École, écransUn entraînement personnalisé grâce au numérique ?

2 mars 20200
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Le numérique, serait-il le chaînon manquant d'une éducation personnalisée et véritablement adaptée à chaque enfant ?

Premier, ce serait le rang qu’occuperait l’élève moyen d’une classe de 30, s’il recevait l’enseignement exclusif d’un professeur.

Ce résultat[i], déduit d’une célèbre étude[ii] de Benjamin S. Bloom, semble incompatible avec les contraintes matérielles de l’enseignement de masse. Cette mise en évidence de la nécessité de la personnalisation de l’enseignement dès le début des années 1980, laissera néanmoins une trace durable dans le champ de la recherche pédagogique. Aujourd’hui, le défi logistique auquel faisait alors face le professeur de l’Université de Chicago, pourrait bien trouver un début de solution grâce à l’usage de logiciels spécifiques.

Avec le numérique, la personnalisation recommandée par le professeur Bloom peut enfin être appliquée de manière concrète et économiquement viable.

Un rouage clé est la possibilité, pour un logiciel pédagogique, de générer automatiquement autant d’exercices que nécessaire, avec un niveau constamment adapté à l’élève (lui permettant de le faire progresser sans pour autant le décourager) et des indications et corrections instantanées du programme, pour que l’élève tire un profit maximal de la séance plutôt que d’attendre une correction différée. Pouvoir visualiser sa courbe de progression et, éventuellement, se comparer avec ses pairs peut également constituer un facteur de motivation.

Pour les mathématiques par exemple, la complexité d’un exercice est souvent due au nombre de questions intermédiaires menant au résultat final. Jouer sur le nombre d’étapes permet d’ajuster le niveau de l’exercice, et modifier les données d’un problème permet d’en obtenir un nouveau. On comprend alors le foisonnement d’applications[iii] d’entraînement personnalisé dans ce domaine en particulier.

L’apprentissage de la lecture peut également être facilité par l’automatisation de la phase de décodage des mots.[iv]

Le professeur libéré de ces tâches de correction peut alors effectuer un suivi plus fin des élèves (en visualisant leurs résultats sur son interface dédiée), s’attarder sur les points demandant réellement une clarification et, pourquoi pas, aller jusqu’à reprendre des notions non acquises des classes antérieures, solutionnant demain peut-être le problème des lacunes persistantes, problème dit « de l’iceberg »[v] ? Affaire à suivre.

Inès VINCENT

 

Notes 

[i] Si la répartition des notes au sein d’une classe est une loi normale d’écart-type sigma centrée sur la moyenne m, l’étude affirme qu’un élève suivant des cours personnalisés augmentera de 2 fois sigma ses résultats. S’il avait m de moyenne avant l’expérience, il passera à m+2*sigma le plaçant parmi les 2,5 % premiers de sa classe, soit premier pour une classe de 30 élèves.

[ii] « The 2 sigma Problem : The Search for Methods of Group Instruction as One-to-One Tuturing » par Benjamin S. BLOOM en 1984 (étude ici)

[iii] Par exemple le « chatbot » (robot qui dialogue avec l’utilisateur) pédagogique https ://www.yokimi.fr ou encore les jeux français https ://dragonbox.com

[iv] Voir à ce sujet l’expérimentation de l’Université Aix-Marseille autour du logiciel GraphoLearn

[v] Voir à ce propos « le problème de l’iceberg ».

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