L’effet d’explication lié à l’étude de problèmes résolus

La manière dont les élèves s’emparent et analysent les problèmes résolus influe sur leur efficacité et leur efficience pour l’apprentissage. Nous voulons éviter que les élèves se contentent d’un usage passif des problèmes résolus.

(Photographie : Nicholas Haggard)

Si nous recherchons une optimisation de l’étude des problèmes résolus, un élément essentiel va être fonction de ce que les élèves vont s’expliquer eux-mêmes au départ d’un problème résolu. C’est ce que nous appelons l’effet d’explication.

L’effet d’explication, une stratégie cognitive pour soutenir la compréhension en autonomie

La spécificité de l’effet d’explication face à l’auto-explication

L’auto-explication se concentre sur les situations pour lesquelles des apprenants s’expliquent à eux-mêmes des solutions, des processus, des phénomènes ou des concepts qu’ils ont précédemment compris et appris.

Cette démarche permet d’approfondir l’apprentissage en créant de nouveaux liens (élaboration) et de le rendre plus durable (récupération et consolidation).

L’effet d’explication aborde une autre dimension particulière de l’auto-explication. L’effet d’explication interviendrait plutôt dans une phase antérieure à l’élaboration et à la consolidation.

Il serait lié à l’établissement de la compréhension. Si l’auto-explication à la base agit sur la consolidation et la récupération, l’effet d’explication porterait sur l’encodage.

Dans le contexte de problèmes résolus, les élèves vont tâcher d’en comprendre la résolution en se l’expliquant à eux-mêmes. En ce sens, ils s’engagent dans un processus d’explicitation de la résolution, ce qui revient à mettre un haut-parleur sur leur pensée en faisant l’effort de la révéler.

Les élèves étant des novices, leur compréhension du contenu pédagogique du problème résolu est susceptible d’être encore incomplète. Le matériel didactique comporte souvent des lacunes, des sous-entendus ou des omissions dans les étapes d’un problème résolu. Tout le contenu n’est pas nécessairement explicité de manière optimale en rapport avec les connaissances préalables de l’élève. Par exemple, certaines étapes de la solution peuvent être implicites.

Régulièrement, des élèves ne vont pas parvenir à comprendre ou saisir pleinement tout ce que le problème résolu entend modéliser et transmettre lorsqu’ils ne s’engagent que dans une approche littérale. L’effet d’explication implique d’analyser et de s’expliquer personnellement ce qu’on lit. 

Une démarche à promouvoir et à soutenir auprès des élèves

Un élève peut ne pas parvenir à comprendre pleinement un problème résolu, car il le lit superficiellement. Il ne tente pas de se l’expliquer ou ne s’y engage pas. Il peut se retrouver incapable de généraliser ultérieurement des connaissances à partir de celui-ci vers d’autres problèmes similaires. Par conséquent, il risque de ne pas pouvoir les mobiliser par la suite et il n’aura pas appris ce que l’enseignant souhaite.

Certains élèves sont meilleurs que d’autres pour élaborer et déduire les explications qui leur manquent. Ces élèves vont utiliser des stratégies qualitativement distinctes pour compenser l’effet de problèmes résolus insuffisamment conçus. Le fait de s’expliquer est l’une de ces stratégies.

Lorsqu’ils découvrent une étape inexpliquée dans un problème résolu, certains élèves génèrent leur propre justification pour les actions décrites trop succinctement. Les élèves qui s’expliquent avec succès en étudiant des problèmes résolus apprennent plus efficacement. Si certains vont spontanément s’engager dans le processus, d’autres vont abandonner trop vite, car ils n’ont pas conscience qu’ils peuvent s’investir dans cette stratégie d’auto-explication qui vise à révéler le sens. Nous devons leur faire prendre conscience de l’existence de cette stratégie en l’identifiant, en la leur enseignant explicitement et en leur donnant des occasions de pratique.

Soutenir la qualité des démarches d’auto-explication initiées par les élèves

Alexander Renkl est un chercheur allemand, spécialiste dans l’apprentissage à partir de problèmes résolus (worked examples) et de l’auto-explication.

Renkl (1997) a notamment identifié quatre styles distincts d’auto-explication en observant des étudiants apprendre des concepts de probabilité à partir de problèmes résolus. Il a classé ces styles en deux catégories principales : ceux associés à un apprentissage réussi (efficaces) et ceux associés à un apprentissage inadéquat (inefficaces).

Styles d’auto-explication efficaces 

Ces styles se caractérisent par des explications approfondies, l’établissement de liens, l'intégration des connaissances et l’inférence de principes généraux.

• Le raisonnement anticipatif :
• Les apprenants tentent de prédire ou d’anticiper la prochaine étape de la solution d’un problème résolu avant de la consulter. Ils formulent des hypothèses sur la raison d’être de l’étape suivante, puis vérifient leur raisonnement en comparant leur anticipation avec la solution présentée.
• Ce processus implique pour les apprenants une génération active d’hypothèses et un test en retour de leur compréhension. Il favorise l’engagement profond avec le contenu et la détection des lacunes dans leurs propres modèles mentaux. La démarche favorise la compréhension conceptuelle et la capacité à résoudre de nouveaux problèmes.
• Les explications basées sur des principes :
• Les apprenants se concentrent sur l’interconnexion des étapes de la solution avec les principes, règles ou théorèmes sous-jacents du domaine. Ils tentent de justifier pourquoi une certaine opération est appliquée à un moment donné en se référant à une règle ou à un concept théorique. Ce type d’auto-explication est crucial pour construire une compréhension conceptuelle profonde et transférable des connaissances (Renkl & Eitel, 2019). 

Dans l’ensemble ces auto-explications bénéfiques peuvent être : 

• Intégratives : 
• L’apprenant relie les nouvelles informations à ses connaissances antérieures.
• Inférentielles : 
• L’apprenant comble les lacunes logiques ou explicite les étapes implicites dans un raisonnement ou un exemple. La génération d’inférences se fait souvent, souvent à partir d’étapes omises dans la présentation pédagogique.
• Interrogatives : 
• L’apprenant se pose des questions (du type « pourquoi », « comment ») et tente d’y répondre. La démarche est efficace, surtout lorsqu’elle est combinée à un guidage pédagogique.
• Erronée ou inadéquate : 
• L’apprenant génère des explications incorrectes ou hors sujet. Cela peut refléter des conceptions erronées ou une surcharge cognitive. C’est contre-productif, surtout si non corrigé ou non détecté. 
• Le rôle de l’enseignant est de les prévenir par des démarches de vérification de la compréhension, d’évaluation diagnostique et formative. Ces explications erronées peuvent être bénéfiques si l’erreur est identifiée et traitée par le biais d’une rétroaction.

Styles d’auto-explication inefficaces

Ces styles se caractérisent par des explications superficielles, une simple répétition ou un manque d’engagement cognitif.

• Les explications passives ou absentes :
• Les apprenants se contentent de répéter ou de paraphraser les informations directement extraites du problème résolu ou du texte. Ils reformulent simplement le contenu avec ses propres mots ou approximativement sans en enrichir la signification Ils ne vont pas au-delà de ce qui est explicitement donné.
• Ce style ne mène pas à une compréhension profonde, car il n’implique pas de traitement cognitif élaboré, d’inférence ou de connexion avec des connaissances antérieures. L’efficacité est limitée, car l’apprenant reste au niveau du texte ou de l’exemple.
• Exemple : « L’exemple dit de multiplier A par B. Donc, on multiplie A par B. »
• Les explications superficielles :
• L’apprenant se focalise sur des aspects de surface (ex. : structure du texte, définitions isolées).
• Ces explications sont souvent des descriptions vagues ou des jugements sans justification claire. Elles peuvent exprimer la compréhension ou la confusion de l’apprenant, mais sans chercher à résoudre la confusion ou à élaborer sur la compréhension.
• Ce style manque de substance et ne contribue pas significativement à la construction de nouvelles connaissances ou à la correction de modèles mentaux erronés.
• Exemple : « C’est logique » ou « Je ne comprends pas ça », sans explorer le « pourquoi ».

Implications pédagogiques

Dans ses travaux (Renkl, 1997 ; Renkl, Stark, Gruber & Mandl, 1998), Renkl montre que les apprenants efficaces tendent à produire davantage d’auto-explications inférentielles et intégratives. L’efficacité des auto-explications dépend aussi de l’engagement cognitif, du guidage pédagogique (ex. prompts), et du niveau de connaissances antérieures. 

De manière générale, les élèves n’adoptent pas spontanément les styles les plus efficaces d’auto-explication. Il est donc nécessaire de les guider. 

Les recherches de Renkl (1997, 1998, 2014) ont des implications majeures :

• Qualité plutôt que quantité : 
• Il ne suffit pas que les élèves s’auto-expliquent. La qualité de leurs auto-explications est primordiale pour l’apprentissage. Les apprenants qui rencontrent le succès génèrent davantage d’explications basées sur des principes et de raisonnements anticipatifs.
• Solliciter l’auto-explication : 
• Puisque la plupart des apprenants ne s’engagent pas spontanément dans des auto-explications élaborées, il est crucial de les y inciter. L’enseignant pose des questions spécifiques après chaque étape d’un exemple.
• Les prompts (incitations) à l’auto-explication sont utiles. Ce sont par exemple des questions comme « Pourquoi cette étape est-elle faite ? », « Quel principe est appliqué ici ? », ou « Que feriez-vous ensuite ? ». Ils peuvent aider à orienter les apprenants vers les styles plus efficaces (Atkinson, Renkl, & Merrill, 2003).
• Inciter les apprenants à s’auto-expliquer conduit à une augmentation de la fréquence et de la qualité des auto-explications. C’est par exemple les inciter à faire des liens avec des connaissances antérieures, des questions guidées ou à utiliser des modèles d’explication. Plus important encore, cette augmentation des auto-explications est associée à de meilleurs résultats d’apprentissage, en particulier en ce qui concerne la capacité à résoudre des problèmes de transfert. L’auto-explication n’est pas seulement un indicateur d’apprentissage, mais un mécanisme actif qui favorise l’apprentissage.
• Concevoir des ensembles d’exemples variés : 
• La présentation d’exemples variés (qui illustrent différentes façons d’appliquer un principe ou qui couvrent une gamme plus large de situations) est plus bénéfique que la présentation d’exemples très similaires. Elle est bénéfique pour le transfert de connaissances. 
• La conception des problèmes résolus variés offre un support précieux à la vérification de la compréhension durant la phase d’enseignement. Leur combinaison pemret de  faciliter et d’encourager l’engagement dans des auto-explications de haute qualité. Cela peut se faire par des questions directes (« Pourquoi cette étape est-elle faite ? », « Comment cela se rapporte-t-il au principe X ? ») ou par des activités qui les obligent à articuler leur compréhension.
• Lorsque les apprenants étudient des exemples qui varient dans leurs caractéristiques superficielles, mais qui partagent les mêmes principes sous-jacents, ils sont plus susceptibles d’extraire et de généraliser ces principes. Cela les aide à appliquer ce qu’ils ont appris à de nouveaux problèmes (problèmes de transfert) qui ne ressemblent pas superficiellement aux exemples étudiés. La variabilité aide à éviter l’apprentissage superficiel et la mémorisation par cœur.
• Assurer la maîtrise des connaissances préalables.
• Berthold & Renkl (2009) ont montré que la qualité des auto-explications dépend du niveau des connaissances antérieures et de la capacité de l’apprenant à intégrer plusieurs représentations (textes, schémas, équations). Les apprenants dotés de fortes connaissances préalables produisent davantage d’explications intégratives. 
• Le soutien pédagogique favorise l’activation de styles d’auto-explication plus efficaces, mais seulement si l’élève a une base conceptuelle suffisante.
• En cas de déficit lié à des connaissances préalables, il est par conséquent utile d’y remédier anticipativement avant de s’engager dans un processus d’auto-explication sur les nouveaux contenus.

Encourager les auto-explications par des manipulations structurelles

Le principe des auto-explications peut également être mis en lien avec le fait de structurer le problème résolu avec des étapes et des sous-objectifs (Margulieux et Catrambone, 2016). Les sous-objectifs des problèmes résolus peuvent inviter les élèves à s’expliquer plus spontanément le contenu des problèmes résolus. 

 

De même, utiliser la technique du problème à compléter peut contribuer à nourrir la réflexion des élèves étape par étape à partir des dernières étapes de la résolution. 

En effet, régulièrement, les dernières étapes du problème sont les plus simples et les premières étapes sont les plus complexes. La démarche du problème à compléter permet d’intégrer progressivement la complexité et de guider la réflexion des élèves. Nous passons de problèmes complètement résolus à des problèmes de plus en plus incomplets jusqu’à des problèmes de pratique. Les élèves analysent des problèmes résolus dans un premier temps, puis en complètent avant d’arriver à résoudre des tâches conventionnelles.

Van Merriënboer et Kirschner (2017) renseignent différentes autres techniques d’étayage de l’auto-explication :

• Modéliser les stratégies cognitives en pensant à haute voix :
• Dans un premier temps, rendre explicites de manière détaillée tous les processus de prise de décision, de résolution de problèmes et de raisonnement.
• Dans un second temps, réduire le niveau de détail au fur et à mesure que les élèves acquièrent plus d’expertise.
• Fournir un support écrit :
• Dans un premier temps, proposer un descriptif de la procédure de résolution à accomplir, proposer des sous-questions guide le raisonnement ou une liste de vérification qui permet de contrôler la démarche.
• Dans un second temps, réduire progressivement le nombre de phases, de sous-questions ou de critères à respecter donnés à un élève.
• Appliquer des contraintes de performance :
• Dans un premier temps, limiter les demandes d’action de l’élève à celles strictement nécessaires pour atteindre une solution.
• Dans un second temps, augmenter le nombre d’actions nécessaires pour aboutir à une solution.

Intérêt d’une formation à l’auto-explication

Différentes recherches sur les auto-explications ont tenté d’induire des auto-explications du style basé sur les principes.

Bielaczyc, Pirolli et Brown (1995) ont identifié un ensemble de stratégies d’auto-explication et d’autorégulation utilisées par les étudiants très performants. Ils ont utilisé un entraînement stratégique pour manipuler l’application de ces stratégies par des étudiants. Ils ont examiné l’impact de leur utilisation sur leurs explications et leurs performances des étudiants. 

Vingt-quatre étudiants universitaires sans expérience préalable de la programmation ont suivi une série de leçons de programmation. 

Après les leçons d’introduction, les participants ont reçu des interventions impliquant une formation explicite aux stratégies (groupe d’instruction) ou ont reçu un ensemble d’interventions similaires, mais sans formation explicite (groupe de contrôle). 

Le groupe d’instruction a montré des gains significativement plus importants que le groupe de contrôle dans l’utilisation des stratégies d’auto-explication et d’autorégulation entre les leçons avant et après les interventions. 

L’application accrue des stratégies s’est accompagnée de gains de performance significativement plus importants. Les stratégies particulières d’auto-explication et d’autorégulation utilisées contribuent à l’apprentissage et à la performance en matière de résolution de problèmes.

Ce processus demandait beaucoup de temps (deux séances d’entraînement). Il semble toutefois que des résultats similaires ont été obtenus plus rapidement dans une autre recherche (Wong et coll., 2002). 

Renkl et ses collègues (1998) ont mené une expérience similaire. Ils ont également montré qu’une intervention explicite de formation à l’auto-explication avait un effet important sur les activités d’auto-explication et les résultats d’apprentissage. Ceux-ci étaient évalués par la performance et la résolution de problèmes de transfert.

Dans une recherche, Stark et ses collègues (2002) ont proposé à un groupe d’apprenants un entraînement dans lequel l’expérimentateur sert de modèle pendant vingt minutes. Ce dernier s’auto-explique à haute voix un problème résolu. Ensuite, il donne une rétroaction lorsque les apprenants produisent eux-mêmes des auto-explications. 

Un autre groupe d’apprenants (groupe contrôle) est exposé aux mêmes exemples sans instruction supplémentaire. Cet entraînement de vingt minutes aux auto-explications donne des effets sur l’apprentissage très positifs, les performances obtenues par ce groupe étant supérieures aux performances du groupe contrôle. 

D’autres recherches sur les auto-explications ont tenté d’induire des auto-explications du style anticipatif.

Stark (et coll., 1999) tente d’induire un raisonnement « anticipatif » en insérant des « blancs » dans des problèmes résolus. Les exemples sont présentés étape par étape, avec des éléments manquants dans le matériel étudié par le groupe expérimental. 

Après avoir complété les trous, le groupe expérimental reçoit un feedback sur la justesse des anticipations produites. Les résultats obtenus aux problèmes tests présentés ensuite montrent que le groupe expérimental obtient de meilleures performances que le groupe contrôle. La présentation séquentielle de problèmes à compléter limite la charge cognitive imposée aux sujets et supporte la mise en œuvre d’un raisonnement anticipatif.

Conditions limites à l’effet d’explication

Atkinson et ses collègues (2000) décrivent de nombreuses études qui ont montré que, lorsque nous demandons aux apprenants de se préparer à enseigner aux autres, cela n’améliore pas nécessairement l’apprentissage. Certains facteurs incitatifs sont à prendre en compte.

Deux facteurs modèrent l’effet de l’enseignement aux autres :

• L’expérience de l’enseignement aux autres.
• La connaissance préalable du contenu.

Si un apprenant ne comprend pas bien le contenu et ne sait pas comment l’expliquer, il est probable que l’enseigner ne lui sera d’aucun secours. Ceci est cohérent avec l’idée de mettre en œuvre ce type de démarche dans un enseignement explicite principalement durant la pratique autonome.

 

Siegler (2002) a réalisé des recherches sur une variante de l’explication autodirigée qui semble plus puissante que les auto-explications. Il a suivi de jeunes enfants à qui l’on a demandé d’expliquer eux-mêmes leurs réponses ou celles d’un autre (l’expérimentateur) pour résoudre des problèmes de conservation des nombres et d’égalité mathématique. 

Dans cette recherche, les enfants qui ont le mieux réussi à expliquer le raisonnement de l’expérimentateur sont également ceux qui ont le mieux réussi à générer des réponses correctes par eux-mêmes. Emprunter les explications que nous donnons semble rendre plus performant que de les générer soi-même. 

Roy et Chi (2005) ont proposé deux façons d’interpréter les résultats de Siegler :

• Expliquer le raisonnement de quelqu’un d’autre, en particulier celui qui est le plus correct, donne l’occasion de comparer et de contraster le raisonnement de l’autre personne avec le nôtre. Lorsque nous repérons un conflit, nous allons probablement ajuster et améliorer notre propre représentation.
• L’explication du raisonnement correct d’une autre personne est similaire à l’explication d’une phrase ou d’un passage de texte. Cependant, le raisonnement d’un pair pourrait être plus transparent que celui d’un texte. 

Roy et Chi concluent, que dans tous les cas, exposer un apprenant à de multiples perspectives sur un problème semble favoriser une explication efficace et donc l’apprentissage. Cela peut se faire par de multiples représentations de la solution d’un problème, à partir d’un texte ou du raisonnement d’un autre pair.

Mis à jour le 23/06/2025

Bibliographie

Mirjam Neelen and Paul A. Kirschner, 2021, Designing winning worked examples 3 – explanation effects, https://3starlearningexperiences.wordpress.com/2021/07/13/designing-winning-worked-examples-3-explanation-effects/

Stark, R., Mandl, H., Gruber, H., & Renkl, A. (2002). Conditions and effects of example elaboration. Learning and Instruction, 12(1), 39–60. https://doi.org/10.1016/S0959-4752(01)00015-9

Stark, R., Gruber, H., Mandl, H., Renkl, A. & Hinkofer, L. (1999): Lernen mit Lösungsbeispielen im Bereich des kaufmännischen Rechnens: Möglichkeiten der Optimierung einer Lernmethode. Wirtschaft und Erziehung, 51, 316-318. 

Wong, R. M. F., Lawson, M. J., & Keeves, J. (2002). The effects of self-explanation training on students' problem solving in high-school mathematics. Learning and Instruction, 12(2), 233–262. https://doi.org/10.1016/S0959-4752(01)00027-5

Atkinson, R. K., Derry, S. J., Renkl, A., & Wortham, D. (2000). Learning from examples: Instructional principles from the worked examples research. Review of educational research, 70(2), 181-214.

Bielaczyc, K., Pirolli, P. L., & Brown, A. L. (1995). Training in self-explanation and self-regulation strategies: Investigating the effects of knowledge acquisition activities on problem solving. Cognition and instruction, 13(2), 221-252.

Margulieux, L. E., & Catrambone, R. (2016). Improving problem solving with subgoal labels in expository text and worked examples. Learning and Instruction, 42, 58-71.

Renkl, A., Stark, R., Gruber, H., & Mandl, H. (1998). Learning from worked-out examples: The effects of example variability and elicited self-explanations. Contemporary educational psychology, 23(1), 90-108.

Renkl, A. (1997). Learning by Explaining–Or Better by Listening?. Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association (Chicago, IL, March 24-28, 1997). https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED409343.pdf

Renkl, A. (1997). Learning from worked-out examples: A study on individual differences. Cognitive Science, 21(1), 1–29

Renkl, A., & Eitel, A. (2019). Self-explaining : Learning about principles and their application. In J. Dunlosky & K. A. Rawson (Eds.), The Cambridge Handbook of Cognition and Education (pp. 528-549). Cambridge University Press.

Renkl, A. (2014). Toward an instructionally oriented theory of example‐based learning. Cognitive Science, 38(1), 1–37.

Atkinson, R. K., Renkl, A., & Merrill, M. M. (2003). Transitioning from studying examples to solving problems: Effects of self-explanation prompts and fading worked-out steps. Journal of Educational Psychology, 95(4), 774–783.

Berthold, K., & Renkl, A. (2009). Instructional aids to support a conceptual understanding of multiple representations. Journal of Educational Psychology, 101(1), 70–87. https://doi.org/10.1037/a0013247

Roy, M., & Chi, M. T. (2005). The self-explanation principle in multimedia learning. The Cambridge handbook of multimedia learning, 271-286.

Siegler, R. S (2002). Microgenetic studies of self-explanation. In N Granott & J. Parziale (Eds.), Microdevelopment: Transition processes in development and learning (pp.31-58). Cambridge University Press.

Van Merriënboer, J. J., & Kirschner, P. A. (2017). Ten steps to complex learning: A systematic approach to four-component instructional design. New York, NY: Routledge.

Sandra Nogry, 2005, Faciliter l’apprentissage à partir d’exemples en situation de résolution de problèmes : Application au projet AMBRE, https://liris.cnrs.fr/Documents/Liris-4127.pdf