Neurosciences

L'école et les neurosciences

À chaque sortie de rapport PISA, la France de l’éducation déprime à l’idée que le pays des Lumières se trouve de plus en plus bas dans les classements mondiaux. Pourquoi n’arrivons-nous pas à éduquer nos enfants correctement ? Pourquoi un tel taux d’illettrisme ? Pourquoi ce piètre niveau de raisonnement mathématique ? Pourquoi tant de violence dans les collèges ? Que faire pour améliorer la situation ?

 

Au mois d’octobre 2017, Laurent Alexandre, médecin et chroniqueur au Monde, a sorti un livre choc : La guerre des intelligences, comment l’intelligence artificielle va révolutionner l’école. Le livre nous décrit une société dominée par l’intelligence artificielle, où chaque pays devra réorganiser ses écoles pour augmenter le QI des enfants, de peur de se trouver relégué à la catégorie des pays sous-développés, de plus en plus éloignés des pays gagnants. Il faut, d’après M. Alexandre, investir massivement dans les recherches en intelligence artificielle pour permettre à nos enfants d’être formés selon des normes scientifiques.

Neurosciences : la guerre des intelligences

Le ministre de l’éducation, Jean-Michel Blanquer, vient de créer plusieurs commissions pour « définir la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle et donner un nouvel élan à l’école ». Il a fait appel entre autres à Cédric Villani, mathématicien lauréat de la médaille Fields, à Stanislas Dehaene, spécialiste des neurosciences et professeur au Collège de France, à Boris Cyrulnik, psychiatre de renom, ou à Esther Duflo, économiste au MIT. Ceci « pour sortir l’école de la nasse idéologique pédagogiste où elle est engluée depuis une quarantaine d’années ». Est-ce donc la solution miracle pour engager les écoles françaises sur la bonne voie ? Tout le monde n’est pas d’accord !

 

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ZADistes de la pédagogie contre élite scientifique ?

Ce mouvement n’est pas sans soulever beaucoup de questions chez les enseignants et les parents d’élèves, et on voit déjà un mouvement de protestation prendre forme.

On peut en mesurer la teneur à partir de l’extrait suivant, lu récemment sur le blog éducation 3. Canalblog : « le nouveau pape scientifique, Stanislas Dehaene, nous dit que le cerveau fonctionne comme ceci et pas comme cela qu’il faut lui donner tant de syllabique dans tels manuels, etc… et que ça marche…L’école était déjà industrielle, pas la peine de la changer, avec un peu plus de science, peut-être même avec des enfants OGM…, super connectés aux manuels et aux ingénieurs éducatifs, vous allez voir» !

Savoir raison garder

Comme d’habitude dans ce genre d’affrontement, la vérité se trouve quelque part entre les deux extrêmes : ni adoption aveugle des dernières modes pédagogiques, ni refus en bloc de tout ce qui touche à la science. Voici quelques notions de base pour vous aider à y voir plus clair.

Ne pas confondre neurosciences et intelligence artificielle

L’intelligence artificielle est, d’après Wikipédia : « l’ensemble de théories et de techniques mises en oeuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence ». Retenez donc ces deux termes clés : « machines », et « simuler l’intelligence ». L’IA est faite pour résoudre des problèmes de nature algorithmique de forte complexité. Comme son nom l’indique elle est… artificielle.

Peut-elle être un adjuvent de la pédagogie ? Permettre, comme le promet Laurent Alexandre, de faire des « profils » d’élève pour adapter l’enseignement aux besoins particuliers de chacun ? Peut-être le pourrait-elle dans un avenir assez lointain, avec beaucoup, beaucoup d’argent et une formation approfondie des enseignants. Mais pour le moment la vraie question est ailleurs.

Qu’apportent les neurosciences à l’éducation ?

Les neurosciences englobent l’ensemble des recherches scientifiques consacrées au fonctionnement du cerveau humain. Donc, d’une certaine façon l’IA en fait partie, dans la mesure où les chercheurs doivent évidemment étudier d’abord le cerveau pour pouvoir imiter certaines de ces fonctions.

Plus généralement, le neuroscientifique va observer par imagerie électromagnétique les zones du cerveau qui « s’allument » quand l’enfant (ou l’adulte) est en train de résoudre un problème langagier ou mathématique ou mémoriser une définition ou la table des multiplications. Il peut ainsi mesurer l’efficacité de certaines pratiques, ou du moins penser qu’il le fait, selon de degré d’activité cérébrale observée.

Mettant de côté des querelles qui se sont développées autour de telle ou telle pratique, comme l’apprentissage syllabique de la lecture, un parcours des articles et monographies récents consacrés au sujet nous apprend un certain nombre de choses simples.

 

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https://www.consoglobe.com/ecole-neurosciences-mythes-realite-cg

 

 

 

 

 

Apprendre

S’il existe plusieurs méthodes d’enseignement valables, les dernières découvertes en neurosciences ont permis d’identifier 4 facteurs nécessaires à un apprentissage réussi. Conciliables avec la liberté et l’expérimentation qui restent importantes en pédagogie, ces principes directeurs peuvent être intégrés à des approches diverses.

1. L’attention

C’est la porte d’entrée de tout apprentissage et un facteur déterminant dans la réussite des études. Pour l’ouvrir, il faut non seulement captiver l’intérêt de l’apprenant, mais lui indiquer aussi quand et à quoi il doit être attentif tout en considérant les limites de cette capacité d’attention. Notons que l’idée d’aptitudes « multitâches » est un mythe… Le cerveau est conçu pour hiérarchiser l’information et se concentrer à l’exécution d’une tâche à la fois, en inhibant les distractions et comportements indésirables et en automatisant la seconde demande en importance. Lui soumettre une double tâche est donc contreproductif. Bonne nouvelle : l’attention est une faculté qu’on peut travailler à améliorer!

2. L’engagement actif

Plus un apprentissage suscite la curiosité de l’apprenant, plus sa mémoire serait disposée à le retenir. Les « devinettes » ou les questions portant sur des connaissances que l’apprenant possède seraient tout indiquées à cet effet. Réfléchir, chercher à comprendre et formuler des prédictions contribueraient aussi à une meilleure rétention de l’apprentissage. Le degré de difficulté de l’épreuve soumise à l’apprenant est très important : elle ne doit être ni trop facile ni trop difficile, mais tout de même comporter un certain défi, autrement dit un degré de difficulté suffisant pour que l’apprenant se montre plus attentif ou qu’il fournisse un effort cognitif supplémentaire. À cet ensemble de conditions favorisant un engagement actif, ajoutons le test, cet exercice qui permet à l’apprenant d’identifier ce qu’il ne maîtrise pas encore. La formule gagnante alterne étude et mise à l’épreuve, plus précisément : 4 séances d’apprentissage suivies chacune d’un test.

3.  Le retour d’information

L’adage voulant qu’on apprenne de ses erreurs n’est pas un mythe! C’est le droit à l’erreur qui est ici à l’honneur. Parce que, bien que nécessaire, l’engagement actif ne suffit pas. Pour « encoder » un apprentissage, le cerveau a besoin de rétroactions sur ses prédictions, plus précisément d’un signal d’erreur. Ce signal peut provenir de l’extérieur — soit d’une correction du formateur ou du logiciel d’évaluation — ou de l’apprenant lui-même. Dans ce dernier cas, l’apprenant constate qu’il y a un décalage entre sa prédiction et son observation. Pour déclencher l’apprentissage, il faut que ce signal d’erreur entraîne chez l’apprenant un sentiment de surprise. La formation en ligne offre à cet effet de multiples possibilités. Autre point important : les corrections ne doivent pas s’apparenter à des sanctions. Même si la rétroaction négative — qui consiste à mentionner au sujet qu’il a commis une erreur — s’avère efficace chez l’adulte, l’apprenant doit sentir qu’on le corrige avec bienveillance; autrement, le stress et le sentiment d’impuissance pourraient contrecarrer son apprentissage.

4. La consolidation

C’est l’étape où les connaissances acquises sont intégrées. Un peu comme la mémoire vive d’un ordinateur, le traitement conscient et explicite nécessaire en amont d’un apprentissage prend de l’espace dans le cerveau. Pour optimiser ce traitement, l’enseignement doit être reçu à doses raisonnables sur plusieurs périodes relativement courtes. Afin de procéder à un traitement approfondi, le cerveau doit libérer de l’espace en automatisant l’apprentissage précédent. Par exemple : avant de traiter une équation, il doit en automatiser la formule. L’autre condition essentielle à la consolidation des connaissances c’est… de dormir! En effet, c’est durant le sommeil que l’hippocampe, cette structure clé de la mémoire, est le plus actif. Bien que son rôle reste en partie à éclaircir, on sait qu’il rejoue les informations de la journée pour les transférer ensuite au cortex où elles sont mémorisées à long terme. On croit que l’hippocampe pourrait déterminer quelles informations sont à consolider. Ainsi, si l’avenir appartient à ceux qui se lèvent tôt, encore faut-il qu’ils ne se soient pas couchés trop tard!

Catherine Meilleur

Auteure:
Catherine Meilleur
Rédactrice de contenu créatif @KnowledgeOne. Poseuse de questions. Entêtée hyperflexible. Yogi contemplative.