Activer ses neurones

Pour mieux apprendre et enseigner

Steve Masson

• Publisher: Odile Jacob
• Year: 2020
• ISBN:
  9782738151513
• Topic: Psychology
• Subtopic: Education in Psychology
• Index: Psychology

S'appuyant sur plus d'une centaine d'études fascinantes sur le cerveau et l'apprentissage, ce livre vous explique comment tirer profit de 7 principes simples pour apprendre de manière durable et efficace. Les élèves et les étudiants y trouveront des pistes précieuses pour mieux réussir à l'école ou à l'université; les parents, une méthode claire pour accompagner leurs enfants dans leurs apprentissages; les adultes, des solutions utiles pour améliorer leurs performances. Quant aux enseignants et aux formateurs, ils y découvriront des stratégies précises pour leurs cours ou leurs programmes. Apprendre et enseigner: les 7 principes neuroéducatifs pour l'école, le travail et la maison. Le livre de neuroéducation qui allie rigueur scientifique et mise en application concrète. Steve Masson est professeur à l'Université du Québec à Montréal où il dirige le Laboratoire de recherche en neuroéducation. Il est l'un des rares neuroscientifiques au monde à avoir enseigné à l'école primaire et secondaire avant d'enseigner à l'université et de diriger un laboratoire de recherche. Son regard sur le cerveau est donc concret et axé sur les stratégies pour faciliter l'apprentissage. Il a reçu le prix Pat Clifford de l'Association canadienne d'éducation pour ses travaux combinant neurosciences et éducation.

CHAPITRE 1

Activez les neurones liés à l’apprentissage visé

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Pour apprendre, il faut que le cerveau change et, pour changer, il doit s’activer. C’est la règle la plus importante qui régisse la neuroplasticité et la condition essentielle à tout apprentissage. Nous allons ici aborder l’un des principes neuroéducatifs les plus fondamentaux et importants pour apprendre : l’activation des neurones liés à l’apprentissage que l’on souhaite réaliser.

Pourquoi faut-il activer les neurones liés à l’apprentissage visé ?

Trois raisons expliquent l’importance d’activer les neurones liés à l’apprentissage visé. Les deux premières raisons justifient pourquoi il faut activer les neurones et la troisième raison justifie pourquoi il ne faut pas activer n’importe quels neurones, mais spécifiquement les neurones appropriés pour l’apprentissage visé.

Pour changer les connexions neuronales

Longtemps, on a cru que le cerveau se développait au cours du développement fœtal et de la petite enfance et que, après, la structure et les connexions neuronales étaient plutôt fixes. Aujourd’hui, nous savons que le cerveau, même chez l’adulte, fait preuve de plasticité et peut changer ses connexions neuronales pour apprendre. C’est sans doute l’une des découvertes les plus importantes du XX^e siècle. Cette grande découverte mène à définir un but clair derrière chaque apprentissage : modifier significativement et durablement les connexions neuronales du cerveau.

Simplement savoir que le cerveau peut et doit changer pour apprendre peut certes enrichir notre conception de ce qu’est l’apprentissage, mais cela ne nous indique pas comment favoriser l’apprentissage et les modifications neuronales nécessaires à cet apprentissage. Pour y arriver, il faut aller plus loin : il faut connaître par quels mécanismes les connexions neuronales s’établissent et se renforcent. Autrement dit, il faut connaître les règles qui régissent et influencent la neuroplasticité.

Donald O. Hebb est l’un des premiers chercheurs à proposer un modèle expliquant ce qui provoque des modifications de connexions neuronales dans le cerveau1 (voir aussi chapitre 2). Il est aussi l’un des premiers à soutenir que la pensée et le comportement résultent de la façon dont les neurones sont interconnectés. Les travaux de Hebb liés aux effets de l’apprentissage sur les connexions neuronales ont ouvert, avec d’autres, la voie à l’étude de la neuroplasticité.

L’idée centrale dans le modèle de Hebb est que des neurones qui s’activent ensemble se connectent ensemble (neurons that fire together wire together). Autrement dit, si deux neurones près l’un de l’autre s’activent en même temps, ils se connectent ensemble et renforcent leur connexion. Ce renforcement des connexions augmente ainsi la probabilité que ces neurones s’activent à nouveau ensemble. Un cycle de renforcement se produit : les neurones s’activent ensemble et se connectent ensemble, ce qui fait qu’ils s’activent davantage ensemble et qu’ils se connectent ensemble encore davantage. L’activation des neurones est donc centrale à l’établissement des nouvelles connexions.

On soutient souvent en éducation et ailleurs qu’il est important que l’apprenant soit actif dans ses apprentissages. Cette affirmation est juste. Cependant, être actif pour apprendre ne signifie pas nécessairement bouger ou accomplir une tâche nécessitant de manipuler du matériel. Être actif pour apprendre signifie, d’abord et avant tout, activer son cerveau. Pour apprendre, il faut que le cerveau s’active. L’important n’est donc pas de bouger ; l’important, c’est d’activer les neurones, car les neurones qui s’activent ensemble se connectent ensemble.

Pour apprendre plus efficacement

Plusieurs études montrent d’ailleurs qu’un enseignement ayant recours à des stratégies ou des activités exigeant que l’apprenant soit actif – en demandant à l’apprenant de répondre à des questions, par exemple, ce qui implique l’activation des neurones liés à l’apprentissage visé – est plus efficace qu’un enseignement où l’apprenant est plus passif – où l’apprenant ne doit qu’écouter les explications, par exemple, et où, conséquemment, la probabilité que les neurones soient activés est moins grande.

Une synthèse2 de plusieurs études sur le sujet a été réalisée. Dans cette méta-analyse, les chercheurs ont analysé les résultats de 225 études ayant comparé l’efficacité d’un enseignement magistral en sciences, mathématiques ou ingénierie et celle d’un enseignement où les apprenants doivent être actifs. Comme le montre la figure 7, les effets bénéfiques d’un apprentissage actif sont clairs : on observe une diminution moyenne de 12 % du nombre d’étudiants en échec.

Figure 7. Plusieurs études ont comparé l’efficacité d’un enseignement magistral et d’un enseignement où les apprenants doivent être actifs. En général, l’apprentissage actif est plus efficace et mène à un moins grand taux d’échec. La partie A montre que la plupart des études observent une diminution d’échec à la suite de l’adoption d’activités d’apprentissage actif. La partie B présente la distribution d’étudiants en échec dans plusieurs classes de sciences, mathématiques et ingénierie. Alors que le pourcentage moyen d’étudiants en échec est de 34 % dans les classes ayant recours à l’enseignement magistral, il n’est que de 22 % dans les classes où les apprentissages se font de façon plus active. L’apprentissage actif mène donc à une diminution moyenne de 12 % du taux d’échec (d’après Freeman et al., 2014).

Comme dans toute méta-analyse, les chercheurs ont réalisé un calcul mathématique permettant de déterminer ce qu’on appelle l’ampleur de l’effet (aussi appelée « taille de l’effet » ou effect size). Cette mesure est une valeur numérique obtenue en combinant les données statistiques de plusieurs études qui permet de savoir à quel point l’effet d’une approche par rapport à une autre est grand. Elle permet de déterminer la tendance générale d’un ensemble d’études. Connaître l’ampleur de l’effet est très utile, car cela indique non seulement si une approche est efficace ou non, mais aussi à quel point elle est efficace. En effet, dire qu’une approche fonctionne ou ne fonctionne pas n’a pas beaucoup de sens en éducation, puisque la plupart des approches favorisent l’apprentissage. La question pertinente est de savoir quelles sont les approches qui aident davantage les apprenants.

L’ampleur de l’effet calculée dans la méta-analyse sur les approches actives est de 0,47. En langage technique, cela signifie que l’utilisation des approches actives améliore en moyenne les résultats des étudiants de 0,47 écart-type – l’écart-type évalue à quel point les notes obtenues sont variables d’un étudiant à l’autre. Dans cette étude, étant donné l’écart-type de l’échantillon, l’ampleur de l’effet de 0,47 correspond à une amélioration des notes des étudiants de 6 % – et à une diminution du taux d’échec de 12 %.

Si l’écart-type entre les notes des étudiants avait été plus grand, une ampleur de l’effet de 0,47 aurait été associée à une augmentation des notes plus grandes. À l’inverse, si l’écart-type des notes des étudiants avait été plus petit – si les étudiants avaient presque tous la même note –, le gain en pourcentage aurait été plus faible. L’ampleur de l’effet n’est donc pas une mesure absolue, mais relative de l’efficacité d’une approche. En éducation, il est reconnu qu’une ampleur de l’effet supérieure à 0,4 indique une approche qui est plus efficace que la moyenne des approches3. Le recours à des approches actives (vs passives) produit donc une ampleur de l’effet légèrement supérieure à la moyenne des autres approches.

Bien que la méta-analyse soit un outil extrêmement intéressant et pertinent pour connaître l’efficacité globale d’une approche, elle comporte aussi une importante limite. En effet, en faisant une synthèse de plusieurs études, elle ne permet pas de comparer l’efficacité relative d’une stratégie spécifique par rapport à toutes les autres stratégies de la même approche. Par exemple, des méta-analyses4 révèlent que de donner des devoirs aux élèves de l’école primaire (6-10 ans) n’influence pas de façon très importante leur réussite – les devoirs jouent cependant un rôle plus déterminant dans la réussite à partir de l’adolescence. De ces méta-analyses, on pourrait inférer que les devoirs ne sont pas efficaces au primaire et que l’on devrait les abolir. Mais la méta-analyse ne distingue pas entre les différents types de devoirs, elle fait une moyenne de l’effet de tous les types de devoirs utilisés dans les études. Or, comme nous le verrons plus loin, certains types de devoirs sont beaucoup plus efficaces que d’autres. La question n’est donc pas tant de donner des devoirs ou non, mais plutôt d’identifier quels types de devoirs sont les plus efficaces.

Cette limite propre à toute méta-analyse se retrouve dans la méta-analyse sur les approches actives : elle fait état de l’effet global d’une variété de stratégies visant à rendre l’apprentissage plus actif. Or, pour en savoir plus sur la façon optimale de rendre l’apprentissage actif et efficace, il faut non seulement connaître l’effet moyen des interventions, mais aussi l’efficacité relative des différentes interventions utilisées dans les études. En outre, et comme nous le verrons tout au long de ce livre, il est toujours préférable de connaître les raisons qui rendent une approche plus efficace qu’une autre si l’on veut pouvoir mettre en application les résultats obtenus dans un certain contexte et les transposer intelligemment à un autre contexte.

Autre nuance à apporter à la méta-analyse sur les approches actives : même si l’enseignement magistral n’est pas aussi efficace, en général, qu’un enseignement utilisant des stratégies d’apprentissage actif, cela ne signifie pas que l’enseignement magistral est entièrement à proscrire. Ce qui est le plus important, c’est que le cerveau des apprenants soit actif, et les étudiants peuvent avoir les neurones activés même lors d’un enseignement magistral. Des études5 montrent en effet qu’observer quelqu’un accomplir ou apprendre une tâche peut activer les mêmes neurones que ceux de la personne observée, à l’exception des neurones liés au mouvement puisque la personne qui observe est immobile. On se réfère souvent à cette activation, en bonne partie équivalente chez la personne observée et la personne qui observe, quand on parle des neurones miroirs.

Cela dit, même si l’enseignement magistral peut effectivement contribuer à l’activation des neurones, ce n’est pas nécessairement le cas. Et là est tout le problème. La probabilité que les élèves ne soient pas attentifs lors d’un cours magistral, qu’ils soient incapables de suivre les explications parce qu’ils sont en surcharge ou qu’ils ne possèdent pas les connaissances antérieures nécessaires pour intégrer l’information présentée est bien plus élevée que lorsque l’enseignement fait appel à des activités obligeant l’apprenant à accomplir une tâche et à être actif.

Pour créer des connexions neuronales pertinentes

Dans le modèle de Hebb, il faut que les neurones s’activent ensemble pour qu’ils se connectent ensemble. Cependant, pour qu’un apprentissage ait lieu, il faut non seulement que les neurones s’activent, mais aussi, et surtout, que les « bons » neurones s’activent. Le principe d’activation neuronale n’est donc pas seulement d’activer les neurones, c’est également d’activer les neurones liés à l’apprentissage visé (et pas les autres), c’est-à-dire d’activer les neurones liés à la connaissance ou à la stratégie qu’il faut développer.

Plusieurs raisons peuvent faire en sorte que le cerveau s’active, mais qu’il n’active pas les neurones qui doivent se connecter pour apprendre. Une première raison, la plus évidente, est que l’on pense à autre chose qu’aux contenus à apprendre. Un étudiant qui n’est pas attentif en classe, car il pense à ce qu’il fera le soir, activera son cerveau pour imaginer sa soirée, mais il n’activera pas les neurones liés à l’apprentissage visé.

Même chose pour un étudiant qui navigue sur les réseaux sociaux durant un de ses cours : il active son cerveau, mais il n’active pas les neurones liés à l’apprentissage qu’il doit réaliser. Une étude6 établit d’ailleurs que des étudiants qui utilisent leur ordinateur durant leur cours, notamment pour aller sur les réseaux sociaux, ont une moins bonne compréhension du contenu abordé pendant le cours que les autres étudiants (55 % vs 66 %). Si l’étudiant est à proximité d’un autre étudiant qui fait autre chose sur son ordinateur, il apprend également significativement moins (56 % vs 73 %), même s’il n’a lui-même aucun ordinateur. Une hypothèse plausible pour expliquer ce résultat est que les étudiants activent durant leur cours d’autres neurones que ceux liés à leur apprentissage.

On pourrait penser que les étudiants peuvent écouter en classe en même temps qu’ils naviguent sur Internet. Les études7 montrent que, contrairement à la croyanc...