Psychologie cognitive pour l'enseignant/Aborder une notion : définitions et exemples

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On a vu dans les chapitres précédents que la mémoire est organisée sous la forme d'un gigantesque réseau d'informations interconnectées. Les informations en question sont très variés et vont d'unités de connaissances très précise à des concepts plus généraux. Dans l'enseignement, les connaissances les plus importantes sont des connaissances assez générales et abstraites, appelées concepts. Pour simplifier, ce sont des unités de connaissances qui regroupent ce qui est commun à un ensemble d'individus, d'entités. Dans ce qui suit, les individus et/ou entités en question seront appelés des exemples. Avec cette terminologie, un concept est quelque chose qui regroupe ce qui est commun à un ensemble d'exemples. La plupart des connaissances apprises en milieu scolaire sont des concepts, mais pas toutes : une bonne partie de ce qui est appris en classe n'est pas des concepts à proprement parler.

De la représentation mentale des concepts[modifier | modifier le wikicode]

Dans ce chapitre, ainsi que dans les chapitres suivants, nous allons beaucoup nous intéresser à ce qu'on appelle les catégories. Attention : dans ce cours, nous allons faire une distinction entre catégories et concepts, qui n'est pas acceptée par tout le monde. Nous allons définir les catégories comme des concepts pour lesquels on peut donner une définition claire et non-ambiguë. Celle-ci prend la forme d'une liste de propriétés que tous les exemples possèdent (ou non, dans certains cas, l'absence d'une propriété quelconque est partagée par tous les exemples). Pour donner un exemple de catégorie, on peut prendre l'exemple du concept de carré. On peut en donner la définition suivante : "quadrilatère convexe dont les côtés ont la même longueur et à quatre angles droits". La définition se décompose en plusieurs propriétés :

  1. quadrilatère, à savoir polygone à quatre cotés ;
  2. dont les côtés sont égaux ;
  3. dont les quatre angles sont des angles droits.

Cependant, nous utilisons beaucoup de concepts dans la vie courante, sans pour autant en connaitre la définition exacte. Par exemple, essayez de me donner la définition du concept "Chat". Vous aurez certainement du mal : peut-être direz-vous que c'est un mammifère de l'ordre des félins, qu'il a des poils, une queue, une petite taille, etc. Mais vous ne fournirez pas une définition complète de ce qu'est un chat. À vrai dire, l'idée intuitive qu'on se fait d'un chat comprend les propriétés principales de la définition, mais certaines sont en trop (le fait d'avoir des poils : que penser des chats de la race sphynx ?), alors que d'autres pourraient manquer. Mais sans avoir une définition parfaite, vous remarquez quand même que tous les chats se ressemblent, qu'ils ont un air de famille, des points communs difficilement formalisables et tacites mais que vous comprenez malgré tout. La définition que vous avez d'un chat est imparfaite et on peut en dire autant de beaucoup des concepts que vous avez appris durant votre vie. Par exemple, essayez de me définir ce qu'est un ordinateur, un pays, un continent, un médicament, etc. Pour résumer, nous avons appris des concepts qui, soit peuvent être définis mais pour lesquels nous ne connaissons pas la définition exacte, soit pour lesquels la définition est impossible. On a donc un mécanisme dans notre cerveau qui nous permet de former des concepts, sans pour autant passer par des définitions.

Exemple de la généralisation du prototype du concept d'arbre.

Depuis les années 2000, de nombreuses observations semblent indiquer que les concepts peuvent s'apprendre par plusieurs mécanismes, localisés dans des régions distinctes du cerveau. Mais cela ne veut pas dire que tous les systèmes d'apprentissage des catégories sont utiles en contexte scolaire. Pour les concepts et catégories, il existerait deux grands mécanismes de catégorisation et d’apprentissage des catégories :

  • un système qui gère des règles verbalisables, des définitions ;
  • un système qui se base sur la similarité avec des exemples connus.

Le premier système va simplement induire et appliquer des définitions. Apprendre de nouvelles catégories avec ce système demande d'induire une règle à partir d'exemples ou de recevoir une définition claire et précise via un apprentissage. Le second système va mémoriser des exemples et potentiellement utiliser leur similarité pour abstraire un concept. Ce calcul de similarité entre deux entités est souvent très rapide et inconscient, contrairement à l'utilisation de définitions et de règles. L'apprentissage de catégories avec ce système se fait par l'étude d'exemples.

Exemples et prototypes[modifier | modifier le wikicode]

Pour simplifier, le second système, qui fonctionne sur la base de la similarité, peut représenter les catégories de deux manières : soit sous la forme d'un ensemble d'exemples distincts, soit sous la forme d'un "résumé" qui conserve les points communs des exemples connus.

Si l’élève a vu peu d’exemples d'un concept, le cerveau le représentera comme un simple ensemble d’exemples qui contient les exemplaires déjà rencontrés. Lors de la catégorisation, l'entité à classer est comparée aux exemples mémorisés et classée dans la catégorie liée à l'exemple le plus similaire. Il n’y a aucune abstraction, ce qui fait que la catégorisation est peu performante.

Mais à force de voir des exemples, le cerveau va progressivement dégager leurs propriétés communes et en abstraire une catégorie. A ce stade, les catégories sont représentées par un objet idéal, qui définit à quoi doit ressembler un objet de la catégorie, appelé le prototype. Ainsi, une chaise sera un meilleur exemple de meuble qu'un rideau, vu qu'il est plus proche de ce prototype idéal. Une armoire sera assez proche du prototype et sera considérée comme un meuble, mais moins qu'une chaise. Lorsqu'on veut savoir si un objet appartient à une catégorie, on le compare à son prototype : plus celui-ci est proche, plus on considèrera que l'objet appartient à la catégorie.

Pour donner un exemple, on peut citer l’expérience de Lupyan (2012). Dans celle-ci, il a demandé à un premier groupe de cobayes de dessiner un triangle, tandis qu'un second groupe devait dessiner une figure à trois côtés. Dans le groupe triangle, le triangle a été dessiné avec une base horizontale dans 82% des cas et il était isocèle dans 91% des cas. Mais dans le groupe "trois côtés", ces deux proportions sont de 50% seulement ! De même, les participants ont tendance à surévaluer l'inclinaison d'un triangle quand on leur dit qu'il s'agit d'un triangle, comparé à un groupe test dans lequel on dit aux participants que la figure est un polygone à trois côtés.

Les difficultés de l'abstraction[modifier | modifier le wikicode]

Lors de l'abstraction d'un prototype, le cerveau va se baser sur la fréquence des propriétés dans les exemples présentés. Le problème est que le cerveau ne peut pas vraiment faire la différence entre les propriétés qui permettent de classer avec quasi-certitude un objet dans la catégorie et celles qui viennent d'une simple ressemblance. En effet, deux objets peuvent être très similaires sans pour autant appartenir à la même catégorie. Par exemple, un dauphin ou une baleine ont beau ressembler fortement à des poissons, ce sont des mammifères. Le cerveau n'apprend pas à faire la différence entre les propriétés essentielles, partagées par tous les membres de la catégorie, et les propriétés facultatives qui sont fréquentes chez certains membres de la catégorie mais pas chez tous. Prenons l'exemple d'un élève à qui on souhaite apprendre ce qu'est un carré. D'ordinaire, on présente des exemples de carrés à l'horizontale, les carrés des exemples étant rarement penchés. Si on présente un carré penché à un élève il ne le classera pas comme un carré, vu que les exemples rencontrés n'étaient pas penchés ; l'élève considèrera que la propriété "pas penché" est une propriété essentielle du concept de carré.

De plus, il arrive que deux élèves construisent des compréhensions différentes d'un même concept à partir d'exemples identiques. Par exemple, essayez de déduire quelle est la règle à partir des exemples suivant : 1, 3, 7, 5, 9, etc. Vous avez certainement pensé qu'il s'agissait des nombres impairs, mais cette suite est aussi cohérente avec les règles comme "nombres à un chiffre", "nombres impairs à un chiffre", ou "nombres entiers impairs", ou bien d'autres encore. C'est tout le problème de l'induction à partir d'exemples : un ensemble d'exemples est souvent compatible avec plusieurs interprétations, mais une seule de ces interprétations est compatible avec le concept à communiquer. Ces fautes de communication proviennent d'exemples mal choisis et ont peu de chances d'arriver avec des définitions. Les définitions ne sont ni plus ni moins que des ensembles de propriétés essentielles et elles n'engendrent donc pas ce problème. Mais les définitions ne permettent pas une catégorisation rapide, contrairement aux prototypes. En effet, elles ne mettent pas en œuvre le processus inconscient de catégorisation par similarité mais un système de catégorisation conscient qui utilise la mémoire de travail. Faire un bon usage de ces deux processus de catégorisation est donc une bonne chose.

Du bon usage des exemples[modifier | modifier le wikicode]

Pour éviter les problèmes mentionnés dans la section précédente, il existe diverses techniques qui visent à diminuer l'ambigüité inhérente à l'abstraction à partir d'exemples. Le professeur peut faciliter l'abstraction des points communs et différences en choisissant des suites d'exemples qui n'ont qu'une seule interprétation possible. Il existe une méthode pédagogique à la pointe de ce genre de procédés : le Direct Instruction d'Engelmann (à ne pas confondre avec les autres formes de direct instruction, comme la pédagogie explicite, qui n'utilisent absolument pas ces techniques d'apprentissage des concepts). Cette méthode se fonde sur des scripts pédagogiques qui décrivent les exemples et contre-exemples à donner aux élèves, ainsi que leur ordre de présentation. L'existence de ces scripts tient au fait que créer soi-même une séquence d'exemples qui ne donne pas lieu à de telles confusions est très difficile et demande souvent des années de travail : les créateurs du Direct Instruction ont préféré créer eux-mêmes de telles séquences. Dans ce qui va suivre, nous en verrons surtout les grandes lignes et les recommandations les plus importantes.

Varier les exemples[modifier | modifier le wikicode]

Dans tous les cas, plus on donne d'exemples et de contre-exemples variés, plus l'élève aura une représentation fidèle de la catégorie. Une représentation fidèle est par nature une représentation abstraite, générale, qui correspond à un grand nombre d'objets, ceux qui appartiennent effectivement à la catégorie. Or, on a vu il y a quelques chapitres que cette abstraction se développait par un enseignement varié, qui exploite un même concept dans un grand nombre d'exemples et de situations. Nous avions vu que varier permettait de favoriser la création de connaissances abstraites, de relier plus facilement chaque concept à un grand nombre d'indices. C'est ainsi que l'on peut interpréter la formation d'un prototype abstrait, comme la formation d'un concept relié à de plus en plus d'exemples et de propriétés, favorisant son rappel face à des exemplaires variés. L'abstraction de catégories ne fait pas exception à la règle, et varier les exemples présentés est ainsi un très bon choix. Par varier, on veut dire que les exemples donnés doivent être le moins similaires possibles. En effet, plus deux exemples d'une même catégorie sont similaires, plus ils partagent de propriétés facultatives. La similarité minimale entre deux membres d'une même catégorie est obtenue quand les deux exemples ne partagent que des propriétés essentielles.

Dans une de ses expériences datée de 1979, John Bransford et ses collègues de la Vanderbilt University au Tennessee ont cherché à savoir si varier les exemples avait un effet sur la capacité à transférer la catégorie dans de nouvelles situations. Un premier groupe devait apprendre des concepts avec des exemples similaires, tandis que l'autre groupe recevait des exemples très différents. Dans un test ultérieur, portant sur un contexte d'utilisation jamais vu auparavant lors des exemples, les chercheurs ont vérifié quel était le pourcentage de réussite des deux groupes : 84% dans le second groupe contre 64% dans le premier.

Une autre méthode pour varier l'apprentissage est d'utiliser des contre-exemples. Ceux-ci permettent de réfuter les règles ou prototypes malformés, induits par erreur. Si l'élève a induit une règle ou un prototype qui prend à tort un contre-exemple comme un membre de la catégorie, il sait qu'il devra le réviser lors de la présentation d'un contre-exemple. Expérimentalement, on constate que l'apprentissage est nettement meilleur quand les exemples et contre-exemples sont mélangés.

Distribuer les exemples[modifier | modifier le wikicode]

Mais outre le fait de varier les exemples, il faut aussi les voir dans un certain ordre. Durant longtemps, les scientifiques pensaient cependant qu'amasser les exemples était une bonne solution, dans le sens où cela permettait de juxtaposer des exemples similaires, facilitant ainsi l'extraction de leurs similarités/points communs. Par exemple, supposons que je dispose de neuf exemples d’une même catégorie, qui peuvent être groupés en trois paquets A, B et C selon leurs similarités. Intuitivement, on pourrait penser qu’il vaut mieux présenter les exemples dans cet ordre : A1, A2, A3, B1, B2, B3, C1, C2, C3.

Mais dans le chapitre précédent, on a vu que l'apprentissage des concepts devait mettre l'accent sur leurs différences, ce que le séquencement vu plus haut ne permet pas de faire, car il met l'accent sur les similarités entre exemples. De plus, on a vu au chapitre précédent que la distribution de l'apprentissage permettait un meilleur apprentissage. Or, dans le type de séquencement précédent, les exemples similaires sont amassés les uns après les autres et non distribués. Cela va plutôt dans le sens d'une distribution des exemples, des exemples similaires devant être le plus éloignés possibles (dit autrement, des exemples consécutifs soient les plus dissemblables possibles). Par exemple, dans l'exemple ci-dessus, il vaudrait mieux utiliser un ordre du style A1, B1, C1, A2, B2, C2, A3, B3, C3. Tout l'enjeu est de mettre l'accent sur les différences entre exemples, pour faciliter l'induction d'une catégorie.

Quelques études récentes vont dans le sens de la deuxième possibilité. On peut notamment citer l'étude "Learning concepts and categories : is spacing the ennemy of induction ?" de Kornell et Bjork. Dans cette étude, des étudiants devaient apprendre à reconnaitre le style de peintures de divers artistes peu connus. Cette étude a comparé deux groupes. Le premier voyait les tableaux appartenant à un même peintre les uns à la suite des autres, tandis que l'ordre des tableaux était complètement mélangé pour le second. C'est ce dernier qui avait les meilleurs résultats à long terme. Cette étude a été reproduite depuis, notamment par Kang et Pashler dans leur étude "discriminating painting styles : Spacing is advantageous when it promotes disciminative contrast". D'autres études du même genre ont montré que l'apprentissage distribué favorisait l'apprentissage de classifications d'oiseaux.

Quand on fait intervenir des contre-exemples, les choses deviennent plus compliquées. Il est ainsi déconseillé de voir tous les exemples ensembles, suivis par les contre-exemples : les prototypes ou règles mal induits seront alors réfutés plus tôt ou n'auront pas le temps de se former. Plutôt que de présenter les exemples par blocs, suivis des contres-exemples, il vaut mieux alterner exemples et contre-exemples, intercaler chaque contre-exemple entre deux exemples : il ne faut pas que les contre-exemples soient regroupés. De plus, chaque contre-exemple doit être le plus semblable aux exemples qui l'entourent : cela permet à l'élève de nettement mieux distinguer les propriétés essentielles des propriétés facultatives.

Résumé de la section[modifier | modifier le wikicode]

Pour résumer, une bonne utilisation des exemples et contre-exemples demande de respecter les conseils suivants autant que nécessaire :

  • présenter une série d'exemples les uns à la suite des autres à un rythme assez rapide ;
  • varier le plus possible les exemples présentés ;
  • rendre les plus dissimilaires possible des exemples consécutifs ;
  • intercaler des contre-exemples entre les exemples ;
  • utiliser des contre-exemples très similaires au concept à apprendre ;
  • rendre les plus similaires possible un exemple et un contre-exemple consécutifs ;
  • construire une suite d'exemples/contre-exemples qui n'a qu'une seule interprétation possible et ne peut permettre d'induire qu'une seule et unique règle ;
  • faire précéder les exemples par une définition, une règle ou une procédure quand c'est possible : celle-ci permet de donner des indications sur ce qui est pertinent dans la série d'exemples, ce qui est commun aux différents exemples, facilitant l'abstraction d'une règle.

Du bon usage des définitions[modifier | modifier le wikicode]

Si nous nous sommes intéressés à l'usage d'exemples, celui-ci n'est pas exclusif, mais reste complémentaire à l'usage de définitions. Reste que définir un concept n'est pas une chose aussi simple qu'on pourrait le croire. Simplement donner une définition et la compléter avec des exemples ne suffit pas. Intéressons-nous donc à ce qui peut aider les élèves à mieux comprendre une définition.

Les définitions ont une charge cognitive faible comparé à l'induction à partir d'exemples[modifier | modifier le wikicode]

Tout concept peut s'expliquer soit en présentant la définition ou en utilisant des exemples. Par exemple, pour le concept de carré, on peut en fournir la définition, mais on peut aussi présenter des rectangles quelconques et des carrés et demander aux élèves de les classer en deux types distincts : ceux-ci vont alors remarquer qu'il y a une différence entre les carrés et les rectangles quelconques, et pourront éventuellement formaliser la définition d'un carré. L'induction à partir d'exemples marche en théorie aussi bien pour les catégories que pour les autres concepts, mais elle n'est pas forcément la méthode la plus efficace (l'exemple du concept "carré" est assez clair là-dessus) et il est souvent préférable de privilégier les explications déductives.

La raison principale à cela est une histoire de charge cognitive. Analyser des exemples pour en extraire les points communs demande de conserver beaucoup de choses en mémoire de travail. Les exemples sont en effet riches en propriétés, que le sujet doit filtrer au fur et à mesure pour ne conserver que les plus pertinentes. Alors que fournir une définition et l'illustrer par des exemples n'a pas ce problème : les propriétés pertinentes sont fournies au début de l'explication et le sujet ne doit pas mémoriser temporairement quoique ce soit de plus.

Fort de ces connaissances, revenons un instant sur la distinction entre catégories et les autres concepts et mettons l'emphase sur un point important : autant les catégories sont simples à aborder, autant les autres concepts sont plus difficiles. Pour les catégories, l’existence d'une définition rend leur enseignement plus simple. Présenter la définition et l'expliquer plus ou moins en profondeur suffit, même si il vaut mieux rajouter des exemples pour consolider le tout. Mais les autres concepts ne peuvent pas être abordés de cette manière. Pour ces derniers, on est obligé de présenter des exemples et contre-exemples aux élèves, afin qu'ils en extraient ce qui est commun. On le voit autant l'usage de définition, bien que très utile, ne marche pas toujours. A contrario, l'usage d'exemple est utile aussi bien pour les catégories que pour les autres concepts.

L'usage de définitions alternatives[modifier | modifier le wikicode]

Notons qu'une catégorie peut se définir de plusieurs manières. Dit autrement, on peut donner plusieurs définitions équivalentes d'un même concept, d'une même catégorie. Par exemple, un carré peut être défini comme étant "Figure qui est à la fois un rectangle et un losange". Ou encore, comme étant "un losange avec un angle droit". Dans ce cas, il peut être utile, voire fortement intéressant, de présenter toutes les définitions et montrer en quoi elles sont équivalentes. C'est là un premier conseil important à connaitre.

Un concept peut souvent s'expliquer de plusieurs manières différentes compréhensibles par les élèves. Ces explications ne sont pas exclusives, mais complémentaires et il est préférable, si le temps et les conditions le permettent, d'aborder un concept de plusieurs manières au lieu d'en choisir une bien précise.

Les définitions demandent des prérequis[modifier | modifier le wikicode]

Dans l'exemple du carré, on peut remarquer que la définition fait appel à d'autres concepts. Par exemple, la définition "Quadrilatère dont les côtés ont la même longueur et à quatre angles droits" fait appel au concept de quadrilatère. Même chose pour la définition "Figure géométrique qui est à la fois un rectangle et un losange", qui demande de savoir ce qu'est un rectangle et un losange. Ce cas est loin d'être le seul et arrive très souvent que les propriétés utilisées dans une définition sont des concepts qui doivent être connus de l'élève au préalable. Ces définitions dérivent une catégorie en spécialisant une catégorie plus générale, en ajoutant des propriétés à un concept déjà connu. Par exemple, la définition suivante est dans ce cas : "Un carré est un rectangle avec quatre cotés égaux". On prend la catégorie plus générale "rectangle" (un carré est un rectangle) et on ajoute le fait d'"avoir ses côtés égaux".

Techniquement, les concepts utilisés dans la définition sont des prérequis, à savoir des connaissances qu'il faut obligatoirement connaitre pour comprendre l'explication et/ou la définition. Dans ce cas, cela impose de voir les concepts dans un ordre bien précis : voir ce qu'est un quadrilatère avant de parler de carré, pour l'exemple précédent. On voit aussi que toutes les définitions n'ont pas les mêmes prérequis, sans compter que le nombre de prérequis n'est pas le même. Mais tout cela pose la question de l'ordre dans lequel voir les concepts, chose que nous allons aborder dans le chapitre suivant. De manière générale, on doit prendre en compte les liens que les concepts ont entre eux pour savoir dans quel ordre en parler.