écarts entre les prédictions d'apprentissage précédemment faites et l'apprentissage effectivement réalisé).

Dans un contexte où l'apprenant aurait le choix entre plusieurs activités, l'exploration active spontanée (selon la théorie du *learning progress*) le dirigera vers l'activité qui, selon ses prédictions, lui permettra une progression maximale dans l'apprentissage en évitant les activités jugées trop faciles ou trop difficiles. L'apprenant persévérera dans cette activité jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de progression dans l'apprentissage. Il reprendra ensuite une phase d'exploration à la recherche d'une autre activité lui permettant à nouveau d'obtenir une progression maximale.

Afin de comprendre précisément ce qui se joue pour l'apprenant et son environnement lors de cette phase d'exploration, il est nécessaire de donner une définition de celle-ci. Selon Jacqueline GOTTLIEB l'exploration est un processus consistant à choisir des actions dont le but est d'obtenir de l'information. Les actions à visée exploratoire sont différentes des actions physiques. Ces actions exploratoires peuvent cependant impliquer des actions physiques. La différence entre ces deux types d'action est que les actions physiques ont pour but de chan-
ger l'environnement externe ou interne de l'apprenant, d'interagir avec lui physi-
quement (attraper un objet, par exemple). Les actions exploratoires ne cherchent
pas à impacter l'environnement mais a pour but de recueillir des informations sur
cet environnement et de modifier l'état épistémique de l'apprenant <sup>121</sup>.

Par ailleurs, Frédéric ALEXANDRE [Alexandre, 2021] précise que l'apprenant
explore bien dans le but d'obtenir de nouvelles informations mais qu'il peut le
faire de deux façons : soit en suivant un stratégie, soit au hasard (lorsqu'il n'y
a pas d'autre solution). Parallèlement à cela, l'auteur explique que l'exploration
peut se faire par des simulations internes (*covertly*) ou par des actions réelles
(*overtly*). Le choix entre ces deux formes d'exploration se fait par la prise en
compte du coût qu'elles génèrent et de leur faisabilité. La simulation peut être
moins coûteuse et sera donc privilégiée. Sa mise en oeuvre peut cependant être
impossible dans certains cas, ce sont par conséquent les actions réelles qui se-
ront privilégiées. D'autre part, les actions réelles peuvent également être moins
coûteuses d'emblée ce qui écartera le choix de la simulation.

Ces explications concernant le rôle de l'exploration dans l'apprentissage, et
plus particulièrement dans le *learning progress*, complètent les travaux de Joy
Paul GUILFORD cités dans la section 1.3.4 concernant son implication dans la
créativité, dans la section 2.1.1 où Jennifer KERZIL fait le lien avec la théorie
de l'apprentissage constructiviste, ou encore dans la section 2.2.3 où François
GUILLEMETTE définit la motivation intrinsèque.

Enfin, Pierre-Yves OUDEYER et Jacqueline GOTTLIEB expliquent que des mo-
dèles computationnels basés sur un formalisme mathématique ont été élaborés
afin d'étudier l'apprentissage par renforcement motivé par la curiosité. Certains
de ces modèles vont être présentés dans la section 3.2.

<footnote n="121">121. "Multiple paradigms have been devoted to the study of exploration and have used a common definition of this process as the choice of actions with the goal of obtaining information. Although exploratory actions can involve physical acts, they are distinct from other motor acts in that their primary goal is not to exert force on the world, but to alter the observer's epistemic state. For instance, when we turn to look at a new storefront, the goal of the orienting action is not to affect a change in the external world (as we would, for instance, when we reach for and grasp an apple). Instead, the goal is to obtain information" [Gottlieb et al., 2013].</footnote>
## 3.2 Modèles computationnels de la curiosité

### 3.2.1 Les Intelligent Tutoring Systems

Benjamin CLÉMENT et ses collaborateurs de l'équipe FLOWERS ont travaillé sur les *Intelligent Tutoring Systems* (ITS)<fnref n="122" /> et ont développé des algorithmes qui permettent d'améliorer les performances d'apprentissage en agissant sur la motivation de l'apprenant par l'utilisation d'activités numériques, comme observé expérimentalement. L'auteur explique que ces systèmes de tutorat permettent une éducation plus accessible, plus efficace et dans le même temps de cueillir des mesures objectives sur l'apprentissage <fnref n="123" />. Ils sont composés de quatre modèles principaux :

* **Modèle cognitif.** Il définit le domaine de connaissance ou les étapes à réaliser pour résoudre des problèmes d'un domaine particulier <fnref n="124" />.

* **Modèle de l'apprenant.** Il considère comment l'apprenant apprend, l'évolution de son état cognitif lors d'activités d'apprentissage particulières <fnref n="125" />.

* **Modèle d'apprentissage.** Il définit les activités à présenter aux apprenants en se basant, de manière générale, sur le modèle cognitif et le modèle de l'apprenant <fnref n="126" />.

* **Modèle d'interface utilisateur.** Il permet de représenter la manière dont les interactions avec l'apprenant ont lieu et comment les problèmes leur sont proposés <fnref n="127" />.

Les auteurs ont pour objectif de créer un *intelligent tutoring system* en travaillant au niveau du modèle d'apprentissage dans le but d'identifier la séquence d'activités qui maximiserait le niveau de compétence moyen de l'apprenant pour l'ensemble des compétences travaillées. Le travail se concentre sur la manière de choisir les activités qui procureraient la meilleure expérience d'apprentissage en se basant sur une estimation du niveau de compétence de l'apprenant, sur sa

<footnote n="122">122. Littéralement, "Systèmes de Tutorat Intelligents".</footnote>

<footnote n="123">123. "Intelligent Tutoring Systems (ITS) have been proposed to make education more accessible, more effective and simultaneously as a way to provide useful objective metrics on learning" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="124">124. "A cognitive model that defines the domain knowledge or which steps need to be made to solve problems in a particular domain" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="125">125. "A student model that considers how students learn, what is the evolution of their cognitive state depending on particular teaching activities" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="126">126. "A tutoring model that defines, based on the cognitive and the student model, what teaching activities to present to students" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="127">127. "A user interface model that represents how the interaction with the students occurs and how problems are proposed to the learners" [Clément et al., 2014a].</footnote>
progression et sur les connaissances issues du modèle cognitif et du modèle de l'apprenant. Les chercheurs souhaitent proposer à chaque apprenant les activités qui leur apporteront le meilleur *learning progress*.

L'approche consiste à prendre en compte les activités estimées comme ap-
portant le gain d'apprentissage maximal, cela à l'exécution de l'activité et en se
basant sur les résultats de l'apprenant. Trois principaux avantages ont été iden-
tifiés :

*   **Dépendance plus faible au modèle cognitif/apprenant.** L'indépendance du modèle d'apprentissage (le plus indépendant possible du modèle cognitif et apprenant <sup>128</sup>) nécessite que l'intelligent tutoring system explore et expérimente diverses activités pour estimer leur potentiel de progrès d'apprentissage (*learning progress*) pour chaque apprenant. Les expériences doivent être suffisamment informatives sur le niveau de compétence actuel de l'étudiant mais doivent aussi permettre d'estimer l'efficacité de chaque exercice pour améliorer ces compétences. C'est ce qui a été appelé le compromis "exploration/exploitation" en apprentissage automatique, où de nouvelles activités doivent être essayées pour savoir lesquelles sont les meilleures, mais aussi sélectionner simultanément les meilleures pour que l'apprenant apprenne réellement <sup>129</sup>.

*   **Méthodes d'optimisation efficaces.** Ces méthodes ne font aucune hy-
pothèse spécifique sur la façon dont les apprenants apprennent et n'exigent
que des informations sur les progrès d'apprentissage estimés de chaque ac-
tivité. L'auteur fait l'hypothèse que les activités qui sont estimées comme
offrant un bon gain d'apprentissage au cours de l'activité doivent être sé-
lectionnées plus souvent. Il cite le formalisme *Multi-Armed Bandits* <sup>130 131</sup>.

<footnote n="128">128. Ces deux modèles nécessitent un nombre trop important de données sur l'apprenant et les activités pour être réalisables à l'échelle d'une classe d'élèves par exemple. Ils prennent en compte les particularités et les difficultés de chaque apprenant. L'analyse de ces particularités doit permettre d'identifier quelle activité apportera le niveau maximum de *learning progress*. Cela suppose la prise en charge individuelle de chaque apprenant.</footnote>

<footnote n="129">129. "The technical challenge is that these experiments must be sufficiently informative about the student's current competence level and also to estimate the effectiveness of each exercise to improve those competences (a form of stealth assessment). This boils down to what has been called the "exploration/exploitation" trade-off in machine learning, where we have to simultaneously try new activities to know which ones are the best, but also select the best ones so that the student actually learns" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="130">130. Ce formalisme sera abordé ci-après.</footnote>

<footnote n="131">131. "We will rely on methods that do not make any specific assumptions about how students learn and only require information about the estimated learning progress of each activity. We make a simple assumption that activities that are currently estimated to provide a good learning gain, must</footnote>
* **Expérience plus motivante.** Cela fait référence à la zone de développement proximal<fnref n="132" /> qui cherche à favoriser l'émergence de l'état de *flow*<fnref n="133" /> afin d'améliorer l'apprentissage.

### 3.2.2 Contextualisation des algorithmes

Leur travail a notamment porté sur l'élaboration de deux algorithmes d'apprentissage automatique (plus particulièrement, l'apprentissage par renforcement) :

* **RiARiT (Right Activity at Right Time)<fnref n="134" />** qui estime explicitement le niveau de l'apprenant concernant différentes composantes de compétence (Knowledge Components<fnref n="135" />: KC). L'algorithme se base sur ces estimations pour proposer les activités à l'apprenant<fnref n="136" />.

* **ZPDES (Zone of Proximal Development and Empirical Success)<fnref n="137" />** qui utilise un graphe et suit la progression de l'apprenant pour choisir les activités à proposer<fnref n="138" />.

Dans les deux cas, un espace d'activités pédagogiques (*Pedagogical Activity Space*) est défini au préalable. C'est un ensemble d'activités que l'apprenant peut réaliser pour acquérir des compétences ou des composantes de compétence<fnref n="139" />.

Pour concevoir leurs algorithmes, les auteurs se sont inspirés d'un algorithme *Multi-Armed Bandit*<fnref n="140" /> <fnref n="141" /> EXP4 (*Exponential Weights for Exploration and Ex-*

<footnote>be selected more often. A very efficient and well studied formalism for these kind of problems is
*Multi-Armed Bandits*" [Clément et al., 2014a].</footnote>

<footnote n="132">132. Cela a été traité dans la section 3.1 et correspond à la motivation intrinsèque de l'apprenant lorsqu'il est face à une activité qui est ni trop facile ni trop difficile mais juste au-delà de ses capacités, comme le présente la théorie du *learning progress*.</footnote>

<footnote n="133">133. Voir la section 3.1.</footnote>

<footnote n="134">134. La bonne activité au bon moment.</footnote>

<footnote n="135">135. Cette notion renvoie à des compétences élémentaires impliquant des connaissances et des savoir-faire, elles sont nommées *knowledge components* par les auteurs. Elle est caractérisée par le terme "composantes de compétence" dans ce document francophone.</footnote>

<footnote n="136">136. "The first one is RiARiT, which explicitly estimates the level of the student's proficiency for different KCs to base its choice of activities" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="137">137. Zone de développement proximal et de réussite empirique.</footnote>

<footnote n="138">138. "The second is ZPDES, which uses a "graph" of activities and tracks progress to choose the next activity; it does not use a student model based on KCs" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="139">139. "A pedagogical Activity Space is considered to be a set of activities that a learner can practice to acquire skills or knowledge components" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="140">140. Algorithme du "bandit manchot" notamment utilisé pour choisir la machine à sous qui maximiser les gains du joueur selon des probabilités.</footnote>

<footnote n="141">141. *Multi-Armed Bandits* est un ensemble de techniques différentes mais basées sur un même prin-</footnote>
ploitation<sup>142)</sup>. Cette variante de l'algorithme *Multi-Armed Bandit* aide à déterminer automatiquement, par tirage aléatoire<sup>143</sup>, la part d'exploitation et d'exploration à un temps t, c'est-à-dire à déterminer si le joueur doit continuer à utiliser une machine donnée ou s'il doit en essayer d'autres à cet instant.<sup>144 145 146</sup>

Du point de vue de l'apprentissage, et dans le contexte étudié par les auteurs, leurs algorithmes permettent de proposer à l'apprenant une séquence d'activités qui a la plus grande probabilité de maximiser le *learning progress* et par conséquent de lui permettre de préserver l'état de *flow*<sup>147</sup> durant la session d'apprentissage.

Ainsi, le mécanisme de *Multi-Armed Bandit* est utilisé dans ces algorithmes à ceci près que ce ne sont plus des bras de machines à sous qui sont recommandés mais des activités d'apprentissage humain, et cela à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (ou apprentissage machine) par renforcement<sup>148</sup>. Le gain d'argent est, quant à lui, remplacé par le progrès d'apprentissage de l'apprenant.

Pour faire le lien entre cela et l'approche identifiée dans la section précédente (3.2.1), il est important de rappeler que les auteurs ont fait le choix de favoriser le modèle d'apprentissage en minimisant le plus possible, notamment, la dépendance avec les modèles cognitifs/apprenant. Cela implique donc de ne pas (ou peu) donner, en entrée, d'informations concernant les compétences et les particularités de l'apprenant. Parallèlement les informations concernant les activités sont elles aussi limitées. Pour cela, l'expert pédagogique (par exemple, un enseignant) définit l'espace d'activités et, si nécessaire, quelques contraintes grossièrement définie sur la séquence pédagogique<sup>149</sup>.

<footnote>cipe. Comme les détails de ces techniques ne seront pas abordées dans ce travail, le terme "algorithme Multi-Armed Bandit" sera utilisé dans le but de simplifier le propos.</footnote>

<footnote n="142">142. Poids exponentiels pour l'exploration et l'exploitation.</footnote>

<footnote n="143">143. La notion de choix aléatoire est importante dans la différence entre exploitation et exploration. L'exploration fait davantage appel au choix aléatoire que l'exploitation qui est plutôt basée sur l'utilisation des acquis préalables.</footnote>

<footnote n="144">144. http://www.math.univ-toulouse.fr/~jlouedec/demoBandits.html</footnote>

<footnote n="145">145. https://fr.wikipedia.org/wiki/Bandit_manchot_(mathématiques)</footnote>

<footnote n="146">146. https://hal.inria.fr/tel-01420663v1/document</footnote>

<footnote n="147">147. Pour rappel, "theories of intrinsic motivation clearly suggest motivation and learning improve if exercises are proposed at levels that are only slightly higher than the current level" [Clément et al., 2015].</footnote>

<footnote n="148">148. Attribution de récompenses en fonction de la concordance entre la prédiction et le résultat.</footnote>

<footnote n="149">149. "Our approaches assume that an instructional expert defines a set of skills to acquire, a set of potential activities/exercises to practice and, if necessary, coarse constraints on the pedagogical sequence" [Clément et al., 2015].</footnote>
L'algorithmme ZPDES respecte ce principe puisqu'il n'a pas d'information a priori sur les compétences de l'apprenant et très peu sur le problème<sup>150</sup>. Il utilise la zone de développement proximal et estime de manière empirique<sup>151</sup> les progrès d'apprentissage<sup>152</sup>.

L'algorithmme RiARiT est lui beaucoup plus dépendant des modèles cogni-
tifs/apprenant puisqu'il utilise un tableau de données sur les niveaux de compé-
tence attendus pour chaque paramètre d'activité, afin de mettre en relation les
compétences de l'apprenant et les paramètres des activités. Ses estimations de
progrès d'apprentissage sont directement liées à cette relation<sup>153</sup>.

Pour aller plus loin, et dans l'hypothèse où ces algorithmes pourraient par-
ticiper à la modélisation de l'apprenant au cours d'une tâche de résolution de
problème générant un gain d'apprentissage, il est envisageable d'établir un lien
avec la tâche CreaCube. En effet, l'apprenant modélisé doit effectuer un certain
nombre d'actions pour résoudre la tâche. Ici, l'algorithmme ne proposerait pas une
activité mais une action à effectuer. Les notions d'exploitation et d'exploration
restent vraies dans le sens où l'apprenant peut explorer totalement au hasard les
cubes, explorer de façon un peu plus dirigée (implication de la notion de proba-
bilité tout en préservant une part de hasard) ou exploiter les compétences et/ou
connaissances acquises. Cela pourra être davantage précisé avec l'étude des algo-
rithmes dans la section suivante (3.2.3).

3.2.3 Présentation des algorithmes

L'efficacité des algorithmes dépend de différents éléments. Tout d'abord, un
expert (ou plusieurs) doit définir l'espace d'activités à l'intérieur duquel l'appre-
nant va évoluer. Ensuite, ceux-ci étant basés sur un algorithme de type Multi-
Armed Bandit (MAB), il est nécessaire d'en comprendre les grands principes
avant de pouvoir les étudier plus précisément.

<footnote n="150">150. Voir la section 3.2.3.</footnote>

<footnote n="151">151. Les estimations sont basées sur l'observation de la réussite ou de l'échec de l'apprenant lors des activités précédentes.</footnote>

<footnote n="152">152. "*Our first approach uses very little knowledge about the problem and is inspired by the zone of proximal development and the empirical estimation of learning progress hence the name "Zone of Proximal Development and Empirical Success" (ZPDES)*)" [Clément et al., 2015].</footnote>

<footnote n="153">153. "Our second approach further assumes the existence of a simple relation between the activities and the skills. Then, at any given point in time, the system estimates the learning progress obtained for each activity by the student. The system then proposes to the student the activities which provide an higher learning progress, hence the name of the algorithm : the "Right Activity at the Right Time" (RiARiT)" [Clément et al., 2015].</footnote>
## Espace d'activité

Chaque activité de l'espace d'activité (*activity space*) est caractérisée par des paramètres (par exemple : type d'activité) pouvant prendre différentes valeurs (par exemple : type A ou type B). Ces paramètres et leurs valeurs respectives définissent toutes les activités possibles pouvant être instanciées à l'intérieur de cet espace<sup>154</sup>. Ces paramètres peuvent être organisés en groupes selon leur nature et leur signification. Les groupes peuvent être structurés de manière hiérarchique puisque certains paramètres dépendent d'autres paramètres afin d'être utilisés dans une activité<sup>155</sup>. Par ailleurs, tous les groupes de paramètres ne sont pas nécessairement utilisés pour définir toutes les activités de l'espace.

Une activité est caractérisée par une combinaison de valeurs de paramètres sélectionnées dans chaque groupe de l'*activity space* (nécessaire à sa caractérisation) dans le respect de la hiérarchie. Un espace d'activité regroupe toutes les combinaisons distinctes possibles de valeurs de paramètres pouvant définir une activité dans cet espace<sup>156</sup>.

La figure 23 est un exemple du processus de sélection d'une activité dans un espace d'activité. Dans cet espace, le groupe 1 est le premier dans la hiérarchie. Elle regroupe les paramètres "type d'activité". Ce groupe est composé d'un seul paramètre (T) ayant 2 valeurs (1 et 2). L'activité peut donc être de type T1 ou T2. En suivant la hiérarchie, chaque type T d'activité doit passer par un groupe particulier de difficulté (groupe 2 pour T1 ou groupe 3 pour T2). Ces groupes ont chacun un paramètre (niveau) qui comporte trois valeurs (1,2 et 3). Ensuite, le groupe 4 est le dernier de la hiérarchie et permet l'attribution des modalités. Ce groupe comporte deux paramètres (forme et couleur) ayant respectivement 2 (carré et cercle) et 3 valeurs (Noir, Bleu et Rouge). La combinaison de l'exemple aboutit à la proposition d'une activité de type T2 (groupe 1), de difficulté de niveau 1 (groupe 3) et a deux modalités (groupe 4) : carré, bleu.

Les algorithmes cités précédemment vont permettre d'utiliser efficacement cet espace d'activité dans le but de proposer des activités pertinentes, personnalisées et motivantes pour l'apprenant. Ils vont être étudiés plus en détail dans les

<footnote n="154">154. "These parameters and their respective values define all the possible activities that can be instantiated inside the activity space" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="155">155. "Depending on their nature and meaning, these parameters can be organized in different groups. [...] In addition, these parameter groups can be structured hierarchically, since some parameters depend on others to be used in an activity" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="156">156. "An activity space groups all possible distinct combinations of parameter values that can define an activity in this space" [Clément, 2018].</footnote>
paragraphes suivants.

## Multi-Armed Bandit

L'algorithme *Multi-Armed Bandit* EXP4 consiste, globalement, à attribuer un poids initial à chaque action, qui quantifie l'intérêt de cette action dans la tâche en cours. Une action est ensuite tirée au sort en fonction à la fois des poids et du hasard, en lien avec une probabilité de gain. La probabilité de gain est estimée grâce au compromis exploration/exploitation. Ce compromis nécessite de faire un choix entre ce qui est connu pour obtenir une récompense proche de ce qui est attendu (exploitation), et ce qui relève de l'incertitude pour éventuellement en apprendre davantage (exploration)<fnref n="157" />.

Initialement, la part d'exploration est plus forte puisque qu'aucune récompense n'est connue. C'est l'observation de la récompense obtenue qui permet de mettre à jour les poids attribués et par conséquent les probabilités de gain. Ainsi, les activités donnant un bon niveau de *learning progress* (récompense) doivent être celles sélectionnées le plus souvent. Étant donné que le progrès d'apprentissage n'est pas une récompense stable, il nécessite des mécanismes spécifiques pour suivre son évolution. En effet une activité peut cesser d'apporter une progression d'apprentissage une fois que l'apprenant a atteint un certain niveau d'expertise de la compétence travaillée ou de l'activité elle-même<fnref n="158" />. Cela suppose que les récompenses diffèrent d'un apprenant à l'autre. C'est pourquoi la variante EXP4 de l'algorithme *Multi-Armed Bandit* a été sélectionnée par Benjamin CLÉMENT et ses collaborateurs.

Un ensemble "d'agents experts"<fnref n="159" /> est alors pris en compte et le modèle fait un choix sur la base des propositions de chaque agent-expert interne. Dans le cas présenté ici, les experts sont un ensemble de variables qui suivent l'évolution de la récompense fournie par chaque activité. Ces "experts bandits" sont utilisés pour évaluer la qualité de chaque valeur de paramètre d'activité pendant la session de

<footnote n="157">157. "The exploration-exploitation trade-off is a fundamental dilemma whenever you learn about the world by trying things out. The dilemma is between choosing what you know and getting something close to what you expect ("exploitation") and choosing something you aren't sure about and possibly learning more ("exploration")" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="158">158. "A particularity here is the reward (learning progress) which is non-stationary. This requires specific mechanisms to track its evolution. Indeed, a given activity will stop providing a reward, or learning progress, after the student reaches a certain mastery level of the skill or of the activity" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="159">159. Le terme général "expert" est emprunté à Cesa-Bianchi et al. (1997). Ils utilisent pour désigner les stratégies utilisées dans les algorithmes de "prédiction avec avis d'experts", "en combinant les prédictions de plusieurs stratégies de prédiction". [Clément, 2018].</footnote>
travail de l'apprenant<fnref n="160" />.

Ainsi, Benjamin CLÉMENT explique que, pour chaque paramètre à l'intérieur d'un groupe, la qualité de ses valeurs est évaluée par un "agent-expert bandit". Un expert suit la récompense fournie par chaque valeur sur les derniers échantillonnages pour calculer sa qualité. À un instant donné, la valeur à utiliser pour chaque paramètre est échantillonnée en fonction des probabilités. Cette méthodologie d'échantillonnage conduit à sélectionner stochastiquement (par l'effet du hasard) une valeur, proportionnellement à sa qualité et à son taux d'exploration. Lorsque le taux d'exploration est faible, la valeur du paramètre est choisie en fonction de sa qualité. À l'inverse, lorsque le taux d'exploration est élevé, les valeurs de paramètre de faible qualité ont une plus grande probabilité d'être sélectionnées. Pour générer une activité, ce processus est effectué de manière récursive sur les groupes impliqués dans la génération d'activité, conformément aux dépendances hiérarchiques entre les groupes de paramètres<fnref n="161" />. Ceci conduit à un tirage stochastique de l'activité, résultant de la combinaison de chaque valeur de paramètre échantillonnée en fonction de l'évaluation de leur qualité par chaque agent-expert [Clément, 2018].

L'activité ainsi sélectionnée est proposée à l'apprenant pour résolution. Le niveau de récompense obtenu (progrès d'apprentissage) permet aux agents-experts de mettre à jour la qualité de chaque valeur de paramètre utilisées. Tout cela provoquerait l'exploration de toutes les activités générées dans l'espace d'activité. Cela mène l'auteur [Clément, 2018] à identifier deux inconvénients qui en résultent :

* Le type et la difficulté des exercices proposés pourraient changer trop souvent et réduire la motivation et l'engagement des apprenants.

* Il pourrait ne pas être possible d'explorer tous les paramètres d'activité pour estimer leurs progrès d'apprentissage.

C'est pour pallier ces inconvénients que l'auteur s'est inspiré de la théorie

<footnote n="160">160. "Thus, the framework introduced here rely on a variant of the EXP4 algorithm, proposed initially by (Auer et al., 2003), which considers a set of experts and make a choice based on the proposals of each expert. In case presented here, the experts are a set of variables that track how much reward each activity is providing (Lopes and Oudeyer, 2012). These bandit experts are used to evaluate the quality of each activity parameter value during the learner's working session" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="161">161. Voir la section 3.2.3, paragraphe "Activity Space" et la figure 23.</footnote>
de la zone de développement proximal (Zone of proximal development : ZPD) et sur le concept de flow<fnref n="162" />. C'est alors un expert pédagogique (ou plusieurs) qui définit l'espace d'activité et, par conséquent, la hiérarchie des activités s'y trouvant ainsi que les couples paramètres/valeurs. Cela dans le but de proposer seulement les activités les plus pertinentes et de maintenir l'apprenant dans la zone de développement proximal ou dans la zone de flow.

Le niveau de difficulté des activités mis en relation avec le niveau de compétence de l'apprenant détermine dans quel état se trouve ce dernier lors de l'apprentissage, comme représenté dans la figure 24. Ainsi un niveau de difficulté trop élevé par rapport au niveau de compétence de l'apprenant générera un état d'anxiété. Inversement, un niveau de difficulté insuffisant par rapport au niveau de compétence provoquera un état d'ennui. L'état de flow est atteint lorsque le niveau de compétence et le niveau de difficulté sont quasiment proportionnels. La zone de développement proximal se situe un niveau au-dessus, c'est-à-dire que l'activité proposée est légèrement au dessus des capacités actuelles de l'apprenant ce qui permet de générer le niveau maximal de progrès d'apprentissage tout en préservant la motivation et l'engagement de l'apprenant. Par ailleurs, l'utilisation de la zone de développement proximal permet de réduire les besoins de mesures quantitatives initialement nécessaires pour l'expert et permet de fournir un choix d'activité plus prédictif<fnref n="163" />.

## L'algorithme ZPDES

L'algorithme ZPDES a pour but de proposer à l'apprenant les activités permettant le maximum de learning progress tout en réduisant le plus possible la dépendance du modèle avec les modèles cognitifs/apprenant<fnref n="164" />. C'est la zone de développement proximal établie par un expert pédagogique qui permet de définir l'ensemble des activités pouvant être proposées de façon cohérente avec le niveau de compétence estimé de l'apprenant. Benjamin CLÉMENT et ses collaborateurs ont représenté cela sous la forme d'un graphe comme illustré dans la figure 25.

<footnote n="162">162. "Inspired by the Zone of Proximal Development theory (Vygotsky, 1930-1934/1978) and the concept of Flow (M. Csikszentmihalyi and I. Csikszentmihalyi, 1975), a pedagogical expert has the possibility to specify rules that define an evolving set of possible/activated activities, judged relevant for the student. These activities keep the student in the zone of Flow or in the Zone of Proximal Development (ZPD) based on his successive results" [Clément, 2018]</footnote>

<footnote n="163">163. "The use of the ZPD offers three advantages : it helps to improve motivation as discussed before, it further reduces the need of quantitative metrics for the educational design expert and it provides a more predictive choice of activities" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="164">164. "Two sources of inspiration are used to simplify the algorithm [RiARiT] : Zone of Proximal Development (C. D. Lee, 2005) and the empirical estimation of learning progress (Oudeyer and Kaplan, 2007)" [Clément, 2018]</footnote>
Dans l'exemple illustré par la figure 25, le graphe des activités est représenté dans trois états. Il montre trois types d'activité (disques oranges) de difficulté variable. La difficulté des activités est croissante selon leur type (C est plus difficile que B qui est plus difficile que A). Un type regroupe plusieurs activités de niveau croissant (A3 est plus difficile que A2 qui est plus difficile que A1).

L'état initial (figure 25a) montre que l'activité 1 de type A a été proposée à l'apprenant (cercle bleu). Elle se situe dans la zone de développement proximal (zone jaune) et a le niveau de difficulté le plus bas.

Dans la figure 25b, l'apprenant a effectué l'activité et l'a réussi (cercle vert). L'algorithme propose alors une autre activité dans la zone de développement proximal qui a évoluée grâce à la mise à jour du niveau de progrès de l'apprenant. Le niveau de progrès a été mis à jour compte tenu du résultat obtenu à la première activité. La seconde activité proposée (cercle bleu) est du même type mais d'un niveau de difficulté supérieur.

La figure 25c montre l'état suivant du graphe. Ici, l'apprenant n'a pas réussi l'activité proposée précédemment (cercle noir). La zone de développement proximal a de nouveau été adaptée en tenant compte du niveau de progrès. Comme l'activité A2 n'a pas été réussi, des activités de niveau intermédiaire ont rejoint la zone et celle de niveau supérieur a été enlevée (A3). C'est donc l'activité B1 qui a été proposée.

Les activités peuvent être proposées avec une certaine part d'aléatoire parmi les activités de la zone de développement proximal susceptibles de maximiser le niveau de progrès, c'est-à-dire l'état (réussite ou échec) des activités précédemment effectuées (les plus proches). Ainsi, dans le graphe 25c, si l'apprenant réussit l'activité B1, il est possible que l'activité B2 ou C1 lui soit proposée en fonction de l'évolution de la zone de développement proximal qui est définie selon le niveau de difficulté des activités dans le graphe et l'état de réussite des activités précédentes.

Pour résumer, un (ou plusieurs) expert pédagogique crée l'activity space représenté sous forme de graphe. Les activités sont réparties dans le graphe selon leur type et leur niveau de difficulté, comme dans la figure 25. Le graphe est parcouru selon les résultats de l'apprenant et l'évolution de la zone de développement proximal.

La zone de développement proximal est établie en prenant en compte la hiérarchie du graphe de l'espace d'activité afin de maintenir la progression d'apprentissage. La zone englobe les activités du graphe d'un niveau de difficulté
supérieure à l'activité réalisée par l'apprenant <sup>165</sup>. Le learning progress constitue
la récompense de l'algorithme <sup>166</sup>.

Une fois la zone de développement proximal établie, l'algorithme propose stochastiquement une activité contenue dans la zone. C'est-à-dire que le choix de l'activité dépend de probabilités calculées avec une part d'aléatoire (exploration) tout en prenant en compte le niveau de compétence (exploitation). C'est le compromis exploration/exploitation.

L'apprenant réalise l'activité proposée. Sa réussite ou son échec permet de mettre à jour la récompense, c'est-à-dire le niveau de progression qui prend également en compte les résultats des activités précédentes. Lorsque la progression stagne, la zone de développement proximal évolue de sorte à proposer des activités plus difficiles. De même, si la récompense diminue, la zone de développement proximal est réévaluée proposant ainsi un autre type d'activité de même niveau ou une activité de niveau inférieur.

L'algorithme RiARiT

L'algorithme RiARiT est fortement renseigné sur le domaine d'activité et sur l'apprenant, ce qui le rend assez dépendant du modèle de l'apprenant. Les informations nécessaires à l'algorithme sont utilisées pour concevoir le modèle cognitif en estimant le niveau de compétence de l'apprenant en fonction de ses réponses à chaque activité et de la définition d'un ensemble de composantes de compétences pour chaque activité <sup>167</sup>. Le modèle ainsi établit sert aussi à adapter la zone de développement proximal.

RiARiT prend un tableau en entrée contenant les composantes de compétence travaillées dans l'activity space. Cet espace d'activité est lui-même caractérisé par des paramètres d'activité et des valeurs. L'auteur utilise ce qui est appelés les q-values<sup>168</sup>. Les q-values (quality values) sont des nombres continus entre 0 et 1, où 1 signifie que la valeur du paramètre apporte l'intégralité du niveau de

<footnote n="165">165. Ce sont les activités les plus proches de l'activité réalisée qui constituent la zone de développement proximal afin de proposer des activités légèrement plus difficiles de façon à favoriser la progression d'apprentissage.</footnote>

<footnote n="166">166. Puisqu'il s'agit d'apprentissage automatique par renforcement, il adapte ses prédictions en fonction du niveau de récompense qu'il reçoit.</footnote>

<footnote n="167">167. "It is strongly informed about the activities domain and the student. This information will be used to build a cognitive model of the student by estimating the knowledge level of the learner depending on his answer to each activity and the definition of a set of Knowledge Component (KC) related to each activity" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="168">168. "The q-values notion take its inspiration from the work of Barnes (2005) where she defines a Q-matrix or "attribute by item incidence matrix" to define relations between questions (activities in our case) and concepts (KCs in our case) and contains a one if a question is related to a concept and a zero if not" [Clément, 2018].</footnote>
compétence qu'il est possible d'acquérir avec ce paramètre pour la composante de compétence travaillée. À l'inverse une *q-value* égale à 0 indique que la valeur du paramètre ne permet pas d'acquérir cette composante de compétence.

L'algorithme prend en compte ces composantes et ces paramètres, fixés par un (ou plusieurs) expert, pour établir la zone de développement proximal. Pour cela, il estime le niveau de compétence de l'apprenant et ajuste la zone en fonction de la différence entre le niveau attendu (fixé dans le tableau) et le niveau estimé de manière à proposer l'activité la plus pertinente à un instant t. C'est cette différence qui constitue la récompense de l'algorithme pour chaque composante.

Plus précisément, si le niveau de compétence estimé est inférieur au niveau de compétence attendu alors le niveau de l'apprenant a été sous-estimé (l'activité était trop simple) ce qui donne une récompense positive. À l'inverse, si le niveau de compétence estimé est supérieur au niveau de compétence attendu alors le niveau de l'apprenant a été sur-estimé (l'activité était trop difficile) ce qui donne une récompense négative.

Lorsque l'apprenant donne une **réponse correcte** et que la **récompense est positive** alors le niveau de compétence estimé est mis à jour. De même, lorsque l'apprenant donne une **réponse fausse** et que la **récompense est négative**, le niveau de compétence estimé est aussi mis à jour. En revanche, en dehors de ces cas, le niveau de compétence estimé est conservé jusqu'à la prochaine mise à jour.

La zone de développement proximal est elle aussi mise à jour en fonction de la nouvelle valeur de la compétence estimée.

Par ailleurs, l'évolution de la zone de développement proximal peut reposer sur des valeurs explicites du niveau de compétence de l'apprenant. L'expert pédagogique peut spécifier le niveau minimal de compétence requis dans une composante de compétence donnée. Ainsi, chaque valeur de paramètre ne sera explorée que si le niveau de compétence de l'apprenant est au-dessus de la valeur seuil. Les experts pédagogiques sont autorisés à définir le seuil pour lequel un paramètre donné est retiré de l'exploration, son agent-expert bandit est alors désactivé<fnref n="169" />.

<footnote n="169">169. "Here the evolution of the ZPD can rely on explicit values of the estimated competence level of the learner. Thus, the expert can specify minimal competence levels in given KC that are required to allow the algorithm to try a given parameter values and activate its related bandit expert. Each parameter value is only explored if the learner is already above this minimum threshold. The teaching</footnote>
Ces éléments concordent avec les théories de la motivation intrinsèque qui suggèrent clairement que la motivation et l'apprentissage progressent si le niveau des activités proposées est juste un peu supérieur au niveau actuel<fnref n="170" />.

Pour conclure, cet algorithme utilise beaucoup d'informations sur le domaine d'activité. L'expert pédagogique définit des tableaux avec la relation entre les valeurs des paramètres et les composantes de compétence, ainsi qu'un ensemble de niveaux de compétence minimum pour activer une nouvelle valeur de paramètre. La relation entre la réussite d'une activité, le niveau de compétence estimé et le niveau de compétence requis d'une activité permet deux choses :

* Estimer le niveau de l'apprenant.

* Calculer une récompense pour cette activité<fnref n="171" />.

Les informations requises pour cet algorithme sont plus calculées au fil de l'eau que beaucoup d'autres *Intelligent Tutoring Systems*, car ces informations a priori peuvent être très difficiles à donner pour un expert pédagogique lorsque le nombre d'activités, ou de composantes de compétence, est élevé. Des méthodes automatiques pour remplir ces connaissances existent déjà et font l'objet d'une recherche active<fnref n="172" />.

## Comparaison des algorithmes RiARiT et ZPDES

Des expérimentations ont été réalisées afin de tester l'efficacité de ces algorithmes [Clément et al., 2014b] [Clément et al., 2014a] [Clément et al., 2015] [Clément, 2018]. Il apparaît que les apprenants progressent plus et plus vite en utilisant ces algorithmes. L'algorithme RiARiT étant basé sur des données a priori est un peu plus efficace que ZPDES. Cependant, il est difficilement transférable

<footnote>experts are allowed to define threshold for which a given parameter is removed from the exploration, its bandit expert is deactivated" [Clément, 2018]</footnote>

<footnote n="170">170. "This follows well known instructional design methodologies (Gagne and Briggs, 1974) and concords with theories of intrinsic motivation which clearly suggest motivation and learning improve if exercises are proposed at levels that are only slightly higher than the current level (Engeser and Rheinberg, 2008; Habgood and Ainsworth, 2011)" [Clément, 2018].</footnote>

<footnote n="171">171. "RiARiT algorithm uses a lot of information about the domain. The teaching expert defines tables with the relation between the parameter values and the KC, and also a set of minimum competence levels to activate a new parameter value. The relation between the success of an exercise, the estimated competence level and the required competence level of an exercise allows two things : a) to estimate the level of the student; and b) to compute a reward for that activity" [Clément, 2018]</footnote>

<footnote n="172">172. "The information required for this algorithm is more online than a lot of other ITS systems but this amount of information might be really difficult to give for a teaching expert when the number of activities, or KC, is high. Automatic methods to fill such knowledge already exist and is an area of active research (Baker et al., 2008; Dhanani et al., 2014; González-Brenes, Huang, et al., 2014; González-Brenes and Mostow, 2012)" [Clément, 2018].</footnote>
à d'autres domaines présentant plus de données car le recensement des composantes et des paramètres serait trop important pour être réalisable. La différence d'efficacité avec ZPDES, en terme de *learning progress*, est suffisamment minime pour favoriser ce dernier, notamment pour des domaines où les données de départ sont trop nombreuses ou insuffisamment définies.

Par ailleurs, l'utilisation de ces algorithmes en tant que *Intelligent Tutoring Systems* a permis, non seulement, de favoriser le progrès d'apprentissage mais aussi de maintenir l'état de *flow* chez les apprenants [Oudeyer et al., 2016]. En revanche, ils ne permettent pas d'identifier la cause (environnement, outil, particularités de l'apprenant, etc.) et le sujet (une composante de compétence ou un paramètre d'activité, etc.) des erreurs réalisées au cours de la séquence d'activité. Cela suppose d'une part, la possibilité d'utiliser l'apprentissage automatique pour susciter la curiosité et la motivation intrinsèque des apprenants et ainsi favoriser la progression et, d'autre part, de superviser humainement ces activités de sorte à identifier les difficultés de chacun afin de les travailler différemment ou d'agir sur les conditions d'apprentissage.

## 3.3 Modélisation de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage : conclusion

Cette section a mis en avant le rôle de la motivation intrinsèque dans l'apprentissage. Les travaux de l'équipe FLOWERS ont permis de comprendre les mécanismes des *Intelligent Tutoring Systems* et le rôle que peut jouer le numérique dans l'amélioration de l'apprentissage par la prise en compte de la motivation intrinsèque.

Les algorithmes de l'équipe FLOWERS et les expérimentations menées montrent l'importance d'ajouter la dimension motivationnelle au modèle ontologique de l'apprenant initié au sein de l'action exploratoire AIDE.
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