vendredi 17 avril 2020

Effet de variété et conception pédagogique

L’effet de variation ou effet de variété (variability effect) dans le cadre de la théorie de la charge cognitive est le pendant complémentaire de l’entremêlement (interleaving effect) en sciences de l’apprentissage.

(Photographie : Christopher Burkett)



Effet de variété et entremêlement


Dans les deux cas, de la variété est ajoutée intentionnellement à la pratique afin de rendre l’apprentissage plus durable et plus profond.

Nous visons à chaque fois à augmenter la capacité de discrimination des élèves entre des tâches d’apparence similaire. Il s’agit de rendre les compétences apprises utilisables de manière pertinente dans un plus grand nombre de contextes.

L’entremêlement cerne mieux l’intérêt de l’élève et se centre sur l’apprentissage. L’avantage de l’effet de variété est de se concentrer sur les conditions de celui-ci et de donner des lignes directrices à la conception pédagogique.




Tenir compte de la variation dans la conception pédagogique


Si nous prenons l’exemple des mathématiques, un apprentissage efficace a lieu lorsque les élèves peuvent transférer leurs compétences dans de nouveaux problèmes. Ils généralisent ainsi leurs connaissances acquises en les appliquant à des contextes voisins.

Dans des matières particulièrement complexes telles que les mathématiques, la physique ou la programmation informatique (et dans une moindre mesure en chimie, biologie ou sciences économiques), l’établissement de solutions à des problèmes est une finalité importante.

La résolution de problèmes dans ces domaines précités est souvent caractérisée par une structure hiérarchisée de sous-objectifs intermédiaires.

Une solution complète a un problème, ne peut être atteinte que lorsque sont accomplis avec succès tous les sous-objectifs dont elle est tributaire. Si un des sous-objectifs n’est pas résolu, la tâche elle-même ne peut être terminée avec succès. Le succès de l’apprenant va dépendre de sa capacité de résolution de chacun des sous-objectifs.

Plus une tâche est complexe, plus elle contiendra en son sein des sous-objectifs. Chacun des sous-objectifs peut présenter une variation de forme et une variation de fond dans l’approche de résolution qu’il nécessite.

Ainsi, la résolution de problèmes peut amener à une diversité de pistes et de scénarios qui demandent une bonne capacité de discrimination entre les différentes voies possibles.

Plus les exigences de traitement sont élevées et plus les sous-objectifs sont neufs pour un élève, plus important sera le risque que sa tentative de résolution autonome dépasse les capacités de traitement de sa mémoire de travail.

La difficulté de ces matières tient au haut niveau d’interactivité de leurs contenus. Les différents éléments en interaction doivent être traités simultanément dans la mémoire de travail pour que l’apprentissage se produise et que le problème puisse être résolu.

Pour l’enseignant, la question est de déterminer la meilleure voie pour enseigner efficacement la résolution de problèmes dans un contexte spécifique. Comment ménager la mémoire de travail des élèves en leur faisant accéder rapidement à toute la richesse potentielle visée par la résolution des tâches complexes dans le domaine étudié ?

L’enjeu de la conception pédagogique est de réduire la charge en construisant des connaissances dans la mémoire à long terme. Celles-ci peuvent ensuite être récupérées comme un seul élément (un schéma).



Difficultés liées à un enseignement traditionnel ou aux pédagogies actives


Une charge cognitive élevée est particulièrement imposée dans les stratégies d’enseignement traditionnelles qui mettent l’accent sur la résolution classique de problèmes.  Elle l'est également dans le cadre d'une approche socioconstructiviste qui privilégie la mise en activité dans des contextes de découverte par les élèves. Ces approches laissent les élèves se confronter seuls ou avec un guidage minimal à la résolution de problèmes.

Dans cette perspective, les élèves commencent par essayer de résoudre un nouveau type de problèmes. Ils génèrent ainsi une panoplie de solutions incorrectes, correctes ou partiellement correctes. Il s’en suit une étude des solutions correctes.

Cette approche comporte plusieurs failles :
  • Elle n’est pas propice au développement du sentiment d’efficacité personnelle des élèves qui rencontrent des difficultés.
  • Un élève qui reproduit la même erreur plusieurs fois risque de la mémoriser durablement.
  • Un élève va s’engager dans une stratégie de résolution de problème moyens-fins qui surcharge encore plus la mémoire de travail. 
  • Régulièrement, même si l’élève aboutit à une réponse, il ne lui restera pas suffisamment de ressources en mémoire de travail pour transformer efficacement cette réussite en un apprentissage durable.

Dans ce type d’approche, une partie conséquente de l’effort mental déployé par les élèves a été investie dans des processus qui n’étaient pas pertinents pour l’apprentissage (c’est-à-dire une charge cognitive extrinsèque).

Le niveau d’effort mental perçu pendant l’instruction n’est pas invariablement associé à la qualité des performances de transfert.

La théorie de la charge cognitive promeut une démarche pédagogique de type enseignement explicite. Les élèves dans cette approche commencent par étudier des problèmes résolus. L’enseignement explicite peut intégrer l’effet de variation, l’effet du problème résolu et celui du problème à compléter. Le but est de contourner ces difficultés et de ménager la mémoire de travail afin de générer un apprentissage efficace.

La confrontation autonome à des problèmes divers et variés n’est abordée que dans une dernière phase de l’apprentissage sous forme de découverte guidée.




Définir l’effet de variation


L’effet de variation se produit lorsque des tâches à forte variabilité entraînent un meilleur apprentissage par rapport à des tâches à moindre variabilité.

Une variation accrue de la pratique selon les dimensions de la tâche est bénéfique à l’acquisition de schémas et donc au transfert des compétences acquises. Elle augmente les chances d’identifier des caractéristiques similaires et de distinguer les caractéristiques pertinentes de celles qui ne le sont pas.

Une variabilité accrue expose les élèves à un plus grand nombre de tâches connexes conçues pour enseigner un concept ou une procédure spécifique. Cela entraîne une augmentation des performances des tests.

L’effet de variation va agir sur deux fronts :
  • Il augmente la probabilité que des caractéristiques similaires entre différentes tâches puissent être identifiées. À travers la surface de l’énoncé, l’élève devient capable de distinguer la structure profonde de celui-ci.
  • Il augmente la probabilité que les caractéristiques pertinentes puissent être distinguées de celles qui ne le sont pas. L’élève devient capable de distinguer parmi les diverses options de traitement de l’énoncé celle qui y correspond.
Le principe est que cette variation finement intégrée à une série d’exercices, de tâches ou de problèmes sur un thème spécifique va favoriser un apprentissage profond et l’élaboration de schémas cognitifs riches et intégrés. Cet apprentissage sera plus propice à transférer à une large panoplie de contextes proches.

L’enseignant remplace une série de tâches complexes et diverses, mais qui ont en commun de traiter le même sujet, par une série de tâches soigneusement conçues et sélectionnées pour optimiser l’effet de variation.

Les tâches doivent différer les unes des autres sur toutes les dimensions pour lesquelles leurs équivalents diffèrent dans le monde réel.



Effet de variation et charge cognitive


De la même manière que pour l’effet d’entremêlement, l’application de l’effet de variation peut ne pas être subjectivement appréciée par les élèves, car elle augmente potentiellement le niveau de difficulté de la tâche. Cependant, il s’agit d’une difficulté désirable, car l’augmentation de la variation permet d’en apprendre davantage.

L’effet de variation a ceci de particulier qu’il apporte une augmentation plutôt qu’une diminution de la charge cognitive avec des résultats d’apprentissage plus élevés.

Les tâches à forte variabilité présentent une plus grande interactivité des éléments que les tâches à faible variabilité. Il faut traiter simultanément un plus grand nombre d’éléments dans la mémoire de travail pour comprendre la tâche en question.

Plus la variabilité augmente, plus le nombre d’éléments en interaction augmente, car les élèves doivent apprendre à distinguer parmi la variété des tâches celles qui requièrent des solutions similaires ou non.

Ainsi, un ensemble de tâches à forte variabilité est intrinsèquement plus difficile à réaliser par rapport à un ensemble similaire de tâches à faible variabilité.

Dans le cadre de la théorie de la charge cognitive, cette augmentation de la charge intrinsèque est toutefois une condition limitante qui doit être finement gérée. Elle doit rester dans les limites de la mémoire de travail afin de générer un apprentissage chez l’élève.

Si la charge cognitive intrinsèque accrue associée à une variabilité accrue dépasse les limites de la mémoire de travail, elle entraînera une diminution des performances en matière d’apprentissage et de résolution de problèmes.

Une forte variation a un effet positif sur l’apprentissage, mais augmente également la charge cognitive avec le risque d’empêcher tout apprentissage. L’effet de variation ne doit donc pas être utilisé seul. Combiner l’effet de variation à celle de l’effet du problème résolu est une piste pertinente.



Effet de variation et effet du problème résolu


L’effet du problème résolu dit que lorsque des élèves étudient des problèmes résolus, ils apprennent davantage et obtiennent de meilleurs résultats aux tests que lorsqu’ils résolvent des problèmes par eux-mêmes dans des tâches équivalentes.

Les problèmes résolus mettent l’accent sur le principe d’emprunt et de réorganisation. La résolution indépendante de problèmes sans aide repose elle sur le principe de la genèse aléatoire de solutions.

Les problèmes résolus fournissent explicitement les informations dont les élèves ont besoin :
  • Ils permettent de réduire l’interactivité des éléments ainsi que la charge cognitive extrinsèque.
  • Lorsque les élèves doivent chercher par eux-mêmes les étapes menant à une solution, ils doivent traiter plus d’éléments que lorsqu’on leur présente les étapes appropriées. 
  • Grâce aux problèmes résolus, plus de ressources sont disponibles dans la mémoire de travail des élèves pour l’apprentissage.
  • Ces ressources disponibles leur permettent de construire plus efficacement et plus rapidement les schémas cognitifs visés par l’apprentissage. 
Du point de vue de la charge cognitive, une variabilité accrue risque de saturer la mémoire de travail des élèves. En combinant variabilité et problèmes résolus, on peut rester dans la limite de la mémoire de travail des élèves et améliorer l’acquisition et le transfert des schémas.

Grâce à la mise à disposition de problèmes résolus, la charge cognitive totale resterait dans les limites, indépendamment du fait que la variabilité augmente la charge cognitive intrinsèque.

Concrètement, la variation dans les exercices doit être intégrée progressivement et pas petits pas avec l’étayage d’exemples de résolution.

Nous présentons aux élèves des problèmes résolus à étudier puis ils apprennent peu à peu ce modèle en s’exerçant à l’appliquer pas à pas, jusqu’à atteindre l’autonomie.

En réalité, les problèmes résolus permettent de gagner du temps, de ménager les ressources et d’avancer avec tous les élèves en parallèle à l’échelle de la classe. Cela offre la possibilité d’augmenter la quantité d’enseignement dispensé et de l’apprentissage de chaque élève.

Grâce à des exemples travaillés, l’attention des élèves peut être dirigée vers les aspects pertinents de la tâche qui correspondent à l’objectif. Cela permet aux élèves d’éviter des actions non utiles et exigeantes en matière de capacités.

Il a été mis en évidence par Chi et ses collègues (1989) que les bons élèves utilisent les problèmes résolus d’une manière différente de celle des élèves rencontrant des difficultés. Le niveau de capacité des élèves détermine la façon dont ils utilisent les problèmes résolus. Lors de la résolution de problèmes, les bons élèves utilisent les exemples pour une référence spécifique, tandis que les élèves rencontrant des difficultés les relisent pour chercher une solution. En outre, les bons élèves semblent se référer moins souvent aux exemples lors de chaque tentative de solution. L’enseignant doit donc guider ses élèves dans une utilisation optimale des problèmes résolus.



Effet de variation et effet d’inversion de l’expertise


L’effet d’inversion de l’expertise se produit lorsque l’avantage d’une procédure d’enseignement par rapport à une autre est observé pour les novices, mais disparaît ou même s’inverse avec une expertise accrue.

Une situation d’enseignement qui constitue une interactivité d’éléments élevée pour un apprenant novice (par exemple, une tâche de résolution de problème non guidée) peut impliquer une interactivité d’éléments faible pour un apprenant plus compétent.

Lorsque l’enseignant guide les élèves, il compense leurs connaissances encore inexistantes, réduisant ainsi efficacement le niveau d’interactivité des éléments.

Le problème se pose lorsque les élèves ont acquis ces connaissances. Si l’enseignant leur donne des conseils pédagogiques inutiles, ceux-ci constituent des informations redondantes. Elles peuvent imposer une charge cognitive supplémentaire, ce qui augmente le niveau d’interactivité des éléments.

Les élèves plus experts devront consommer des ressources de mémoire de travail supplémentaires pour traiter des informations constituées d’éléments supplémentaires qu’ils connaissent déjà. Cela entrave par la suite leur apprentissage par rapport à des situations sans cette aide inutile, et entraîne l’effet d’inversion de l’expertise.

L’ampleur de l’effet de variation dans un scénario pédagogique va dépendre également du niveau d’expertise des élèves. Concrètement, dans une classe, il s’agit de fournir beaucoup de soutien au début d’un apprentissage et de le retirer au fur et à mesure que les élèves maitrisent les contenus.




Enjeux pédagogiques liés à la variation dans la résolution de problèmes




Lors de la conception des activités d’enseignement portant sur la résolution de problème, nous pouvons distinguer trois enjeux :
  • Réduire la charge cognitive extrinsèque, c’est-à-dire de réduire dans les énoncés, les présentations et les scénarios pédagogiques tout ce qui n’est pas directement en lien avec les contenus à apprendre.
  • Augmenter la variation au sein des énoncés dans les différents paramètres de la tâche, c’est-à-dire augmenter la charge intrinsèque. Toutefois, il faut s’assurer que la charge cognitive totale reste dans les limites.
  • Utiliser des problèmes résolus pour minimiser l’interactivité des éléments et la charge cognitive extrinsèque. 

Après avoir étudié la résolution, les élèves s’exercent dans des tâches à compléter avant d’aborder une tâche complète en autonomie.

Les élèves qui travaillent à partir de problèmes résolus tirent le plus grand profit des tâches à haute variation. Ils vont investir moins de temps et d’effort mental dans la pratique. Ils obtiendront des performances de transfert meilleures.

Par contre, l’apprentissage sera moindre pour des efforts plus élevés si on laisse d’abord les élèves tenter de résoudre des problèmes conventionnels et seulement leur donner des problèmes résolus et à compléter.



Enjeux d’apprentissage liés à la variation dans la résolution de problèmes selon le niveau de connaissance des élèves



Lorsque les élèves sont novices dans un domaine :
  • Ils bénéficient d’un enseignement qui se base sur des problèmes résolus et fait usage d’une faible variation dans les tâches demandées, du moins dans les étapes initiales. 
  • Ils ne peuvent que peu mobiliser des connaissances en mémoire à long terme.
  • Ils apprennent davantage des tâches à faible variabilité, car les tâches à forte variabilité peuvent dépasser leur capacité de mémoire de travail
  • .
Lorsque les élèves sont plus expérimentés dans un domaine :
  • Ils apprennent davantage à partir de tâches à forte variabilité plutôt qu’à faible variabilité.
  • Ils peuvent utiliser des connaissances automatisées sur le sujet en mémoire à long terme.
  • Ils disposent d’une capacité de mémoire de travail suffisante pour traiter des informations à forte variabilité et à plus forte interactivité.
Lorsqu’une nouvelle matière complexe est enseignée à des élèves :
  • Les élèves devraient initialement se voir présenter des problèmes de faible variabilité, soit à des problèmes très simples présentant des niveaux de variabilité plus élevés, le tout dans le cadre d’une démarche d’enseignement explicite.
  • Par la suite, la variabilité, la difficulté des tâches ou leur autonomie devrait augmenter à mesure qu’ils acquièrent des connaissances sur la matière concernée, le tout dans une démarche de découverte guidée.
Dans un premier temps, les tâches à faible variabilité avec leurs faibles niveaux d’interactivité aident les élèves à acquérir les concepts et les procédures de résolution de problèmes associés au domaine concerné.

Dans un second temps, une fois les concepts et procédures acquis, les élèves doivent être familiarisés avec les différents types de problèmes auxquels les concepts et procédures s’appliquent.

Le niveau d’expertise des élèves dans un parcours d’apprentissage est à contrôler en conjonction avec le niveau de variabilité.

La variabilité ne devrait être augmentée que lorsque les niveaux de connaissance des élèves ont suffisamment progressé. À ce stade, il leur sera possible de traiter l’interactivité élevée des contenus, associée à une variabilité accrue.



Varier les conditions de pratique, une difficulté désirable


Varier les conditions de pratique est une des difficultés désirables énoncées par Robert A. Bjork.

Elle est basée sur l’idée que lorsque l’enseignement se déroule dans des conditions contraignantes et prévisibles, l’apprentissage a tendance à être contextualisé. Le contenu est facilement récupéré dans ce contexte, mais l’apprentissage ne favorise pas les performances ultérieures s’il est testé à retardement, dans un contexte différent, ou les deux.

De nombreuses études ont montré que lorsque les tests après la formation se déroulent dans des conditions nouvelles, les avantages de la variation pendant l’apprentissage sont encore plus importants.


Variation du contexte



L’étude des mêmes contenus dans deux salles différentes plutôt que deux fois dans la même salle entraîne une meilleure mémorisation (Smith, Glenberg et Bjork, 1978). C’est un résultat empirique qui va à l’encontre des usages.

Lorsque la pratique se déroule dans un contexte prévisible et statique, il arrive que l’apprentissage soit également contextualisé. C’est-à-dire que la récupération des connaissances sera plus aisée dans ce contexte qu’en dehors de celui-ci.

Lorsqu’un élève pratique les mêmes contenus dans deux environnements différents, par exemple en classe et à domicile, nous pouvons augmenter sa mémorisation et ainsi l’apprentissage qui en découle.

Lorsque les évaluations après la formation ont lieu dans des conditions nouvelles, les avantages de la variation pendant l’apprentissage sont encore plus importants.

Ce résultat a des implications sur l'apprentissage autonome des élèves. Un conseil très répandu depuis longtemps et régulièrement donné aux élèves est de trouver un endroit calme et d'y étudier de façon régulière. Il est probable que ce conseil ne soit pas complètement opportun et qu'étudier dans des endroits différents soit plus propice à l'apprentissage.



Variation de la présentation


La variation des exemples et des types de problèmes peut conduire à un encodage plus élaboré des concepts et des idées, ce qui favorisera le transfert de cet apprentissage dans de nouveaux contextes. 

Dans une expérience fameuse, Kerr et Booth (1978) ont illustré de manière frappante les avantages de conditions de pratique variées. Des enfants de 8 et 12 ans se sont entraînés à lancer des sacs de haricots sur une cible au sol. Leur vision était obstruée au moment de chaque lancer. Pour chaque groupe d’âge, la moitié des enfants s’est entraînée à lancer vers une cible à une distance fixe, tandis que l’autre moitié a lancé vers des cibles plus proches ou plus éloignées. 

Après les séances d’apprentissage et un délai, tous les enfants ont été testés à la distance utilisée dans la condition d’entraînement fixe pour leur groupe d’âge. Le bon sens voudrait que les enfants qui se sont entraînés à la distance testée obtiennent de meilleurs résultats que ceux qui n’ont jamais pratiqué à cette distance. Cependant, c’est le contraire qui est vrai pour les deux groupes d’âge. Les avantages de la variation l’emportaient sur les avantages de l’entraînement à la distance testée. 



Mis à jour le 12/08/2022

Bibliographie


Paas and van Merriënboer, 1994, Variability of worked examples and transfer of geometrical problem solving skills: a cognitive load approach. Journal of Educational Psychology, 86, 122–133.

Sweller, J., van Merriënboer, J. J. G. & Paas, Cognitive Architecture and Instructional Design: 20 Years Later, F. Educ Psycho Rev. (2019) 31:261. https://doi.org/10.1007/s10648-019-09465-5

Likourezos, Vicki and Kalyuga, Slava and Sweller, John. (2019). The Variability Effect: When Instructional Variability Is Advantageous. Educational Psychology Review. 31. 1–19. 10.1007/s10648-019-09462-8.

Likourezos, Vicki and Kalyuga, The variability effect in high and low guidance instruction: A cognitive load perspective, 2019. In G. Hine, S. Blackley, & A. Cooke (Eds.). Mathematics Education Research: Impacting Practice (Proceedings of the 42nd annual conference of the Mathematics Education Research Group of Australasia) pp. 444–451. Perth: MERGA.

Chen, O., Castro-Alonso, J. C., Paas, F., and Sweller, J. (2018). Undesirable difficulty effects in the learning of high-element interactivity materials. Frontiers in Psychology, 9 (1483), 1–7. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.01483.

Chi, M. T. H., Bassok, M., Lewis, M. W., Reimann, P., & Glaser, R. (1989). Self-explanations: How students study and use examples in learning to solve problems. Cognitive Science, 13, 145–182.

Van Merriënboer, J. J. G., & Kirschner, P. A. (2018). Ten steps to complex learning: a systematic approach to four-component instructional design (3rd ed.). New York: Routledge. https://doi.org/10.1007/s11528-018- 0254-0.

Bjork, Elizabeth & Bjork, Robert. (2011). Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning. Psychology and the Real World: Essays Illustrating Fundamental Contributions to Society. 56–64.

Smith, S. M., Glenberg, A. M., & Bjork, R. A. (1978). Environmental context and human memory. Memory & Cognition, 6, 342–353.

Kerr, R., & Booth, B. (1978). Specific and varied practice of a motor skill. Perceptual and Motor Skills, 46, 395–401

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