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samedi 21 octobre 2017

Entretien avec John Sweller par Oliver Lovell 6 /L'échec productif



Entretien avec John Sweller, suite. Ci-dessous le billet 6.

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6 / L'échec productif


OL: Maintenant, la prochaine chose que je veux vous demander concerne le travail de Kapur,  Andrew y fait allusion dans son article également. Certains soutiennent que les résultats de Kapur disant que dans certains cas, il vaut mieux permettre aux gens de s’engager dans des approches coûteuses en charge cognitive pour la mémoire de travail, menant à un échec, si juste après, vous fournissez un enseignement pour combler les lacunes ; où vous situez-vous par rapport à cela ? (Vous pouvez écouter Andrew Martin sur cette question de l’échec productif ici)

JS: Okay, voici mon problème. Il y a des moyens de tester l’hypothèse de l’échec productif légitimement. Mais là, je dois parler de la structure expérimentale. Nous parlons d’essais randomisés contrôlés. La plupart des gens dans le monde éducatif, quand ils font un essai randomisé contrôlé, font la randomisation correctement. La partie contrôle, en général, n’est pas faite. Tout l’intérêt de la structure de l’essai est de déterminer la causalité parce que vous ne changez qu’une seule variable à la fois. Si vous changez plusieurs variables simultanément, vous ne pouvez pas déterminer la causalité et c’est alors une réelle perte de temps de faire ce genre d’expérience. Donc, il y a certaines choses que l’on ne peut pas faire. Par exemple, vous ne pouvez pas faire ceci : donner à un groupe d’étudiants, disons, un cours comprenant une partie de guidage ; à un autre groupe, une résolution de problèmes dans laquelle le guidage est diminué ; puis les tester et découvrir quel groupe a le mieux réussi. La raison pour laquelle vous ne pouvez pas faire cela, c’est parce que vous modifiez plusieurs variables simultanément et par conséquent vous ne pouvez pas savoir pourquoi vous avez obtenu un effet. Concentrons-nous sur le cours pour commencer. Supposons que ce soit un cours vraiment brillant, très clair, les étudiants comprennent bien. Ils sont très motivés. Est-ce que cela va être meilleur que la résolution de problèmes ? De manière quasiment certaine, ce sera le cas. Si c’est un cours médiocre, peu organisé, les étudiants ne comprendront pas, ils s’ennuieront, et en conséquence, l’étude d’un problème, peu importe ses faiblesses, sera toujours plus intéressante. On ne devrait pas faire ce genre d’expériences. 

Il y a des expériences que l’on peut faire, on les a faites dans un contexte différent, sans même tenter de tester l’hypothèse de l’échec productif. La plus évidente est celle qui compare les exemples résolus suivis par des problèmes, avec les problèmes suivis par des exemples résolus. Bien, sur l’hypothèse de l’échec productif, il vaut mieux donner aux gens les problèmes en premier, suivi par les exemples résolus. Alors, vous avez exactement les mêmes conditions pour les deux, à une variable près ; soit vous commencez avec les problèmes, ou vous terminez avec les problèmes. Donc, vous comparez les exemples résolus suivis par les problèmes avec les problèmes suivis par les exemples résolus. Si vous faites cela, et que vous travaillez avec des novices qui ont vraiment besoin des exemples résolus, les résultats sont uniformes. Les exemples résolus suivis des problèmes, c’est toujours mieux.
Si vous travaillez avec quelqu’un qui n’a plus besoin des exemples résolus, vous constatez l’effet de renversement dû à l’expertise. Quand l’expertise augmente, l’intérêt de l’exemple résolu diminue, et quand l’expertise augmente encore, éventuellement, l’efficacité relative des exemples résolus et des problèmes s’inverse et les problèmes deviennent plus utiles que les exemples résolus. Comme vous le savez, quand vous savez comment résoudre quelque chose, vous avez besoin de l’automatiser, vous devez pratiquer, vous devez être capable de le faire sans y penser. C’est à ce moment-là qu’il vaut mieux pour vous résoudre des problèmes plutôt qu’étudier des exemples résolus.

Si vous travaillez avec des personnes suffisamment savantes, vous avez un résultat différent, elles sont plus à l’aise avec les problèmes en premier. Mais quoiqu’il arrive, vous devez mener des expériences qui modifient une seule variable à la fois. Et cette variable doit être celle qui présente un intérêt pour vous. C’est intéressant, autrefois, il y a plusieurs décennies, quand les ordinateurs en étaient à leurs débuts dans le monde éducatif, les gens posaient systématiquement la question : « Est-il préférable de donner un cours ou de fournir un enseignement assisté par ordinateur ? » C’est une question absurde ! Vous ne pouvez pas tester ceci. Un bon cours est toujours préférable à un mauvais enseignement assisté par ordinateur, et vice-versa. D’ailleurs, vous pouvez tester l’hypothèse de l’échec productif, mais quand vous le faites correctement, et que vous changez une seule variable à la fois, vous obtenez des résultats différents de ceux mentionnés plus haut. Voilà où se trouve mon problème avec l’échec productif. 




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