Paramètres et modes de fonctionnement de la planification

Le cadre de régulation de la planification (agenda-based regulation of study-time allocation) se base sur des composantes de l’attention et de la mémoire. Il suppose que les apprenants tentent de construire et de suivre une planification afin d’optimiser l’atteinte de leurs objectifs. 

(Photographie : Akifumi Takamura)

Des paramètres qui influencent la planification des contenus

Les récompenses ont une influence sur la sélection des éléments à apprendre. La sélection d’éléments avec une récompense plus élevée (ou une plus grande probabilité d’être testé) maximisera souvent le résultat attendu.

Lorsque les apprenants disposent d’un temps d’étude illimité et répondent à des objectifs de maîtrise élevés, ils ont tendance à ne pas sélectionner les éléments compris ou mémorisable facilement d’emblée. Ils vont plutôt consacrer la majeure partie de leur temps d’étude aux éléments plus difficiles et non encore pleinement compris. 

Lorsque le temps d’étude devient plus limité, les apprenants vont passer plus de temps à étudier les éléments plus faciles. Ce changement est dû au fait que les apprenants tentent d’optimiser leur apprentissage compte tenu des contraintes de la tâche. S’ils ne disposent pas de suffisamment de temps pour apprendre les éléments les plus difficiles, il est raisonnable de se concentrer sur les éléments les plus faciles pour maximiser le niveau de performance lors de l’évaluation. 

De manière générale, les apprenants ont tendance à choisir les éléments les plus faciles à étudier en premier, puis passent aux éléments plus difficiles s’il y a suffisamment de temps pour le faire. La démarche est une approche raisonnable pour maximiser la performance. 

Une manière de planifier peut optimiser le comportement dans certains contextes. D’autres planifications sont plus optimales dans d’autres conditions de tâche, de sorte que les apprenants doivent utiliser plusieurs modes de planification pour maximiser efficacement l’atteinte de leurs objectifs dans différentes situations.

De fait, les apprenants n’allouent pas toujours le plus de temps aux éléments les plus faciles, comme. Différentes situations peuvent créer des interférences : 

• Lorsque les éléments sont présentés dans un format séquentiel pour la sélection.
• Lorsque les éléments sont présentés simultanément, mais que les éléments faciles sont placés dans les positions les moins en évidence. De manière plus générale, la position des éléments dans un tableau influence en partie l’ordre dans lequel les éléments sont sélectionnés pour être étudiés. Les éléments à gauche attirent plus l’attention que les éléments à droite par exemple.

Causes de non-sélection des éléments prioritaires

Régulièrement, lorsque le temps est le facteur limitant, se concentrer sur les éléments les plus faciles est la meilleure stratégie, car elle est la plus rentable.

Le fait est que pourtant, les apprenants peuvent ne pas réussir à se concentrer sur les éléments les plus faciles. Le cadre de régulation de la planification propose des hypothèses à ce sujet. 

La régulation efficace peut être minée par des déficits dans plusieurs de ses composantes :

• Liées au fonctionnement cognitif et métacognitif :
• Déficit d’attention
• Limites de capacité
• Déficit de connaissances
• Surveillance imprécise 
• Liées aux habitudes 
• Pas de construction de planification 
• Mauvaise construction de la planification
• Mauvaise exécution de la planification
• Les déficits dans la construction et l’exécution de la planification peuvent provenir des composantes plus fondamentales du cadre. 
• Par exemple, sans connaissance sur la planification optimale d’une tâche donnée, les apprenants peuvent ne pas construire de planification efficace. 
• Les réponses habituelles peuvent capturer la sélection des tâches et entraîner une mauvaise exécution de la planification.
• Les limitations de capacité et le suivi imprécis de l’apprentissage peuvent entraîner une mauvaise exécution de la planification. 

Dans le format séquentiel, les apprenants peuvent avoir des difficultés à exécuter la planification sous le format séquentiel. 

Pour obtenir un objectif fiable sous le format séquentiel, les apprenants doivent garder la trace du nombre d’éléments déjà sélectionnés, du nombre d’éléments les plus faciles qui restent à sélectionner, et ainsi de suite. 

Le maintien de cette information activée au centre de l’attention pendant l’exécution de l’agenda est fonction de la capacité de la mémoire de travail. Lorsqu’elle est dépassée, cette surcharge perturberait le maintien de l’information pertinente pour la planification. 

Lorsque les éléments sont présentés séquentiellement pour la sélection, les apprenants ont des difficultés parce qu’ils ne construisent pas toujours une planification efficace. Même lorsqu’ils sont instruits d’utiliser une planification efficace, les limitations de capacité de certains apprenants perturbent son exécution. La même explication s’applique à la raison pour laquelle un format séquentiel nuit à la régulation lorsque des éléments faciles sont destinés à recevoir une récompense plus élevée.

Dans le cas du format simultané, nous pouvons nous demander pourquoi les individus ne donnent pas systématiquement la priorité à l’élément le plus facile à étudier. Ils le négligent souvent lorsqu’il est présenté à l’endroit le moins visible d’un tableau (c’est-à-dire à l’endroit le plus à droite).

Ce résultat peut être attribué à une réponse de lecture habituelle. De nombreux apprenants peuvent ne pas envisager de développer une stratégie pour localiser l’élément le plus facile à étudier en premier. Au lieu de cela, le comportement de ces apprenants peut être capturé par une réponse habituelle de lecture, qui dans la culture occidentale est de procéder de gauche à droite. 

Liens entre la durée de temps consacrée à l’étude et la difficulté de l’élément à apprendre 

Le temps d’étude peut être influencé par de nombreuses composantes du cadre de régulation de la planification : 

• L’interaction dynamique entre le suivi et les décisions de mettre fin à l’étude.
• Les planifications qui indiquent combien de temps il faut persister à étudier un item donné,
• Les réponses habituelles déclenchées par l’environnement externe. 

Contrairement à la sélection des éléments, le temps d’étude ne présente généralement pas d’effet à privilégier les contenus les plus faciles à apprendre. Les apprenants ont tendance à passer le plus de temps à étudier les questions les plus difficiles, puis à utiliser de moins en moins de temps à mesure que la difficulté des questions diminue. 

Selon Thiede et Dunlosky (1999), une fois qu’un élément a été sélectionné pour être étudié, un apprenant s’est implicitement fixé un objectif d’apprentissage élevé pour celui-ci. Les apprenants sélectionnent un élément pour l’étudier parce qu’ils veulent l’apprendre. Si c’est le cas, il est logique que la difficulté de l’élément et le temps d’étude à son propre rythme soient inversement liés. Il faudrait d’autant plus de temps pour apprendre un élément qu’il est plus difficile. 

Cependant, ce mécanisme de réduction des divergences présente un manque de pouvoir explicatif démontré à plusieurs reprises. Même lorsque les gens reçoivent l’instruction d’atteindre la maîtrise, ils mettent souvent fin à l’étude avant de pleinement maîtriser chaque élément et rapportent même avoir mis fin à l’étude avant la maîtrise. 

Une difficulté avec ce mécanisme de réduction des écarts est qu’il suppose que le suivi est utilisé uniquement pour comparer l’état actuel de l’apprentissage à l’objectif statique de l’apprenant. L’idée ici est que l’apprenant se fixe un objectif statique pour tous les éléments, et qu’ensuite l’allocation se déplace vers cet objectif de façon inconsciente.

Une variante de cette relation surveillance-contrôle a été proposée par Dunlosky et Thiede (1998). Au lieu de conceptualiser la règle d’arrêt comme une fonction de la perception d’un état spécifique de l’apprentissage, la règle d’arrêt peut être une fonction du changement perçu dans l’apprentissage. La fin de l’étude se produira pour un élément lorsqu’une personne ne perçoit aucun changement dans l’apprentissage pendant une durée déterminée. L’idée que les gens surveillent le changement n’est pas nouvelle et a été appelée jugement sur le taux d’apprentissage par Metcalfe et Kornell (2005).

Cette règle d’arrêt est conforme à l’une des principales hypothèses du cadre de régulation de la planification. Si l’on continue à étudier après avoir cessé de progresser, le temps d’étude n’est pas alloué de manière efficace. 

Le seuil de temps à partir duquel l’abandon est décidé permet une plus grande flexibilité dans les temps d’étude, car dans certaines conditions de tâche, les gens peuvent persister même s’ils ne perçoivent aucun changement. 

Nelson et Leonesio (1988) ont réalisé une comparaison intéressante : 

• Ils ont demandé à certains étudiants de continuer à étudier chaque élément jusqu’à ce qu’ils soient absolument sûrs de le maîtriser (instructions dites de précision).
• Ils ont demandé à d’autres étudiants de ne consacrer que le temps nécessaire à l’apprentissage de chaque élément (instructions dites de vitesse). 

Le temps consacré à l’étude autonome était sensiblement plus long après les instructions mettant l’accent sur la précision plutôt que sur la vitesse. Même ainsi, ce travail supplémentaire a été vain, car les performances au test de critère n’ont pas différé de manière significative entre les groupes. 

Ils semblent par conséquent que les apprenants développent un programme simple pour passer plus de temps à étudier les éléments de valeur plus élevée. Ils continuent à étudier (même lorsque les progrès ne sont pas réalisés) jusqu’à ce que le seuil soit atteint. 

L’hypothèse du jugement sur le taux d’apprentissage est également basée sur un mécanisme de réduction des divergences. Les apprenants continuent d’étudier jusqu’à ce que la divergence avec l’état actuel (« faire des progrès ») corresponde à l’état cible (« aucun progrès n’est fait »). 

Ces deux hypothèses sur la façon dont le suivi est utilisé pour contrôler le temps d’étude sont guidées par la réduction des divergences. 

Comparaison entre le cadre de la région d’apprentissage proximal et celui de la régulation de la planification

L’allocation du temps d’étude dans le modèle de la région proximale d’apprentissage répond à une logique claire. Elle veut que les apprenants allouent leur temps d’étude d’abord au sous-ensemble d’éléments non appris qui sont les plus faciles à apprendre. Ensuite, ils étudient des éléments qui sont progressivement plus difficiles à apprendre.

Deux autres composantes sont le fait que :

1. Lors de la sélection des éléments à étudier, les apprenants sélectionnent les éléments non appris et non les éléments appris, qui peuvent déjà être récupérés en mémoire.
2. Au cours de leur étude, les apprenants surveillent leurs progrès et mettent fin à l’étude lorsque les progrès ne sont pas réalisés. 

Le cadre de régulation de la planification peut également expliquer l’incapacité des apprenants à utiliser une planification de type région d’apprentissage proximal lorsqu’il devrait être bénéfique à l’apprentissage. C’est le cas lorsque les apprenants consacrent du temps à des éléments présentés dans une séquence ou lorsque leur capacité est dépassée.

La tendance des apprenants à étudier des éléments moins bien appris s’explique aussi facilement par le cadre de régulation de la planification. Dans de nombreuses conditions, il n’est pas efficace d’étudier des éléments qui ont été rappelés précédemment. 

Le cadre de régulation de la planification prédit que dans certaines conditions, les apprenants sélectionneront des éléments déjà appris pour les réétudier. Cette prédiction est valable dans toutes les conditions dans lesquelles l’objectif de l’apprenant est de retenir des informations déjà apprises sur une longue période. Par exemple, parfois les apprenants peuvent accorder une importance particulière à la rétention de certaines informations et donc développer une approche pour les surapprendre. 

De plus, il est probable que les apprenants construisent couramment des planifications pour surapprendre l’information à haute valeur ajoutée.

Le cadre de la région d’apprentissage proximal comprend le mécanisme du jugement sur le taux d’apprentissage, qui implique une règle d’arrêt particulière pour la manière dont le suivi est utilisé pour contrôler le temps d’étude. Selon le mécanisme du jugement sur le taux d’apprentissage, les gens cessent d’étudier un élément lorsque leur taux d’apprentissage perçu approche de zéro.

Le cadre de régulation de la planification ne présuppose aucune règle d’arrêt particulière pour l’étude à un rythme autonome. Tout est permis. Les apprenants peuvent adopter de nombreuses stratégies pour mettre fin à leur étude : 

• Ils peuvent mettre fin à l’étude lorsqu’ils pensent qu’aucun progrès n’est réalisé (par exemple, lorsque le temps est limité)
• Ils peuvent continuer à persévérer même s’ils ne sont pas sûrs des progrès en cours (par exemple, lorsque l’apprentissage de tous les éléments est hautement valorisé et que l’on dispose de beaucoup de temps)
• Ils peuvent même décider d’utiliser des informations autres que des jugements sur l’apprentissage pour décider de mettre fin à l’étude.
• Ils peuvent décider de consacrer le plus de temps possible à des éléments hautement valorisés qui seront très probablement inclus dans le test à venir.

En général, nous considérons que le cadre de la région d’apprentissage proximal et celui de la régulation de la planification sont imbriqués. Le second est plus général et souligne que les apprenants peuvent utiliser de nombreux agendas et règles d’arrêt pour répartir le temps d’étude. 

Le premier ne comprend qu’une seule planification et qu’une seule règle d’arrêt. Il se concentre sur un sous-ensemble des composantes du cadre de régulation de la planification.

Mis à jour le 11/01/2024

Bibliographie

Dunlosky, J., & Ariel, R. (2011). Self-regulated learning and the allocation of study time. In B. H. Ross (Ed.), The psychology of learning and motivation: Advances in research and theory (pp. 103–140). Elsevier Academic Press.

Thiede, Keith W and John Dunlosky. “Toward a general model of self-regulated study: An analysis of selection of items for study and self-paced study time.” Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition 25 (1999): 1024-1037.

Dunlosky, J., & Thiede, K. W. (1998). What makes people study more? An evaluation of factors that affect people’s self-paced study and yield “labor-and-gain” effects. Acta Psychologica, 98, 37–56. 

Ariel R, Dunlosky J, Bailey H. Agenda-based regulation of study-time allocation: when agendas override item-based monitoring. J Exp Psychol Gen. 2009 Aug;138(3):432-47. doi: 10.1037/a0015928. PMID: 19653800.

Metcalfe, J., & Kornell, N. (2005). A region of proximal learning model of study time allocation. Journal of Memory and Language, 52(4), 463-477. https://doi.org/10.1016/j.jml.2004.12.001

Nelson, T. O., & Leonesio, J. (1988). Allocation of self-paced study time and the “Labor-in-vain effect.” Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 14, 676–686.