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chapitre 8 Applications pratiques
8-2.1 Les principes de l'enseignement et de l'apprentissage
Enseigner et apprendre se résument à deux principes de base:
Un environnement d'apprentissage doit tenir compte de ces deux perspectives. Si on veut former de futurs décideurs, il ne suffit pas de leur donner des "manuels de décision". Il ne suffit pas de "lire" quelque chose pour savoir faire. Il ne suffit même pas d'être en mesure de reproduire les théories et "recettes" de la décision, mais il faut maîtriser la décision dans un contexte simulé de décision qui ressemble structurellement aux types de situations que le décideur va rencontrer plus tard. Puisqu'ils mettent l'apprenant "en situation", les environnements d'apprentissages modernes sur ordinateur peuvent jouer un rôle important dans la formation de la décision.
- on apprend en faisant quelque chose (psychologie),
- on apprend en poursuivant un but pédagogique (science de l'éducation).
La conception de logiciels éducatifs a pris une tournure importante cette dernière décennie à la suite d'avances techniques et des changements intervenus dans les théories d'apprentissage et d'enseignement. Un environnement d'apprentissage avancé se caractérise par des éléments tels que:
On peut distinguer deux approches fondamentales du logiciel éducatif:
- la multiplicité de styles d'enseignements (la même matière peut être enseignée de façon diverse, et pour certaines matières, il existe des styles préférables);
- la multiplicité de sources d'apprentissage (expériences, "coaching", exploration d'hypertextes, simulations, etc...);
- l'utilisation d'interfaces riches qui autorisent des manipulations directes d'objets;
- l'utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour l'intégration d'experts et de tuteurs qui aident à résoudre des problèmes ou qui permettent d'intégrer des raisonnements pédagogiques.
Ces deux approches reposent sur différentes théories de l'apprentissage, le constructivisme pour l'approche micro-monde, le comportementalisme 'évolué' ou l'approche socio-culturelle pour le mode tutoriel. Nous considérons que ces théories ne s'excluent pas mutuellement mais éclairent chacune le processus complexe d'apprentissage sous un angle particulier.
- l'approche micro-monde, fondée sur l'exploration par l'apprenant d'une situation-problème bien définie;
- l'approche tutorielle, fondée sur la mise en oeuvre d'agents dotés, soit d'une expertise quant au contenu à enseigner, soit d'une expertise pédagogique.
Les théories d'apprentissage sont très divergentes, mais presque toutes sont d'une certaine utilité pour définir les propriétés d'un bon dispositif d'apprentissage. Voici quelques idées clés:
Voici en somme les qualités qu'un dispositif d'apprentissage de la décision devrait posséder:
- l'apprentissage doit avoir lieu dans un conditionnement externe optimal (behaviorisme);
- l'apprentissage est lié à la résolution active de problèmes et concerne l'intégration, la construction et la compilation de nouvelles connaissances (cognitivisme);
- l'apprentissage est sous contrainte des capacités cognitives humaines (psychologie cognitive).
En somme enseigner et apprendre impliquent un dispositif d'apprentissage complet (Sandberg 94:225) comme on le retrouve
- L'apprenant doit être actif (sinon il ne saura pas "faire" dans l'avenir).
- L'environnement d'apprentissage doit être construit comme un environnement de travail complexe et riche. Il doit refléter les propriétés essentielles de ce qui doit être appris (sinon on apprend autre chose),
- L'environnement doit être structuré en fonction des capacités de l'apprenant. La richesse de l'environnement d'apprentissage est une qualité mais ne doit pas décourager ou désorienter un apprenant.
- Un environnement d'apprentissage doit incorporer des tuteurs et/ou des experts qui peuvent assister l'apprenant. Autrement, il faut prévoir un support pédagogique externe au logiciel.
dans la figure 8-1. Ces composantes dénotent des fonctions que l'on peut retrouver sous différentes formes:
Dans ce dispositif, l'ordinateur joue un rôle croissant, surtout dans les domaines où il peut compléter le rôlé de l'enseignant et fournir des matériaux d'enseignement d'un nouveau type:
- L' "enseignant" a comme rôle de guider et/ou d'instruire l'apprenant
- Le "moniteur" s'assure que l'apprenant apprend quelque chose. Ce rôle peut être rempli par un enseignant, par l'apprenant ("self-control") ou par un programme qui teste ou évalue les connaissances
- Les "collègues" permettent d'améliorer la vitesse d'apprentissage. La discussion favorise la clarification des concepts par exemple.
- Les "matériaux d'apprentissage" font référence à tout ce qui doit être appris (savoir statique, savoir-faire). Sur ordinateur, cela peut être des hypermédia exploratoires, des leçons et tâches communiquées, des simulations, des environnements de résolution de problème, etc.
- Les "sources externes d'information" concerne tout ce qui n'est pas directement mis à disposition (par exemple la bibliothèque)
- Les "outils de travail" font référence à tout ce qui peut aider le processus d'apprentissage autre que le matériel d'apprentissage (par exemple traitement de texte, papier et crayon, calculateur, etc.).
L'intelligence artificielle n'a pas de rôle en particulier par rapport à l'informatique traditionnelle, à part le fait qu'elle a mis définitivement un terme aux tendances mathématisantes de l'informatique appliquée et qu'elle a permis de comprendre l'ordinateur comme un outil généralisé de mise en oeuvre de processus symboliques. Un programme est donc un médium computationnel de représentation qui doit son existence au "New expressive power through new expressive means" (Hill 89:29).
- Extension de la mémoire: comme la calculette, il devient un outil pour exécuter certaines tâches ou pour manipuler certains objets, activités qui n'auraient pas été possibles autrement. Ce rôle n'est pas spécifique à l'apprentissage, cette fonction de "laboratoire artificiel" est accomplie dans bien d'autres contextes.
- Medium d'apprentissage: presque identique au plan fonctionnel, le programme peut servir au développement de capacités cognitives et de connaissances. Dans ce cas, on se servira du programme également comme "prothèse intellectuelle", sauf que l'on peut la jeter après usage (un peu comme les expériences en physique illustrant un principe théorique aux élèves).
Ces quelques éléments suffisent pour comprendre d'une part que la mise à disposition d'un environnement d'apprentissage utile et efficace n'est pas simple et d'autre pourquoi quelqu'un de bien formé à l'université (par exemple) n'est pas opérationnel dans la pratique. Si on veut former des décideurs, il faut les former ou bien dans la pratique ou bien dans un environnement qui simule la pratique en ce qui concerne les propriétés qu'il faut apprendre.
Peut-on enseigner la décision dans une situation complexe?
Sans rentrer dans le détails de la situation de décision "moderne" et des défaillances des décideurs que nous avons discutée en détail dans la section 3-5 "Le modèle "Lohhausen"" [p. 84], nous allons brièvement rappeler le problème. Les acteurs humains ont une capacité limitée de traitement d'information. Certains sujets arrivent apparemment à gérer plus ou moins bien ce problème, mais d'autres virent dans des comportements pathologiques (comme l'attribution des erreurs aux autres). Il est nécessaire de réduire la complexité de tout problème, toutefois il faut éviter des pièges comme agir sans tenir compte des effets secondaires ou comme utiliser une recette sans vouloir savoir dans quelles conditions elle est valable. Il semble que les erreurs de décision sont en augmentation dans notre société, ou plutôt l'incapacité de décision. Le décideur politique de haut niveau se caractérise par le fait qu'il ne fait rien, ou alors qu'il favorise la différenciation des structures administratives et des dispositifs d'action de l'Etat Cette dernière stratégie a comme effet que la machinerie devient plus lourde sans forcément être efficace. En effet, les sous-systèmes raisonnent toujours en fonction d'un langage très "propriétaire", ce qui ne fait que déplacer les problèmes.*1
Pour améliorer cette situation, il existe à notre avis trois stratégies qu'il faut combiner:
C'est sur ce dernier point que nous proposons une contribution avec le système PEPS. En bref, il s'agit d'apprendre les capacités cognitives nécessaires pour mieux gérer un système complexe avec des heuristiques telles que celles qui ont été discutées dans la section 4-2.2 "Les heuristiques de la gestion d'un environnement complexe" [p. 116]: il faudrait apprendre par exemple à:
- Améliorer la formation générale d'un décideur: c'est trivial à dire, mais lorsqu'un décideur maîtrise un dossier, cela le décharge beaucoup cognitivement et émotionellement et il peut attribuer plus des ressources à la résolution du problème en question.
- Il est clair qu'un décideur politique ne peut pas être formé à tout. Il faut le former à utiliser des dispositifs d'aide à la décision. Un exemple est la constitution et la gestion d'un groupe de collaborateurs-experts. Un autre est l'utilisation d'outils informatiques à la décision, comme choisir une méthode efficace de choix quasi-rationnel dans un environnement incertain.
- Finalement, il faut tenter de former les décideurs à gérer la résolution de problèmes dans un environnement complexe. Dans un premier temps, il faut évidemment enseigner (partout en fait) la nature des systèmes sociaux modernes et les pathologies de décision que l'on peut observer. En même temps, il faut les mettre dans des situations de décision artificielles où ils n'ont rien à perdre et où ils peuvent de façon répétitive prendre des décisions et voir dans un "miroir" ce qu'ils font.
Il difficile de savoir à l'heure actuelle si on peut enseigner à décider et aussi s'il est possible de transférer des connaissances gagnées (si c'est possible) à un environnement d'apprentissage. Mais vu la situation, il faut essayer.
- arranger et structurer des buts (définir les importances, détecter les conflits et dépendances, etc.).
- établir des priorités d'intentions et d'allocation de ressources (éviter par exemple de s'occuper de détails)
- établir des plans d'actions et de décisions et analyser leurs effets potentiels
- suivre les décisions et procéder à des changements sans tomber dans le piège de l'actionnisme aléatoire.
- Peut-on enseigner la décision dans une situation complexe?
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THESE présentée par Daniel Schneider - 19 OCT 94
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