Hdr présentation techno pour apprentissage

3.5 Méthodologie pour faire évoluer la pédagogie en TT : apprentissage par problème basé sur un environnement informatique

Les questions énoncées en introduction de ce chapitre sur le rapport entre savoir et expérience vécue dans l’apprentissage ont germé au cours de l’évolution du projet MathSV et ne sont donc pas à son origine. C’est à la suite d’une semaine de formation (septembre 2003, Faculté des Sciences Appliquées, Université Catholique de Louvain-la-Neuve) à l’accompagnement tutoré dans l’apprentissage par problème (APP) que j'ai décidé d'introduire une nouvelle forme d’apprentissage se basant sur l’environnement informatique MathSV. Ceci a été mis en place au printemps 2004 pour les 450 étudiants (30 groupes de TT) avec lesquels nous avons aussi fait l’expérimentation exposée plus haut. Aujourd’hui, ce dispositif est toujours en place.

A l’université Catholique de Louvain-la-Neuve, un dispositif innovant fonctionne à grande échelle (pour la majorité des enseignements d’une filière) pour des promotions d’environ 450 étudiants et sur deux années consécutives (Raucent et al 2004). Il a fait l’objet d’une évaluation étendue sur plusieurs années et prenant en compte la question difficile des compétences spécifiques acquises lors d’un apprentissage par problème. Les résultats de cette évaluation ont été publiés récemment (Galand et Frenay 2005).

Avant MathSV, avant 2001, les séances d’exercices, se réduisaient souvent à des TD traditionnels, des « cours de rattrapage » du cours magistral centrés sur la préparation aux examens. Ce genre de TD est classique dans un contexte universitaire d’enseignements disciplinaires et cloisonnés. On y propose le plus souvent des problèmes désincarnés (c’est le problème de qui ?), déconnectés des réalités (économiques ou culturelles) de notre époque et finalement peu propices à éveiller le questionnement chez les étudiants. De nombreux travaux (à la suite de ma participation au colloque de l'Association Internationale de Pédagogie Universitaire en 2002) m'ont convaincue de la nécessité d’introduire dans nos enseignements un apprentissage actif qui rende l’étudiant acteur (non seulement avec ses mains mais aussi avec sa tête) et pourquoi pas auteur de ses connaissances et de ses compétences.

La démarche adoptée pour faire évoluer cette pédagogie a abouti à un scénario pédagogique dans le sens « éducation » réunissant les conditions suivantes :

• 
  Des situations-problèmes sous forme de défis qui donnent du sens à l’activité et font émerger le questionnement chez les étudiants.
  
• 
  Des activités de recherche d’informations sur un site Web et de résolution de problème passant par l’analyse de données acquises par une expérience virtuelle.
  
• 
  Le rôle positif du travail de groupe pour une pédagogie de la réussite (tout le monde aboutit, grâce au groupe).
  
• 
  Une amorce de metacognitition (prendre du recul sur son apprentissage et sa méthode de travail).
  
• 
  Un enseignant qui devient tuteur, plus accompagnateur que simple transmetteur de savoir.
  

La première année de la mise en place de cet APP, deux thèmes ont été choisis pour faire l’objet de deux situations-problèmes. Le premier est la résolution d’équations différentielles avec un problème sur les bio-capteurs de bactéries (chapitre 2, section 5.4). Le deuxième est la prise de décision en environnement aléatoire avec un problème d’échantillonnage d’arbres d’une forêt conduisant à des tests d’hypothèses (voir ci-dessous). Il y a, en effet, deux approches bien différentes qui sont successivement enseignées dans ce cours : l’approche déterministe avec des notions d’analyse usuelles y compris sur les équations différentielles et l’approche statistique (en commençant par des notions sur les probabilités).

Pour chacun des deux problèmes, un scénario a été construit à partir du croisement de trois analyses :

1. 
   épistémologie du domaine enseigné,
   
2. 
   contexte et objectifs pédagogiques généraux,
   
3. 
   objectifs pédagogiques de chaque période, chaque situation-problème.
   

Ces analyses ont été effectuées par les méthodes d’élucidation de Sens et de créativité proposées par l’Institut de l'Humanisme Méthodologique (Nifle 1986). Par ailleurs, une équipe de sept enseignants-chercheurs a participé à la mise au point des situations-problèmes et du planning des séances.

La première analyse est probablement la plus difficile, mais elle est essentielle car elle permet d’introduire la spécificité de l’approche mathématique (déterministe ou probabiliste) dans la conception du scénario. Elle avait pour but de donner une trame au scénario, guider la conception de la situation-problème et de l’environnement informatique (en l’occurrence les expériences virtuelles) et surtout de s’assurer de la pertinence du scénario par rapport au savoir en jeu. Il s’agit de maîtriser le sens que la situation donne au savoir. Ceci répond aux questions posées en introduction et rejoint l'hypothèse « épistémologique » de G. Brousseau (1998) « qu'il existe pour tout savoir une famille de situations susceptibles de lui donner un sens correct ». Le terme correct fait référence à l'histoire du concept à enseigner, au contexte de son utilisation (en l’occurrence les statistiques sont utilisées en biologie), voire à la communauté scientifique concernée. Ainsi, nous avons pu nous interroger sur le cheminement intérieur que l’étudiant va suivre dans la situation d’apprendre à identifier un problème de statistique dans un contexte biologique. Reconstruire ce cheminement est un travail épistémologique que nous avons ébauché avant la mise en place de cet apprentissage et qui a donc permis ensuite de concevoir des situations-problèmes et une partie de l’environnement informatique (de compléter MathSV). Le terme « cheminement » indique qu’il ne s’agit pas de déterminer des étapes rigides mais bien une progression, progression du questionnement (Maulini, 2001).

A partir d’une analyse préliminaire des concepts et de la philosophie de l’approche probabiliste, nous avons dégagé trois grandes étapes du cheminement de l’étudiant en situation de résoudre pour la première fois un problème du ressort de la statistique (une « pensée » peu familière à la majorité des étudiants en première année à l’université) :

(1) Expérimenter l'approche déterministe et son échec pour cause d'intervention de l'alea. Se positionner comme celui ou celle qui cherche un explication/une solution et expérimenter l'alea et le besoin d'une approche probabiliste.

(2) Problématiser dans une démarche probabiliste afin de poser le problème, de définir les objectifs pour y répondre, le projet, et d’émettre des hypothèses (non sans avoir constaté l’échec de méthodes intuitives ou trop simplistes).

(3) Développer la démarche probabiliste/statistique et conclure : prendre position en situation d'incertitude, proposer une réponse, une décision, et la confronter à l'ensemble des « réponses acceptables ».

Ces trois étapes ont ensuite été détaillées et contextualisées et des supports pédagogiques dédiés ont été développés :

- Une situation-problème : elle a été conçue pour amener les apprenants à faire l’expérience de « la prise de décision en situation d‘incertitude et de la confrontation des solutions ». Elle leur donne un rôle et une question, à partir desquels ils pourront problématiser (en langage biologique puis mathématique) et ensuite résoudre le problème.

Problème pour les TT de statistiques Vous êtes l’assistant d’un ingénieur forestier de l’Office National des Forêts. Vous allez procéder à la révision annuelle des forêts afin de décider des coupes à blanc à prévoir, dans un massif du Vercors. Une évaluation des coupes se basant sur vos propositions sera ensuite effectuée afin de confectionner le catalogue des ventes d’automne. Par ailleurs, vos propositions permettront de choisir les modalités de plantation d’arbres, ces modalités pouvant avoir un impact sur la répartition des arbres et sur leur croissance. La valeur marchande de l’arbre augmente avec son diamètre. Une forêt est exploitable si le diamètre moyen des arbres qui la composent est supérieur à 50 cm. Vous avez la possibilité de connaître les diamètres des arbres de quatre forêts à l’aide d’une expérience virtuelle (à partir du site MathSV) : la forêt des Coulmes (naturelle), la forêt de la Loubière (une plantation sapinière plantée en 1930), la forêt d'Ambel (une plantation de sapins de 1932) et la forêt de Lente (une plantation de sapins de 1949). 1ère partie : Proposez une méthode qui permette de reconnaître les forêts exploitables dès à présent. Appliquez-la aux quatre forêts citées. 2ème partie : Déterminez un ordre de priorité dans l’exploitation des forêts sélectionnées dans la 1ère partie, selon leur valeur marchande. 3ème partie : Après avoir étudié la répartition spatiale des arbres des quatre forêts, proposez une stratégie de plantation qui vous parait rentable. Vous travaillerez successivement sur chaque partie. Vous rédigerez un compte-rendu détaillé justifiant votre choix pour chacune des trois parties, en restant le plus général possible.

- Une expérience virtuelle : elle permet aux étudiants de recueillir des données et ainsi d’« expérimenter la variabilité ». Une animation développée en flash par PRACTICE (service TICE de l'université Lyon I) permet aux étudiants d’explorer une forêt et de recueillir des données statistiques sur les diamètres des arbres. Ils doivent sélectionner des arbres un à un, une expérience aussi proche que possible de l’échantillonnage, et peuvent ainsi générer plusieurs échantillons et surtout essayer plusieurs stratégies d’échantillonnage (en faisant varier la taille de l’échantillon ou la position des arbres et des zones échantillonnées). Ils peuvent également comparer leurs échantillons avec ceux des autres étudiants (par un système de base de données, les 450 étudiants ont la possibilité de visualiser sur un même histogramme les moyennes des échantillons de tous). L’histogramme de la moyenne est ainsi construit et pourra servir à un travail sur les intervalles de confiance.

Figure 4 Animation (développée en flash) permettant aux étudiants d’effectuer une expérience virtuelle. Sur cet écran, il s’agit d’échantillonner des arbres dans cette zone de la forêt choisie. Le point important est que la sélection est manuelle : les étudiants sont confrontés au problème de ne pas pouvoir mesurer tous les arbres pour déterminer la moyenne des diamètres de la population entière et aussi à différents biais d’échantillonnage. (Voir aussi la figure 7 du chapitre 2).

- Le site Web MathSV, et plus particulièrement sa rubrique « cours » qui va aider les étudiants à « problématiser dans une démarche probabiliste puis poser des hypothèses ».

- Un guide du tuteur pour leur permettre de favoriser ce cheminement intérieur de l’étudiant. Ce guide propose aux tuteurs un grand nombre de questions à poser, de manière opportune en fonction de chaque étudiant, ainsi que des objectifs d’apprentissage. Par contre, on n’y trouve pas d’objectifs de réalisation, afin que les tuteurs ne se mettent pas à piloter les étudiants vers une résolution unique du problème.

Nous avons également développé un guide pour les étudiants afin de les initier au travail en groupe sur des situations-problèmes (Galand et Frenay, 2006), ces problèmes étant très différents de ceux sur lesquels les étudiant travaillent lors des séances TD traditionnels.

Un bilan à l’issue de la première année de la mise en place de ce dispositif a été fait au travers de l’analyse de deux sondages mis en ligne, à destination des tuteurs (9 réponses anonymes) et des étudiants (450 réponses anonymes). Les points positifs des TT aux yeux des étudiants sont multiples :

* Le fait de travailler en groupe (« en équipe » disent certains) est souvent mentionné dans les points positifs (et plus rarement dans les points négatifs).
* C’est une aide à comprendre le cours.
* Cela rend les maths plus concrètes.
* Cela donne un but aux maths et fait le lien avec la biologie.
* On apprend à résoudre des problèmes, à réfléchir, à analyser.
* Le rythme de travail est plus lent (plusieurs semaines sur un même problème).
* L’autonomie est plus importante.
* Les interventions du tuteur aident à réfléchir tout laissant le groupe trouver sa solution.

Cependant, beaucoup se demandent à quoi peuvent servir ces TT et surtout les trouvent moins importants que les TD. Ceci est sans doute dû au fait que les TD préparent directement aux examens qui sont restés classiques dans leur forme (résolution d’un problème découpé en une série de questions souvent indépendantes). Cela soulève le problème de l’évaluation comme « mise en valeur » de ce qui est important dans cet enseignement, les objectifs pédagogiques principaux. Un autre problème est lié au fait de faire suivre aux étudiants un module pédagogique allant dans un sens (e.g. « éducation ») tandis que l’ensemble des autres modules et probablement l’institution elle-même vont dans un sens différent (e.g. « instruction », opposé à l’« éducation » sur la carte des sens, voir figure 1).

Ce travail sur l’apprentissage par problème des statistiques en biologie n’est en réalité qu’une expérience préliminaire, à grande échelle. Il devra être suivis d’une recherche plus approfondie, en particulier en ce qui concerne l’analyse épistémologique et la conception de situations fondamentales (Brousseau, 1998).

1 en référence à cette définition, cette expression sera en italique dans ce chapitre.

2 J’ai pris la liberté de mettre en gras certains mots