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====== Psychologie de l'éducation ====== | ====== Psychologie de l'éducation ====== |
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Thèmatiques reliées : neurosciences, cognition/métacognition, motivation,... | Thématiques reliées : neurosciences, cognition/métacognition, motivation,... |
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| À ajouter : |
| * [[https://edrev.asu.edu/edrev/index.php/ER/article/viewFile/2025/545]] Sweller, cognitive Load,... |
| * [[kirschner-how_learning_happens|Paul A. Kirschner, Carl Hendrick : How Learning Happens - Seminal Works in Educational Psychology and What They Mean in Practice]] Routledge (2020) |
| * meta-cognition... (ou une thématique spécifique de neuro-éducation...) |
===== Principes fondamentaux ===== | ===== Principes fondamentaux ===== |
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La Coalition pour la psychologie dans les écoles et l’éducation de l’American Psychological Association a publié «Les 20 principes de base de la psychologie pour l’enseignement et l’apprentissage avant l’âge de la pré-maternelle» à l’enseignement secondaire (12 ans) ». Les principes sont organisés en cinq domaines de fonctionnement psychologique: réflexion et apprentissage, motivation, apprentissage social et émotionnel, gestion de classe et évaluation. | La Coalition pour la psychologie dans les écoles et l’éducation de l’American Psychological Association a publié «Les 20 principes de base de la psychologie pour l’enseignement et l’apprentissage avant l’âge de la pré-maternelle» à l’enseignement secondaire (12 ans) ». Les principes sont organisés en cinq domaines de fonctionnement psychologique: réflexion et apprentissage, motivation, apprentissage social et émotionnel, gestion de classe et évaluation. |
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Tout d'abord, penser et apprendre. Les huit premiers principes mettent en évidence certaines des conclusions les plus importantes sur les pratiques des enseignants qui ont un impact sur la croissance des élèves. Numéro un: croyances des étudiants sur l'intelligence. Les croyances ou les perceptions des élèves sur l’intelligence et les capacités influent sur leur fonctionnement cognitif et leur apprentissage. Essayez ceci dans la salle de classe! Indiquez aux étudiants qu'ils doivent éviter d'attribuer leur échec à une tâche donnée à un manque de capacité, mais plutôt que leur performance peut être améliorée avec des efforts supplémentaires ou par l'utilisation de stratégies différentes. Numéro deux: connaissances préalables. Ce que les élèves savent déjà affecte leur apprentissage. Parfois, ce qu’ils savent les prépare à l’étape suivante et parfois, ce qu’ils savent est incorrect et doit être remplacé par de nouvelles informations factuelles. Essayez ceci dans la salle de classe! Pour remédier aux idées fausses, demandez aux élèves de discuter de différents résultats avec leurs camarades de classe et de jouer un rôle actif dans la recherche de solutions. Numéro trois: Limites aux stades de développement. Le développement cognitif et l’apprentissage des élèves ne se limitent pas aux stades de développement généraux. Essayez ceci dans la salle de classe! Encouragez les élèves à raisonner dans des domaines familiers. c'est-à-dire dans des domaines et des contextes de connaissances dans lesquels les étudiants possèdent déjà des connaissances substantielles. Numéro quatre: contexte facilitant. L’apprentissage étant basé sur le contexte, la généralisation de l’apprentissage à de nouveaux contextes n’est pas spontanée, mais doit plutôt être facilitée. Essayez ceci dans la salle de classe! Enseigner un sujet ou un concept dans plusieurs contextes. Numéro cinq: pratique. L’acquisition de connaissances et de compétences à long terme dépend en grande partie de la pratique. Essayez ceci dans la salle de classe! Expliquez que le but de la pratique est de rendre les compétences de base automatiques. Une fois qu'une compétence est automatique, les élèves disposeront d'une énergie cognitive pour un travail plus intéressant et plus créatif. Numéro Six: Commentaires. Un retour clair, explicatif et opportun aux étudiants est important pour l’apprentissage. Essayez ceci dans la salle de classe! Découpez les tâches en éléments plus petits, significatifs et explicites et définissez clairement les critères de performance. Numéro sept: autorégulation. L’autorégulation des élèves facilite l’apprentissage et permet d’acquérir des compétences en matière d’autorégulation. Essayez ceci en classe: modifiez les activités de la classe en incorporant des périodes qui nécessitent une concentration individuelle et des périodes interactives, de sorte que les élèves puissent pratiquer une focalisation intense suivie de méthodes d'apprentissage plus sociales. Numéro huit: la créativité. La créativité des étudiants peut être encouragée. Essayez ceci dans la salle de classe! Variez les tâches en incluant des invites dans les tâches, telles que "créer", "inventer", "découvrir", "imaginez si" et "prédire". | **Tout d'abord, penser et apprendre**. Les huit premiers principes mettent en évidence certaines des conclusions les plus importantes sur les pratiques des enseignants qui ont un impact sur la croissance des élèves. **Numéro un**: croyances des étudiants sur l'intelligence. Les croyances ou les perceptions des élèves sur l’intelligence et les capacités influent sur leur fonctionnement cognitif et leur apprentissage. Essayez ceci dans la salle de classe! Indiquez aux étudiants qu'ils doivent éviter d'attribuer leur échec à une tâche donnée à un manque de capacité, mais plutôt que leur performance peut être améliorée avec des efforts supplémentaires ou par l'utilisation de stratégies différentes. **Numéro deux**: connaissances préalables. Ce que les élèves savent déjà affecte leur apprentissage. Parfois, ce qu’ils savent les prépare à l’étape suivante et parfois, ce qu’ils savent est incorrect et doit être remplacé par de nouvelles informations factuelles. Essayez ceci dans la salle de classe! Pour remédier aux idées fausses, demandez aux élèves de discuter de différents résultats avec leurs camarades de classe et de jouer un rôle actif dans la recherche de solutions. **Numéro trois**: Limites aux stades de développement. Le développement cognitif et l’apprentissage des élèves ne se limitent pas aux stades de développement généraux. Essayez ceci dans la salle de classe! Encouragez les élèves à raisonner dans des domaines familiers. c'est-à-dire dans des domaines et des contextes de connaissances dans lesquels les étudiants possèdent déjà des connaissances substantielles. **Numéro quatre**: contexte facilitant. L’apprentissage étant basé sur le contexte, la généralisation de l’apprentissage à de nouveaux contextes n’est pas spontanée, mais doit plutôt être facilitée. Essayez ceci dans la salle de classe! Enseigner un sujet ou un concept dans plusieurs contextes. **Numéro cinq**: pratique. L’acquisition de connaissances et de compétences à long terme dépend en grande partie de la pratique. Essayez ceci dans la salle de classe! Expliquez que le but de la pratique est de rendre les compétences de base automatiques. Une fois qu'une compétence est automatique, les élèves disposeront d'une énergie cognitive pour un travail plus intéressant et plus créatif. **Numéro six**: Commentaires. Un retour clair, explicatif et opportun aux étudiants est important pour l’apprentissage. Essayez ceci dans la salle de classe! Découpez les tâches en éléments plus petits, significatifs et explicites et définissez clairement les critères de performance. **Numéro sept**: autorégulation. L’autorégulation des élèves facilite l’apprentissage et permet d’acquérir des compétences en matière d’autorégulation. Essayez ceci en classe: modifiez les activités de la classe en incorporant des périodes qui nécessitent une concentration individuelle et des périodes interactives, de sorte que les élèves puissent pratiquer une focalisation intense suivie de méthodes d'apprentissage plus sociales. Numéro huit: la créativité. La créativité des étudiants peut être encouragée. Essayez ceci dans la salle de classe! Variez les tâches en incluant des invites dans les tâches, telles que "créer", "inventer", "découvrir", "imaginez si" et "prédire". |
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Ensuite, la motivation. Les étudiants motivés et intéressés à apprendre réussissent mieux. Les quatre principes suivants décrivent les moyens les plus importants d’augmenter la motivation et l’engagement des élèves. Numéro neuf: Motivation intrinsèque. Les étudiants ont tendance à aimer apprendre et à faire mieux quand ils sont plus intrinsèquement motivés que par des motivations extrinsèques. Essayez ceci dans la salle de classe! Lorsque vous utilisez des notes, mettez en évidence leur fonction informationnelle plutôt que leur fonction de contrôle. Numéro dix: Maîtriser du matériel stimulant. Les étudiants persistent face aux tâches difficiles et traitent les informations plus profondément lorsqu'ils adoptent des objectifs de maîtrise plutôt que des objectifs de performance. Essayez ceci en classe Essayez de mettre l'accent sur les efforts individuels, les progrès actuels par rapport aux performances passées et les améliorations en évaluant le travail des élèves plutôt que de vous fier aux normes normatives et à la comparaison avec d'autres. Numéro onze: attentes de l'enseignant. Les attentes des enseignants à l’égard de leurs élèves influent sur les possibilités d’apprentissage, la motivation et les résultats d’apprentissage des élèves. Essayez ceci dans la salle de classe! Fréquemment auto vérifier vos attentes de chaque élève. Par exemple, demandez-vous si chaque élève a la possibilité de participer aux discussions en classe. Nombre Douze: Établissement d'objectifs. Fixer des objectifs à court terme, spécifiques et moyennement difficiles améliore davantage la motivation que de fixer des objectifs à long terme, généraux et globaux. Essayez ceci dans la salle de classe! Conservez une trace écrite des points de repère spécifiques de la progression des objectifs pour chaque élève et vérifiez-la régulièrement par l'élève et l'enseignant. | **Ensuite, la motivation**. Les étudiants motivés et intéressés à apprendre réussissent mieux. Les quatre principes suivants décrivent les moyens les plus importants d’augmenter la motivation et l’engagement des élèves. **Numéro neuf**: Motivation intrinsèque. Les étudiants ont tendance à aimer apprendre et à faire mieux quand ils sont plus intrinsèquement motivés que par des motivations extrinsèques. Essayez ceci dans la salle de classe! Lorsque vous utilisez des notes, mettez en évidence leur fonction informationnelle plutôt que leur fonction de contrôle. **Numéro dix**: Maîtriser du matériel stimulant. Les étudiants persistent face aux tâches difficiles et traitent les informations plus profondément lorsqu'ils adoptent des objectifs de maîtrise plutôt que des objectifs de performance. Essayez ceci en classe Essayez de mettre l'accent sur les efforts individuels, les progrès actuels par rapport aux performances passées et les améliorations en évaluant le travail des élèves plutôt que de vous fier aux normes normatives et à la comparaison avec d'autres. **Numéro onze**: attentes de l'enseignant. Les attentes des enseignants à l’égard de leurs élèves influent sur les possibilités d’apprentissage, la motivation et les résultats d’apprentissage des élèves. Essayez ceci dans la salle de classe! Fréquemment auto vérifier vos attentes de chaque élève. Par exemple, demandez-vous si chaque élève a la possibilité de participer aux discussions en classe. **Numéro douze**: Établissement d'objectifs. Fixer des objectifs à court terme, spécifiques et moyennement difficiles améliore davantage la motivation que de fixer des objectifs à long terme, généraux et globaux. Essayez ceci dans la salle de classe! Conservez une trace écrite des points de repère spécifiques de la progression des objectifs pour chaque élève et vérifiez-la régulièrement par l'élève et l'enseignant. |
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Ensuite, apprentissage social et émotionnel. Treize: Contextes sociaux. L'apprentissage est situé dans de multiples contextes sociaux. Essayez ceci dans la salle de classe! Établissez des liens avec les familles et les communautés locales afin de relier la pertinence de l'apprentissage à la vie quotidienne des élèves. Numéro quatorze: relations interpersonnelles. Les relations interpersonnelles et la communication sont essentielles au processus d'enseignement-apprentissage et au développement social des élèves. Essayez ceci dans la salle de classe! Indiquez clairement les attentes comportementales liées aux interactions sociales et donnez à tous les élèves la possibilité de vivre des échanges sociaux fructueux. Numéro 15: Bien-être émotionnel. Le bien-être émotionnel influe sur les performances éducatives, l'apprentissage et le développement. Essayez ceci dans la salle de classe! Modélisez l'expression émotionnelle et les réactions appropriées. Pratiquez le vocabulaire pour exprimer différentes émotions de manière constructive. | **Ensuite, l'apprentissage social et émotionnel**. **Numéro treize**: Contextes sociaux. L'apprentissage est situé dans de multiples contextes sociaux. Essayez ceci dans la salle de classe! Établissez des liens avec les familles et les communautés locales afin de relier la pertinence de l'apprentissage à la vie quotidienne des élèves. **Numéro quatorze**: relations interpersonnelles. Les relations interpersonnelles et la communication sont essentielles au processus d'enseignement-apprentissage et au développement social des élèves. Essayez ceci dans la salle de classe! Indiquez clairement les attentes comportementales liées aux interactions sociales et donnez à tous les élèves la possibilité de vivre des échanges sociaux fructueux. **Numéro quinze**: Bien-être émotionnel. Le bien-être émotionnel influe sur les performances éducatives, l'apprentissage et le développement. Essayez ceci dans la salle de classe! Modélisez l'expression émotionnelle et les réactions appropriées. Pratiquez le vocabulaire pour exprimer différentes émotions de manière constructive. |
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Ensuite, Gestion de salle de classe. Ces principes mettent l'accent sur la manière de créer un climat de classe propice à l'apprentissage. Numéro 16: Conduite en classe. Les attentes concernant la conduite en classe et les interactions sociales sont apprises et peuvent être enseignées à l'aide de principes de comportement éprouvés et d'un enseignement efficace en classe. Essayez ceci dans la salle de classe! Une gamme de principes comportementaux, comprenant l'éloge d'un comportement approprié, le renforcement différentiel, la correction et les conséquences prévues, peut être utilisée pour enseigner et rappeler systématiquement aux élèves leurs attentes. Numéro 17: Attentes et soutien. Une gestion efficace de la classe repose sur la définition et la communication d'attentes élevées, sur le maintien constant de relations positives et sur le soutien apporté par les étudiants. Essayez ceci dans la salle de classe! Favorisez des relations de soutien et de soutien avec les étudiants en maintenant un nombre élevé de déclarations positives et de récompenses par rapport aux conséquences négatives. | **Ensuite, la gestion de salle de classe**. Ces principes mettent l'accent sur la manière de créer un climat de classe propice à l'apprentissage. **Numéro seize**: Conduite en classe. Les attentes concernant la conduite en classe et les interactions sociales sont apprises et peuvent être enseignées à l'aide de principes de comportement éprouvés et d'un enseignement efficace en classe. Essayez ceci dans la salle de classe! Une gamme de principes comportementaux, comprenant l'éloge d'un comportement approprié, le renforcement différentiel, la correction et les conséquences prévues, peut être utilisée pour enseigner et rappeler systématiquement aux élèves leurs attentes. **Numéro dix-sept**: Attentes et soutien. Une gestion efficace de la classe repose sur la définition et la communication d'attentes élevées, sur le maintien constant de relations positives et sur le soutien apporté par les étudiants. Essayez ceci dans la salle de classe! Favorisez des relations de soutien et de soutien avec les étudiants en maintenant un nombre élevé de déclarations positives et de récompenses par rapport aux conséquences négatives. |
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Enfin, évaluation. Les trois derniers principes traitent des méthodes de création et de mise en œuvre d’évaluations valides et justes qui contribuent à l’apprentissage des élèves. Numéro 18: évaluation formative et sommative. Les évaluations formatives et sommatives sont à la fois importantes et utiles, mais elles nécessitent des approches et des interprétations différentes. Essayez ceci dans la salle de classe! Veillez à ce que le délai entre l'évaluation formative et les interventions ultérieures soit relativement court pour tirer parti des effets d'apprentissage optimaux. Numéro 19: Développement de l'évaluation. Les compétences, les connaissances et les aptitudes des élèves sont mieux mesurées grâce à des processus d’évaluation fondés sur la science psychologique, assortis de normes bien définies en matière de qualité et d’équité. Essayez ceci dans la salle de classe! Lorsque vous développez un test, utilisez un nombre suffisant de questions et choisissez une variété de questions et de types de questions sur le même sujet. Numéro 20: Evaluation Evaluation. Donner un sens aux données d’évaluation dépend d’une interprétation claire, appropriée et juste. Essayez ceci dans la salle de classe! Interpréter les données de toute évaluation à la lumière de son aptitude à répondre à des questions spécifiques concernant les étudiants ou les programmes d’enseignement et de son adéquation à des individus de divers horizons. | **Enfin, l'évaluation**. Les trois derniers principes traitent des méthodes de création et de mise en œuvre d’évaluations valides et justes qui contribuent à l’apprentissage des élèves. **Numéro dix-huit**: évaluation formative et sommative. Les évaluations formatives et sommatives sont à la fois importantes et utiles, mais elles nécessitent des approches et des interprétations différentes. Essayez ceci dans la salle de classe! Veillez à ce que le délai entre l'évaluation formative et les interventions ultérieures soit relativement court pour tirer parti des effets d'apprentissage optimaux. **Numéro dix-neuf**: Développement de l'évaluation. Les compétences, les connaissances et les aptitudes des élèves sont mieux mesurées grâce à des processus d’évaluation fondés sur la science psychologique, assortis de normes bien définies en matière de qualité et d’équité. Essayez ceci dans la salle de classe! Lorsque vous développez un test, utilisez un nombre suffisant de questions et choisissez une variété de questions et de types de questions sur le même sujet. **Numéro vingt**: évaluer l'évaluation. Donner un sens aux données d’évaluation dépend d’une interprétation claire, appropriée et juste. Essayez ceci dans la salle de classe! Interpréter les données de toute évaluation à la lumière de son aptitude à répondre à des questions spécifiques concernant les étudiants ou les programmes d’enseignement et de son adéquation à des individus de divers horizons. |
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Pour en savoir plus sur chaque catégorie et les principes qui y sont énoncés, consultez le rapport Top 20 dans la description ci-dessous. | Pour en savoir plus sur chaque catégorie et les principes qui y sont énoncés, consultez le rapport Top 20 dans la description ci-dessous. |
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Merci d'avoir regardé!</blockquote> | Merci d'avoir regardé! |
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| Rapport Top 20 (version en français) : [[https://www.apa.org/ed/schools/teaching-learning/top-twenty-principles-french.pdf|Les 20 principes fondamentaux de psychologie pour l'enseignement et l'apprentissage dans les classes primaires et secondaires]] |
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* [[wp>fr:Psychologie_scolaire|Psychologie scolaire]] | * [[wp>fr:Psychologie_scolaire|Psychologie scolaire]] |
* [[wp>fr:Psychologie_de_l'adolescent|Psychologie de l'adolescent]] | * [[wp>fr:Psychologie_de_l'adolescent|Psychologie de l'adolescent]] |
* [[wp>List_of_important_publications_in_psychology|List of important publications in psychology]] | * [[wp>fr:Psychologie_du_développement|Psychologie du développement]] |
| * [[wp>Developmental_psychology|Developmental psychology]] |
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* cf. références | |
* [[https://psycnet.apa.org/record/1999-15054-002|Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments]] Kruger, J., & Dunning, D. (1999), Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134 DOI: 10.1037/0022-3514.77.6.1121 | * cf. références |
* People tend to hold overly favorable views of their abilities in many social and intellectual domains. The authors suggest that this overestimation occurs, in part, because people who are unskilled in these domains suffer a dual burden: Not only do these people reach erroneous conclusions and make unfortunate choices, but their incompetence robs them of the metacognitive ability to realize it. Across 4 studies, the authors found that participants scoring in the bottom quartile on tests of humor, grammar, and logic grossly overestimated their test performance and ability. Although their test scores put them in the 12th percentile, they estimated themselves to be in the 62nd. Several analyses linked this miscalibration to deficits in metacognitive skill, or the capacity to distinguish accuracy from error. Paradoxically, improving the skills of the participants, and thus increasing their metacognitive competence, helped them recognize the limitations of their abilities. | * **[[http://psycnet.apa.org/record/1984-07975-001|When does cooperative learning increase student achievement?]]** Slavin, R. E. (1983), Psychological Bulletin, 94(3), 429-445. DOI: 10.1037/0033-2909.94.3.429 |
* Les gens ont tendance à avoir une opinion trop favorable de leurs capacités dans de nombreux domaines sociaux et intellectuels. Les auteurs suggèrent que cette surestimation s'explique en partie par le fait que les personnes qui ne sont pas qualifiées dans ces domaines souffrent d'un double fardeau : Non seulement ces personnes tirent des conclusions erronées et font des choix malheureux, mais leur incompétence les prive de la capacité métacognitive de le réaliser. Dans 4 études, les auteurs ont constaté que les participants se classant dans le quartile inférieur aux tests d'humour, de grammaire et de logique ont surestimé leur performance et leur habileté au test. Bien que leurs résultats aux tests les placent dans le 12e percentile, ils se situent dans le 62e rang. Plusieurs analyses ont établi un lien entre cette erreur d'étalonnage et les déficits de la capacité métacognitive, c'est-à-dire la capacité de distinguer l'exactitude de l'erreur. Paradoxalement, l'amélioration des habiletés des participants, et donc de leur compétence métacognitive, les a aidés à reconnaître les limites de leurs capacités. | * Reviews research on the achievement effects of cooperative learning instructional methods, in which students work in small groups to learn academic materials. Methodologically adequate field experiments of at least 2 wks' duration in regular elementary and secondary schools indicate that among cooperative learning methods in which students study the same material together, only methods that provide group rewards based on group members' individual learning consistently increase student achievement more than control methods. Cooperative learning methods in which each group member has a unique subtask have positive achievement effects only if group rewards are provided. Group rewards and individual accountability are held to be essential to the instructional effectiveness of cooperative learning methods. |
* [[https://link.springer.com/article/10.1007/S11412-018-9277-Y|From Cognitive Load Theory to Collaborative Cognitive Load Theory]] Paul A. Kirschner, John Sweller, Femke Kirschner, Jimmy Zambrano R., International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning June 2018, Volume 13, Issue 2, pp 213–233 DOI: 10.1007/s11412-018-9277-y | * Examine la recherche sur les effets de l'apprentissage coopératif sur le rendement des méthodes d'enseignement où les élèves travaillent en petits groupes pour apprendre le matériel didactique. Des expériences sur le terrain d'une durée d'au moins deux semaines dans les écoles élémentaires et secondaires ordinaires indiquent que, parmi les méthodes d'apprentissage coopératif dans lesquelles les élèves étudient le même matériel ensemble, seules les méthodes qui offrent des récompenses de groupe fondées sur l'apprentissage individuel des membres du groupe augmentent constamment le rendement des élèves plus que les méthodes témoins. Les méthodes d'apprentissage coopératif dans lesquelles chaque membre du groupe a une sous-tâche unique n'ont des effets positifs sur le rendement que si des récompenses de groupe sont offertes. Les récompenses de groupe et la responsabilité individuelle sont considérées comme essentielles à l'efficacité pédagogique des méthodes d'apprentissage coopératif. |
* Cognitive load theory has traditionally been associated with individual learning. Based on evolutionary educational psychology and our knowledge of human cognition, particularly the relations between working memory and long-term memory, the theory has been used to generate a variety of instructional effects. Though these instructional effects also influence the efficiency and effectiveness of collaborative learning, be it computer supported or face-to-face, they are often not considered either when designing collaborative learning situations/environments or researching collaborative learning. One reason for this omission is that cognitive load theory has only sporadically concerned itself with certain particulars of collaborative learning such as the concept of a collective working memory when collaborating along with issues associated with transactive activities and their concomitant costs which are inherent to collaboration. We illustrate how and why cognitive load theory, by adding these concepts, can throw light on collaborative learning and generate principles specific to the design and study of collaborative learning. | * lien vers l'article original : [[https://psycnet.apa.org/record/1984-07975-001]] |
* La théorie des charges cognitives est traditionnellement associée à l'apprentissage individuel. Fondée sur la psychologie de l'éducation évolutive et notre connaissance de la cognition humaine, en particulier les relations entre la mémoire de travail et la mémoire à long terme, cette théorie a été utilisée pour générer une variété d'effets pédagogiques. Bien que ces effets pédagogiques influent également sur l'efficience et l'efficacité de l'apprentissage collaboratif, qu'il soit assisté par ordinateur ou en face à face, ils ne sont souvent pas pris en compte lors de la conception de situations/environnements d'apprentissage collaboratif ou de la recherche sur l'apprentissage collaboratif. L'une des raisons de cette omission est que la théorie de la charge cognitive ne s'est préoccupée que sporadiquement de certaines particularités de l'apprentissage collaboratif, comme le concept de mémoire de travail collective lors de la collaboration, ainsi que des questions liées aux activités transactives et à leurs coûts concomitants qui sont inhérents à la collaboration. Nous illustrons comment et pourquoi la théorie des charges cognitives, en ajoutant ces concepts, peut éclairer l'apprentissage collaboratif et générer des principes spécifiques à la conception et à l'étude de l'apprentissage collaboratif. | * Autres lien : [[https://www.researchgate.net/publication/232480281_When_does_cooperative_learning_increase_achievement|RG]] |
* [[https://www.nature.com/articles/s41539-019-0053-1|Does pre-testing promote better retention than post-testing?]] Alice Latimier, Arnaud Riegert, Hugo Peyre, Son Thierry Ly, Roberto Casati & Franck Ramus, npj Science of Learning volume 4, Article number: 15 (2019) DOI: 10.1038/s41539-019-0053-1 | * **[[https://psycnet.apa.org/record/1999-15054-002|Unskilled and unaware of it: How difficulties in recognizing one's own incompetence lead to inflated self-assessments]]** Kruger, J., & Dunning, D. (1999), Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121-1134 DOI: 10.1037/0022-3514.77.6.1121 |
* Compared with other learning strategies, retrieval practice seems to promote superior long-term retention. This has been found mostly in conditions where learners take tests after being exposed to learning content. However, a pre-testing effect has also been demonstrated, with promising results. This raises the question, for a given amount of time dedicated to retrieval practice, whether learners should be tested before or after an initial exposure to learning content. Our experiment directly compares the benefits of post-testing and pre-testing relative to an extended reading condition, on a retention test 7 days later. We replicated both post-testing (d = 0.74) and pre-testing effects (d = 0.35), with significantly better retention in the former condition. Post-testing also promoted knowledge transfer to previously untested questions, whereas pre-testing did not. Our results thus suggest that it may be more fruitful to test students after than before exposure to learning content. | * People tend to hold overly favorable views of their abilities in many social and intellectual domains. The authors suggest that this overestimation occurs, in part, because people who are unskilled in these domains suffer a dual burden: Not only do these people reach erroneous conclusions and make unfortunate choices, but their incompetence robs them of the metacognitive ability to realize it. Across 4 studies, the authors found that participants scoring in the bottom quartile on tests of humor, grammar, and logic grossly overestimated their test performance and ability. Although their test scores put them in the 12th percentile, they estimated themselves to be in the 62nd. Several analyses linked this miscalibration to deficits in metacognitive skill, or the capacity to distinguish accuracy from error. Paradoxically, improving the skills of the participants, and thus increasing their metacognitive competence, helped them recognize the limitations of their abilities. |
* Comparativement à d'autres stratégies d'apprentissage, la pratique de récupération semble favoriser une meilleure rétention à long terme. Cela s'est surtout produit dans des conditions où les apprenants passent des tests après avoir été exposés au contenu de l'apprentissage. Cependant, un effet de pré-test a également été démontré, avec des résultats prometteurs. Cela soulève la question de savoir, pour un temps donné consacré à la pratique de récupération, si les apprenants doivent être testés avant ou après une première exposition au contenu de l'apprentissage. Notre expérience compare directement les avantages du post-test et du pré-test par rapport à une condition de lecture prolongée, sur un test de rétention 7 jours plus tard. Nous avons reproduit les effets post-test (d = 0,74) et pré-test (d = 0,35), avec une rétention significativement meilleure dans le premier cas. Le post-test a également favorisé le transfert des connaissances à des questions qui n'avaient jamais été testées auparavant, alors que le pré-test ne l'a pas fait. **Nos résultats suggèrent donc qu'il pourrait être plus fructueux de tester les élèves après qu'avant leur exposition au contenu de l'apprentissage.** | * Les gens ont tendance à avoir une opinion trop favorable de leurs capacités dans de nombreux domaines sociaux et intellectuels. Les auteurs suggèrent que cette surestimation s'explique en partie par le fait que les personnes qui ne sont pas qualifiées dans ces domaines souffrent d'un double fardeau : Non seulement ces personnes tirent des conclusions erronées et font des choix malheureux, mais leur incompétence les prive de la capacité métacognitive de le réaliser. Dans 4 études, les auteurs ont constaté que les participants se classant dans le quartile inférieur aux tests d'humour, de grammaire et de logique ont surestimé leur performance et leur habileté au test. Bien que leurs résultats aux tests les placent dans le 12e percentile, ils se situent dans le 62e rang. Plusieurs analyses ont établi un lien entre cette erreur d'étalonnage et les déficits de la capacité métacognitive, c'est-à-dire la capacité de distinguer l'exactitude de l'erreur. Paradoxalement, l'amélioration des habiletés des participants, et donc de leur compétence métacognitive, les a aidés à reconnaître les limites de leurs capacités. |
* [[https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Fa0036620|Gender differences in scholastic achievement: A meta-analysis]] Voyer, Daniel,Voyer, Susan D., Psychological Bulletin, Vol 140(4), Jul 2014, 1174-1204 DOI: 10.1037/a0036620 | * **[[https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1111/j.1539-6053.2009.01038.x|Learning Styles: Concepts and Evidence]]**, Harold Pashler, Mark McDaniel, Doug Rohrer, and Robert Bjork, Psychological Science in the Public Interest, December 2009 (Vol. 9, No. 3) → « il n’y a pas de preuve adéquate pour justifier l’utilisation des styles d’apprentissage dans les pratiques éducatives » |
| * Abstract : The term “learning styles” refers to the concept that individuals differ in regard to what mode of instruction or study is most effective for them. Proponents of learning-style assessment contend that optimal instruction requires diagnosing individuals' learning style and tailoring instruction accordingly. Assessments of learning style typically ask people to evaluate what sort of information presentation they prefer (e.g., words versus pictures versus speech) and/or what kind of mental activity they find most engaging or congenial (e.g., analysis versus listening), although assessment instruments are extremely diverse. The most common—but not the only—hypothesis about the instructional relevance of learning styles is the meshing hypothesis, according to which instruction is best provided in a format that matches the preferences of the learner (e.g., for a “visual learner,” emphasizing visual presentation of information). The learning-styles view has acquired great influence within the education field, and is frequently encountered at levels ranging from kindergarten to graduate school. There is a thriving industry devoted to publishing learning-styles tests and guidebooks for teachers, and many organizations offer professional development workshops for teachers and educators built around the concept of learning styles. The authors of the present review were charged with determining whether these practices are supported by scientific evidence. We concluded that any credible validation of learning-styles-based instruction requires robust documentation of a very particular type of experimental finding with several necessary criteria. First, students must be divided into groups on the basis of their learning styles, and then students from each group must be randomly assigned to receive one of multiple instructional methods. Next, students must then sit for a final test that is the same for all students. Finally, in order to demonstrate that optimal learning requires that students receive instruction tailored to their putative learning style, the experiment must reveal a specific type of interaction between learning style and instructional method: Students with one learning style achieve the best educational outcome when given an instructional method that differs from the instructional method producing the best outcome for students with a different learning style. In other words, the instructional method that proves most effective for students with one learning style is not the most effective method for students with a different learning style. Our review of the literature disclosed ample evidence that children and adults will, if asked, express preferences about how they prefer information to be presented to them. There is also plentiful evidence arguing that people differ in the degree to which they have some fairly specific aptitudes for different kinds of thinking and for processing different types of information. However, we found virtually no evidence for the interaction pattern mentioned above, which was judged to be a precondition for validating the educational applications of learning styles. Although the literature on learning styles is enormous, very few studies have even used an experimental methodology capable of testing the validity of learning styles applied to education. Moreover, of those that did use an appropriate method, several found results that flatly contradict the popular meshing hypothesis. We conclude therefore, that at present, there is no adequate evidence base to justify incorporating learning-styles assessments into general educational practice. Thus, limited education resources would better be devoted to adopting other educational practices that have a strong evidence base, of which there are an increasing number. However, given the lack of methodologically sound studies of learning styles, it would be an error to conclude that all possible versions of learning styles have been tested and found wanting; many have simply not been tested at all. Further research on the use of learning-styles assessment in instruction may in some cases be warranted, but such research needs to be performed appropriately. |
| * L'expression "styles d'apprentissage" renvoie au concept selon lequel les individus diffèrent en ce qui concerne le mode d'enseignement ou d'étude le plus efficace pour eux. Les partisans de l'évaluation du style d'apprentissage soutiennent qu'un enseignement optimal exige de diagnostiquer le style d'apprentissage des individus et d'adapter l'enseignement en conséquence. Les évaluations du style d'apprentissage demandent généralement aux gens d'évaluer le type de présentation de l'information qu'ils préfèrent (p. ex., les mots par opposition aux images par opposition à la parole) et/ou le type d'activité mentale qu'ils trouvent le plus engageant ou agréable (p. ex., analyse par opposition à écoute), mais les instruments d'évaluation sont extrêmement variés. L'hypothèse la plus courante - mais non la seule - sur la pertinence pédagogique des styles d'apprentissage est l'hypothèse de maillage, selon laquelle l'enseignement est mieux donné dans un format qui correspond aux préférences de l'apprenant (p. ex. pour un " apprenant visuel ", qui met l'accent sur la présentation visuelle des informations). Le point de vue des styles d'apprentissage a acquis une grande influence dans le domaine de l'éducation et se retrouve fréquemment à des niveaux allant de la maternelle à l'école supérieure. Il existe une industrie florissante qui se consacre à la publication de tests et de guides de styles d'apprentissage à l'intention des enseignants, et de nombreux organismes offrent des ateliers de perfectionnement professionnel pour les enseignants et les éducateurs axés sur le concept des styles d'apprentissage. Les auteurs de la présente étude ont été chargés de déterminer si ces pratiques sont étayées par des preuves scientifiques. Nous avons conclu que toute validation crédible de l'enseignement fondé sur les styles d'apprentissage exige une documentation solide d'un type très particulier de résultats expérimentaux, avec plusieurs critères nécessaires. Tout d'abord, les élèves doivent être divisés en groupes en fonction de leur style d'apprentissage, puis les élèves de chaque groupe doivent être répartis au hasard pour recevoir l'une des multiples méthodes d'enseignement. Ensuite, les élèves doivent passer un test final qui est le même pour tous les élèves. Enfin, pour démontrer qu'un apprentissage optimal exige que les élèves reçoivent un enseignement adapté à leur style d'apprentissage présumé, l'expérience doit révéler un type spécifique d'interaction entre le style d'apprentissage et la méthode pédagogique : Les élèves ayant un seul style d'apprentissage obtiennent les meilleurs résultats scolaires lorsqu'ils reçoivent une méthode d'enseignement qui diffère de la méthode d'enseignement et qui donne les meilleurs résultats pour les élèves ayant un style d'apprentissage différent. En d'autres termes, la méthode pédagogique qui s'avère la plus efficace pour les élèves ayant un style d'apprentissage n'est pas la méthode la plus efficace pour les élèves ayant un style d'apprentissage différent. Notre examen de la documentation a révélé de nombreuses preuves que les enfants et les adultes exprimeront, s'ils le demandent, leurs préférences quant à la façon dont ils préfèrent que l'information leur soit présentée. Il existe également de nombreux éléments de preuve selon lesquels les gens ont des aptitudes assez particulières pour différents types de pensée et pour le traitement de différents types d'information, ce qui les distingue. Cependant, nous n'avons trouvé pratiquement aucune preuve de l'interaction mentionnée ci-dessus, qui a été jugée comme étant une condition préalable à la validation des applications pédagogiques des styles d'apprentissage. Bien que la littérature sur les styles d'apprentissage soit énorme, très peu d'études ont même utilisé une méthodologie expérimentale capable de tester la validité des styles d'apprentissage appliqués à l'éducation. De plus, parmi ceux qui ont utilisé une méthode appropriée, plusieurs ont trouvé des résultats qui contredisent catégoriquement l'hypothèse populaire du maillage. Nous concluons donc qu'à l'heure actuelle, il n'existe pas de données probantes suffisantes pour justifier l'intégration des évaluations des styles d'apprentissage dans la pratique de l'enseignement général. Ainsi, des ressources limitées en matière d'éducation seraient mieux consacrées à l'adoption d'autres pratiques éducatives fondées sur des données probantes solides, qui sont de plus en plus nombreuses. Cependant, étant donné l'absence d'études méthodologiques solides sur les styles d'apprentissage, ce serait une erreur de conclure que toutes les versions possibles des styles d'apprentissage ont été testées et ont été jugées insuffisantes ; beaucoup n'ont simplement pas été testées du tout. D'autres recherches sur l'utilisation de l'évaluation des styles d'apprentissage dans l'enseignement peuvent être justifiées dans certains cas, mais de telles recherches doivent être effectuées de façon appropriée. |
| * liens vers l'article : [[https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1111/j.1539-6053.2009.01038.x]], [[https://www.psychologicalscience.org/journals/pspi/PSPI_9_3.pdf]] |
| * **[[http://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/09362830903462441|Learning Styles in the Age of Differentiated Instruction]]** Timothy J. Landrum and Kimberly A. McDuffie, Exceptionality, 18:6–17, 2010 DOI: 10.1080/09362830903462441 → « Nous concluons qu’il n’y a pas suffisamment de données probantes pour supporter l’idée que la notion de style d’apprentissage constitue un concept utile à l’enseignement » |
| * **[[http://www.pnas.org/content/111/23/8410.abstract|Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics]]**, Scott Freeman, Sarah L. Eddy, Miles McDonough, Michelle K. Smith, Nnadozie Okoroafor, Hannah Jordt, and Mary Pat Wenderoth, PNAS vol. 111 no. 23, 8410–8415 (2014), doi: 10.1073/pnas.1319030111 |
| * **[[https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Fa0036620|Gender differences in scholastic achievement: A meta-analysis]]** Voyer, Daniel,Voyer, Susan D., Psychological Bulletin, Vol 140(4), Jul 2014, 1174-1204 DOI: 10.1037/a0036620 |
* A female advantage in school marks is a common finding in education research, and it extends to most course subjects (e.g., language, math, science), unlike what is found on achievement tests. However, questions remain concerning the quantification of these gender differences and the identification of relevant moderator variables. The present meta-analysis answered these questions by examining studies that included an evaluation of gender differences in teacher-assigned school marks in elementary, junior/middle, or high school or at the university level (both undergraduate and graduate). The final analysis was based on 502 effect sizes drawn from 369 samples. A multilevel approach to meta-analysis was used to handle the presence of nonindependent effect sizes in the overall sample. This method was complemented with an examination of results in separate subject matters with a mixed-effects meta-analytic model. A small but significant female advantage (mean d = 0.225, 95% CI [0.201, 0.249]) was demonstrated for the overall sample of effect sizes. Noteworthy findings were that the female advantage was largest for language courses (mean d = 0.374, 95% CI [0.316, 0.432]) and smallest for math courses (mean d = 0.069, 95% CI [0.014, 0.124]). Source of marks, nationality, racial composition of samples, and gender composition of samples were significant moderators of effect sizes. Finally, results showed that the magnitude of the female advantage was not affected by year of publication, thereby contradicting claims of a recent “boy crisis” in school achievement. The present meta-analysis demonstrated the presence of a stable female advantage in school marks while also identifying critical moderators. Implications for future educational and psychological research are discussed. | * A female advantage in school marks is a common finding in education research, and it extends to most course subjects (e.g., language, math, science), unlike what is found on achievement tests. However, questions remain concerning the quantification of these gender differences and the identification of relevant moderator variables. The present meta-analysis answered these questions by examining studies that included an evaluation of gender differences in teacher-assigned school marks in elementary, junior/middle, or high school or at the university level (both undergraduate and graduate). The final analysis was based on 502 effect sizes drawn from 369 samples. A multilevel approach to meta-analysis was used to handle the presence of nonindependent effect sizes in the overall sample. This method was complemented with an examination of results in separate subject matters with a mixed-effects meta-analytic model. A small but significant female advantage (mean d = 0.225, 95% CI [0.201, 0.249]) was demonstrated for the overall sample of effect sizes. Noteworthy findings were that the female advantage was largest for language courses (mean d = 0.374, 95% CI [0.316, 0.432]) and smallest for math courses (mean d = 0.069, 95% CI [0.014, 0.124]). Source of marks, nationality, racial composition of samples, and gender composition of samples were significant moderators of effect sizes. Finally, results showed that the magnitude of the female advantage was not affected by year of publication, thereby contradicting claims of a recent “boy crisis” in school achievement. The present meta-analysis demonstrated the presence of a stable female advantage in school marks while also identifying critical moderators. Implications for future educational and psychological research are discussed. |
* Un avantage féminin dans les notes scolaires est une constatation courante dans la recherche en éducation, et il s'étend à la plupart des matières (p. ex., langue, mathématiques, sciences), contrairement à ce que l'on trouve dans les tests de rendement. Toutefois, des questions subsistent quant à la quantification de ces différences entre les sexes et à l'identification des variables modératrices pertinentes. La présente méta-analyse a répondu à ces questions en examinant des études qui comprenaient une évaluation des différences entre les sexes dans les notes attribuées par l'enseignante ou l'enseignant au primaire, au cycle moyen, au secondaire ou au secondaire ou au niveau universitaire (premier cycle et cycles supérieurs). L'analyse finale a été basée sur 502 tailles d'effet tirées de 369 échantillons. Une approche à plusieurs niveaux de la méta-analyse a été utilisée pour traiter la présence de tailles d'effet non indépendantes dans l'échantillon global. Cette méthode a été complétée par un examen des résultats dans des domaines distincts à l'aide d'un modèle méta-analytique à effets mixtes. Un avantage féminin faible mais significatif (moyenne d = 0,225, IC à 95 %[0,201, 0,249]) a été démontré pour l'échantillon global des valeurs de l'effet. Il convient de noter que l'avantage des femmes était le plus important pour les cours de langue (moyenne d = 0,374, IC à 95 %[0,316, 0,432]) et le plus faible pour les cours de mathématiques (moyenne d = 0,069, IC à 95 %[0,014, 0,124]). La source des notes, la nationalité, la composition raciale des échantillons et la composition par sexe des échantillons étaient des modérateurs importants de l'ampleur de l'effet. Enfin, les résultats ont montré que l'ampleur de l'avantage féminin n'était pas affectée par l'année de publication, ce qui contredit les affirmations d'une récente "crise des garçons" dans les résultats scolaires. La présente méta-analyse a démontré la présence d'un avantage féminin stable dans les notes scolaires tout en identifiant les modérateurs critiques. Les implications pour la recherche future en éducation et en psychologie sont discutées. | * Un avantage féminin dans les notes scolaires est une constatation courante dans la recherche en éducation, et il s'étend à la plupart des matières (p. ex., langue, mathématiques, sciences), contrairement à ce que l'on trouve dans les tests de rendement. Toutefois, des questions subsistent quant à la quantification de ces différences entre les sexes et à l'identification des variables modératrices pertinentes. La présente méta-analyse a répondu à ces questions en examinant des études qui comprenaient une évaluation des différences entre les sexes dans les notes attribuées par l'enseignante ou l'enseignant au primaire, au cycle moyen, au secondaire ou au secondaire ou au niveau universitaire (premier cycle et cycles supérieurs). L'analyse finale a été basée sur 502 tailles d'effet tirées de 369 échantillons. Une approche à plusieurs niveaux de la méta-analyse a été utilisée pour traiter la présence de tailles d'effet non indépendantes dans l'échantillon global. Cette méthode a été complétée par un examen des résultats dans des domaines distincts à l'aide d'un modèle méta-analytique à effets mixtes. Un avantage féminin faible mais significatif (moyenne d = 0,225, IC à 95 %[0,201, 0,249]) a été démontré pour l'échantillon global des valeurs de l'effet. Il convient de noter que l'avantage des femmes était le plus important pour les cours de langue (moyenne d = 0,374, IC à 95 %[0,316, 0,432]) et le plus faible pour les cours de mathématiques (moyenne d = 0,069, IC à 95 %[0,014, 0,124]). La source des notes, la nationalité, la composition raciale des échantillons et la composition par sexe des échantillons étaient des modérateurs importants de l'ampleur de l'effet. Enfin, les résultats ont montré que l'ampleur de l'avantage féminin n'était pas affectée par l'année de publication, ce qui contredit les affirmations d'une récente "crise des garçons" dans les résultats scolaires. La présente méta-analyse a démontré la présence d'un avantage féminin stable dans les notes scolaires tout en identifiant les modérateurs critiques. Les implications pour la recherche future en éducation et en psychologie sont discutées. |
* pdf : [[https://www.apa.org/pubs/journals/releases/bul-a0036620.pdf]] | * pdf : [[https://www.apa.org/pubs/journals/releases/bul-a0036620.pdf]] |
* tweet : [[https://twitter.com/stdebove/status/1185529452115218433]],... | * tweet : [[https://twitter.com/stdebove/status/1185529452115218433]],... |
| * **[[https://career.ucsf.edu/sites/career.ucsf.edu/files/Article%20UCSF%20SEJC%20January%202017.pdf|The Scientific Status of Learning Styles Theories]]**, Daniel T. Willingham, Elizabeth M. Hughes, and David G. Dobolyi, Teaching of Psychology Vol 42, Issue 3, pp. 266 - 271, 2015 DOI: 10.1177/0098628315589505 |
| * extrait : « There is reason to think that people view learning styles theories as broadly accurate, but, in fact, scientific support for these theories is lacking. We suggest that educators’ time and energy are better spent on other theories that might aid instruction. » |
| * **[[https://link.springer.com/article/10.1007/S11412-018-9277-Y|From Cognitive Load Theory to Collaborative Cognitive Load Theory]]** Paul A. Kirschner, John Sweller, Femke Kirschner, Jimmy Zambrano R., International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning June 2018, Volume 13, Issue 2, pp 213–233 DOI: 10.1007/s11412-018-9277-y |
| * Cognitive load theory has traditionally been associated with individual learning. Based on evolutionary educational psychology and our knowledge of human cognition, particularly the relations between working memory and long-term memory, the theory has been used to generate a variety of instructional effects. Though these instructional effects also influence the efficiency and effectiveness of collaborative learning, be it computer supported or face-to-face, they are often not considered either when designing collaborative learning situations/environments or researching collaborative learning. One reason for this omission is that cognitive load theory has only sporadically concerned itself with certain particulars of collaborative learning such as the concept of a collective working memory when collaborating along with issues associated with transactive activities and their concomitant costs which are inherent to collaboration. We illustrate how and why cognitive load theory, by adding these concepts, can throw light on collaborative learning and generate principles specific to the design and study of collaborative learning. |
| * La théorie des charges cognitives est traditionnellement associée à l'apprentissage individuel. Fondée sur la psychologie de l'éducation évolutive et notre connaissance de la cognition humaine, en particulier les relations entre la mémoire de travail et la mémoire à long terme, cette théorie a été utilisée pour générer une variété d'effets pédagogiques. Bien que ces effets pédagogiques influent également sur l'efficience et l'efficacité de l'apprentissage collaboratif, qu'il soit assisté par ordinateur ou en face à face, ils ne sont souvent pas pris en compte lors de la conception de situations/environnements d'apprentissage collaboratif ou de la recherche sur l'apprentissage collaboratif. L'une des raisons de cette omission est que la théorie de la charge cognitive ne s'est préoccupée que sporadiquement de certaines particularités de l'apprentissage collaboratif, comme le concept de mémoire de travail collective lors de la collaboration, ainsi que des questions liées aux activités transactives et à leurs coûts concomitants qui sont inhérents à la collaboration. Nous illustrons comment et pourquoi la théorie des charges cognitives, en ajoutant ces concepts, peut éclairer l'apprentissage collaboratif et générer des principes spécifiques à la conception et à l'étude de l'apprentissage collaboratif. |
| * **[[https://www.nature.com/articles/s41588-018-0147-3|Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals]]** __(genetic & education)__ Lee, J.J., Wedow, R., Okbay, A. et al., Nat Genet 50, 1112–1121 (2018). DOI: 10.1038/s41588-018-0147-3 |
| * **Abstract :** We conduct a large-scale genetic association analysis of educational attainment in a sample of ~1.1 million individuals and identify 1,271 independent genome-wide-significant SNPs. For the SNPs taken together, we found evidence of heterogeneous effects across environments. The SNPs implicate genes involved in brain-development processes and neuron-to-neuron communication. In a separate analysis of the X chromosome, we identify 10 independent genome-wide-significant SNPs and estimate a SNP heritability of ~0.3% in both men and women, consistent with partial dosage compensation. A joint (multi-phenotype) analysis of educational attainment and three related cognitive phenotypes generates polygenic scores that explain 11–13% of the variance in educational attainment and 7–10% of the variance in cognitive performance. This prediction accuracy substantially increases the utility of polygenic scores as tools in research. |
| * **Résumé :** Nous effectuons une analyse d'association génétique à grande échelle du niveau d'éducation dans un échantillon d'environ 1,1 million d'individus et identifions 1 271 SNP indépendants significatifs à l'échelle du génome. Pour l'ensemble des SNP, nous avons trouvé des preuves d'effets hétérogènes dans les différents environnements. Les SNP impliquent des gènes impliqués dans les processus de développement du cerveau et la communication entre les neurones. Dans une analyse séparée du chromosome X, nous avons identifié 10 SNP indépendants significatifs à l'échelle du génome et estimé une héritabilité des SNP d'environ 0,3 % chez les hommes et les femmes, ce qui correspond à une compensation partielle de la dose. Une analyse conjointe (multi-phénotype) du niveau d'éducation et de trois phénotypes cognitifs connexes génère des scores polygéniques qui expliquent 11-13% de la variance du niveau d'éducation et 7-10% de la variance des performances cognitives. Cette précision de prédiction augmente considérablement l'utilité des scores polygéniques en tant qu'outils de recherche. SNP : single-nucleotide polymorphism ou polymorphisme d'un seul nucléotide. |
| * preprint (pubmed) : [[https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6393768/]] |
| * **[[https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/acp.3410|The learning benefits of teaching: A retrieval practice hypothesis]]** Koh, AWL, Lee, SC, Lim, SWH. The learning benefits of teaching: A retrieval practice hypothesis. Appl Cognit Psychol. 2018; 32: 401– 410. DOI: 10.1002/acp.3410 ⭐⭐⭐⭐ |
| * **Abstract :** Teaching educational materials to others enhances the teacher's own learning of those to‐be‐taught materials, although the underlying mechanisms remain largely unknown. Here, we show that the learning‐by‐teaching benefit is possibly a retrieval benefit. Learners (a) solved arithmetic problems (i.e., they neither taught nor retrieved; //control group//), (b) taught without relying on teaching notes (i.e., they had to retrieve the materials while teaching; //teaching group//), (c) taught with teaching notes (i.e., they did not retrieve the materials while teaching; //teaching without retrieval practice [TnRP] group//), or (d) retrieved (i.e., they did not teach but only practised retrieving; //retrieval practice group//). In a final comprehension test 1 week later, learners in the teaching group, as did those in the retrieval practice group, outperformed learners in the TnRP and control groups. Retrieval practice possibly causes the learning benefits of teaching. |
| * **Résumé :** L'enseignement de matériel pédagogique à d'autres personnes améliore l'apprentissage par l'enseignant lui-même de ce matériel à enseigner, bien que les mécanismes sous-jacents restent largement inconnus. Ici, nous montrons que l'avantage de l'apprentissage par l'enseignement est peut-être un avantage de la récupération. Les apprenants (a) ont résolu des problèmes arithmétiques (c'est-à-dire qu'ils n'ont ni enseigné ni récupéré ; groupe témoin), (b) ont enseigné sans se fier à des notes d'enseignement (c'est-à-dire qu'ils ont dû récupérer le matériel pendant l'enseignement ; groupe d'enseignement), (c) ont enseigné avec des notes d'enseignement (c'est-à-dire qu'ils n'ont pas récupéré le matériel pendant l'enseignement ; groupe d'enseignement sans pratique de récupération [TnRP]), ou (d) ont récupéré (c'est-à-dire qu'ils n'ont pas enseigné mais ont seulement pratiqué la récupération ; groupe de pratique de récupération). Lors d'un test final de compréhension 1 semaine plus tard, les apprenants du groupe d'enseignement, tout comme ceux du groupe de pratique de récupération, ont obtenu de meilleurs résultats que les apprenants du groupe TnRP et du groupe témoin. La pratique de la récupération peut être à l'origine des avantages de l'enseignement en termes d'apprentissage. |
| * cf. aussi [[https://digest.bps.org.uk/2018/05/04/learning-by-teaching-others-is-extremely-effective-a-new-study-tested-a-key-reason-why/|Learning by teaching others is extremely effective – a new study tested a key reason why – Research Digest]] Research Digest, Christian Jarrett, may 4 2018 → **The researchers said their results suggest that __"the benefits of the learning-by-teaching strategy are attributable to retrieval practice; that is, the robust learning-by-teaching strategy works but only when the teaching involves retrieving the taught materials."__** |
| * liens : [[https://www.researchgate.net/publication/324539123_The_learning_benefits_of_teaching_A_retrieval_practice_hypothesis|RG]], [[https://psycnet.apa.org/record/2018-16738-001|PsycNet]], [[https://profile.nus.edu.sg/fass/psylimwh/koh,%20lee,%20&%20lim%20(2018).pdf|pdf]] de [[https://profile.nus.edu.sg/fass/psylimwh/|Stephen Wee Hun Lim]] |
| * **[[https://www.pnas.org/content/early/2019/09/03/1821936116|Measuring actual learning versus feeling of learning in response to being actively engaged in the classroom]]** Louis Deslauriers, Logan S. McCarty, Kelly Miller, Kristina Callaghan, and Greg Kestin PNAS first published September 4, 2019 DOI: 10.1073/pnas.1821936116 |
| * extrait : "Bien que l’apprentissage actif soit reconnu comme une méthode d’enseignement supérieure en classe, un important sondage récent a montré que la plupart des professeurs de STEM des collèges optent toujours pour des méthodes d’enseignement traditionnelles. Cet article aborde la question de longue date de savoir pourquoi les étudiants et les professeurs résistent à l’apprentissage actif. En comparant les cours passifs à l'apprentissage actif en utilisant une approche expérimentale randomisée et des supports de cours identiques, nous constatons que les étudiants en classe active apprennent plus, mais ont le sentiment d'apprendre moins. Nous montrons que cette corrélation négative est due en partie à l’effort cognitif accru exigé au cours de l’apprentissage actif. Les professeurs qui adoptent un apprentissage actif sont encouragés à intervenir et à remédier à cette perception erronée, et nous décrivons un exemple réussi d'une telle intervention." |
| * Nancekivell, Shaylene E., Shah, Priti, Gelman, Susan A. (Journal of Educational Psychology, May 30 , 2019), dans l'article "**[[https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037%2Fedu0000366|Maybe they’re born with it, or maybe it’s experience: Toward a deeper understanding of the learning style myth]]**" : « Decades of research suggest that learning styles, or the belief that people learn better when they receive instruction in their dominant way of learning, may be one of the most pervasive myths about cognition » |
| * **[[https://www.nature.com/articles/s41539-019-0053-1|Does pre-testing promote better retention than post-testing?]]** Alice Latimier, Arnaud Riegert, Hugo Peyre, Son Thierry Ly, Roberto Casati & Franck Ramus, npj Science of Learning volume 4, Article number: 15 (2019) DOI: 10.1038/s41539-019-0053-1 |
| * Compared with other learning strategies, retrieval practice seems to promote superior long-term retention. This has been found mostly in conditions where learners take tests after being exposed to learning content. However, a pre-testing effect has also been demonstrated, with promising results. This raises the question, for a given amount of time dedicated to retrieval practice, whether learners should be tested before or after an initial exposure to learning content. Our experiment directly compares the benefits of post-testing and pre-testing relative to an extended reading condition, on a retention test 7 days later. We replicated both post-testing (d = 0.74) and pre-testing effects (d = 0.35), with significantly better retention in the former condition. Post-testing also promoted knowledge transfer to previously untested questions, whereas pre-testing did not. Our results thus suggest that it may be more fruitful to test students after than before exposure to learning content. |
| * Comparativement à d'autres stratégies d'apprentissage, la pratique de récupération semble favoriser une meilleure rétention à long terme. Cela s'est surtout produit dans des conditions où les apprenants passent des tests après avoir été exposés au contenu de l'apprentissage. Cependant, un effet de pré-test a également été démontré, avec des résultats prometteurs. Cela soulève la question de savoir, pour un temps donné consacré à la pratique de récupération, si les apprenants doivent être testés avant ou après une première exposition au contenu de l'apprentissage. Notre expérience compare directement les avantages du post-test et du pré-test par rapport à une condition de lecture prolongée, sur un test de rétention 7 jours plus tard. Nous avons reproduit les effets post-test (d = 0,74) et pré-test (d = 0,35), avec une rétention significativement meilleure dans le premier cas. Le post-test a également favorisé le transfert des connaissances à des questions qui n'avaient jamais été testées auparavant, alors que le pré-test ne l'a pas fait. **Nos résultats suggèrent donc qu'il pourrait être plus fructueux de tester les élèves après qu'avant leur exposition au contenu de l'apprentissage.** |
| * **[[https://www.pnas.org/content/116/47/23499|Cognitive and noncognitive predictors of success]]** Angela L. Duckworth, Abigail Quirk, Robert Gallop, Rick H. Hoyle, Dennis R. Kelly, Michael D. Matthews, Proceedings of the National Academy of Sciences Nov 2019, 116 (47) 23499-23504; DOI: 10.1073/pnas.1910510116 |
| * **Abstract :** When predicting success, how important are personal attributes other than cognitive ability? To address this question, we capitalized on a full decade of prospective, longitudinal data from n = 11,258 cadets entering training at the US Military Academy at West Point. Prior to training, cognitive ability was negatively correlated with both physical ability and grit. Cognitive ability emerged as the strongest predictor of academic and military grades, but noncognitive attributes were more prognostic of other achievement outcomes, including successful completion of initiation training and 4-y graduation. We conclude that noncognitive aspects of human capital deserve greater attention from both scientists and practitioners interested in predicting real-world success. **Significance :** To examine cognitive and noncognitive predictors of success, we conducted a megaanalysis of prospective, longitudinal data on over 10,000 cadets at the US Military Academy at West Point. Cognitive ability was negatively related to physical ability and grit. While cognitive ability predicted academic and military grades, the noncognitive attributes of physical ability and grit were more prognostic of other achievement outcomes, including successful completion of initiation training and 4-y graduation. |
| * **Résumé :** Lorsque l'on prédit le succès, quelle est l'importance des attributs personnels autres que les capacités cognitives ? Pour répondre à cette question, nous avons capitalisé sur une décennie complète de données longitudinales prospectives à partir de n = 11 258 cadets entrant en formation à l'Académie militaire américaine à West Point. Avant l'entraînement, la capacité cognitive était corrélée négativement à la capacité physique et au courage. La capacité cognitive s'est révélée le meilleur prédicteur des notes scolaires et militaires, mais les attributs non cognitifs étaient plus pronostiques en ce qui concerne d'autres résultats, y compris la réussite de la formation initiale et l'obtention du diplôme en quatre ans. Nous concluons que les aspects non cognitifs du capital humain méritent une plus grande attention de la part des scientifiques et des praticiens intéressés à prédire le succès dans le monde réel. **Importance :** Pour examiner les prédicteurs cognitifs et non cognitifs du succès, nous avons effectué une mégaanalyse de données longitudinales prospectives sur plus de 10 000 cadets à l'Académie militaire américaine de West Point. La capacité cognitive était négativement liée à la capacité physique et au courage. Bien que la capacité cognitive prédisait les notes scolaires et militaires, les attributs non cognitifs de la capacité physique et du courage étaient plus pronostiques en ce qui concerne d'autres résultats, y compris la réussite de la formation initiale et l'obtention d'un diplôme de quatre ans. |
| * **[[https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01443410.2020.1711872|Effects of teachers’ praise-to-reprimand ratios on elementary students’ on-task behaviour]]** Paul Caldarella, Ross A. A. Larsen, Leslie Williams, Kade R. Downs, Howard P. Wills & Joseph H. Wehby (2020), Educational Psychology, DOI: 10.1080/01443410.2020.1711872 |
| * **Abstract :** Although many educators are familiar with a suggested 3:1 or 4:1 praise-to-reprimand ratio (PRR), relatively little research has been conducted on this subject. Three years of data collected across three states in the United States, from 19 elementary schools and 151 classrooms, during a multi-site efficacy trial were used to analyse the effect of teachers' PRRs on their students’ on-task behaviour. Although no PRR threshold (e.g. 3:1, 4:1) was found where behaviour dramatically improved, a positive linear relationship was evident, showing that the higher the teachers' PRR, the higher the students' on-task behaviour percentage. Limitations and implications are discussed. |
| * **Résumé :** Bien que de nombreux éducateurs soient familiers avec un rapport éloge-réprimande (PRR) de 3:1 ou 4:1, relativement peu de recherches ont été menées sur ce sujet. Trois années de données recueillies dans trois États des États-Unis, dans 19 écoles primaires et 151 salles de classe, au cours d'un essai d'efficacité multi-sites, ont été utilisées pour analyser l'effet du PRR des enseignants sur le comportement de leurs élèves dans le cadre de leurs tâches. Bien qu'aucun seuil de PRR (par exemple 3:1, 4:1) n'ait été trouvé où le comportement s'est considérablement amélioré, une relation linéaire positive était évidente, montrant que plus le PRR des enseignants est élevé, plus le pourcentage de comportement des élèves en situation de travail est élevé. Les limites et les implications sont discutées. |
| * Remarques : |
| * Il s'agit d'une étude d'intervention randomisée: les enseignants formés à augmenter le rapport compliments/réprimandes ont des élèves plus concentrés, donc l'effet de causalité "PRR → comportement amélioré" est avéré |
| * c'est un article qui s'inscrit dans un ensemble d'études plus importants, comprenant aussi des méta-analyses : cf. [[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15377903.2019.1587802|meta1]], [[https://educationendowmentfoundation.org.uk/tools/guidance-reports/improving-behaviour-in-schools/|EEF]], ... |
| * **[[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00220485.2020.1845266|The cognitive challenges of effective teaching]]** Stephen L. Chew, William J. Cerbin, The Journal of Economic Education (2020) DOI: 10.1080/00220485.2020.1845266 |
| * **Abstract :** The authors describe a research-based conceptual framework of how students learn that can guide the design, implementation, and troubleshooting of teaching practice. The framework consists of nine interacting cognitive challenges that teachers need to address to enhance student learning. These challenges include student mental mindset, metacognition and self-regulation, student fear and mistrust, prior knowledge, misconceptions, ineffective learning strategies, transfer of learning, constraints of selective attention, and the constraints of mental effort and working memory. The challenges are described with recommendations on how to address each one. What is effective for one situation may not be effective in others, and no single teaching method will always be optimal for all teachers, students, topics, and educational contexts. The teacher’s task is to manage this complex interaction successfully. |
| * **Résumé :** Les auteurs décrivent un cadre conceptuel basé sur la recherche sur la façon dont les étudiants apprennent, qui peut guider la conception, la mise en œuvre et le dépannage des pratiques d'enseignement. Ce cadre se compose de neuf défis cognitifs en interaction que les enseignants doivent relever pour améliorer l'apprentissage des élèves. Ces défis comprennent la mentalité des étudiants, la métacognition et l'autorégulation, la peur et la méfiance des étudiants, les connaissances préalables, les idées fausses, les stratégies d'apprentissage inefficaces, le transfert de l'apprentissage, les contraintes de l'attention sélective et les contraintes de l'effort mental et de la mémoire de travail. Les défis sont décrits avec des recommandations sur la manière de les relever. Ce qui est efficace dans une situation donnée peut ne pas l'être dans d'autres, et aucune méthode d'enseignement ne sera toujours optimale pour tous les enseignants, étudiants, sujets et contextes éducatifs. La tâche de l'enseignant consiste à gérer avec succès cette interaction complexe. |
| * Remarques : |
| * [[https://www.dropbox.com/s/eojg1qkk2xrs21w/Cognitive%20Challenges%20of%20Effective%20Teaching%20Draft%209-1-20.docx?dl=0|preprint disponible]] |
| * [[https://mobile.twitter.com/SChewPsych|Twitter Stephen Chew]], [[https://sites.google.com/view/nwsccofrc/understanding-learning/dr-stephen-chew|website]], [[https://www.samford.edu/departments/academic-success-center/how-to-study|How to Study Video Series]] + **[[https://www.samford.edu/departments/files/Academic_Success_Center/How-to-Study-Teaching_Resources.pdf|Teaching guide]]** |
| * //Cf.// particulièrement Table 1. The cognitive challenges of effective teaching |
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| ==== La liste proposée par Kirschner (2017) : ==== |
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* Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). **Human memory: A proposed system and its control processes**. In K. W. Spence, & J. T. Spence (eds.), The psychology of learning and motivation (Volume 2, (pp. 89-195). New York: Academic Press. DOI : 10.1016/S0079-7421(08)60422-3 | * Atkinson, R. C., & Shiffrin, R. M. (1968). **Human memory: A proposed system and its control processes**. In K. W. Spence, & J. T. Spence (eds.), The psychology of learning and motivation (Volume 2, (pp. 89-195). New York: Academic Press. DOI : 10.1016/S0079-7421(08)60422-3 |
* lien vers l'article original : [[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327809jls0603_1]] | * lien vers l'article original : [[https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327809jls0603_1]] |
* autres liens : [[http://www.public.asu.edu/~mtchi/papers/Verbaldata.pdf]], [[https://www.researchgate.net/publication/2403277_Quantifying_Qualitative_Analyses_of_Verbal_Data_A_Practical_Guide]] | * autres liens : [[http://www.public.asu.edu/~mtchi/papers/Verbaldata.pdf]], [[https://www.researchgate.net/publication/2403277_Quantifying_Qualitative_Analyses_of_Verbal_Data_A_Practical_Guide]] |
* Chi, M. T. H., Feltovich, P. J., & Glaser, R. (1981). **Categorization and representation of physics problems by experts and novices** Cognitive Science. 5(2), 121–152. DOI: 10.1207/s15516709cog0502_2 | * Chi, M. T. H., Feltovich, P. J., & Glaser, R. (1981). **Categorization and representation of physics problems by experts and novices** Cognitive Science. 5(2), 121–152. DOI: 10.1207/s15516709cog0502_2 ⭐⭐⭐⭐⭐ |
* The representation of physics problems in relation to the organization of physics knowledge is investigated in experts and novices. Four experiments examine (a) the existence of problem categories as a basis for representation; (b) differences in the categories used by experts and novices; (c) differences in the knowledge associated with the categories; and (d) features in the problems that contribute to problem categorization and representation. Results from sorting tasks and protocols reveal that experts and novices begin their problem representations with specifiably different problem categories, and completion of the representations depends on the knowledge associated with the categories. For, the experts initially abstract physics principles to approach and solve a problem representation, whereas novices base their representation and approaches on the problem’s literal features. (Abstract of the article). | * The representation of physics problems in relation to the organization of physics knowledge is investigated in experts and novices. Four experiments examine (a) the existence of problem categories as a basis for representation; (b) differences in the categories used by experts and novices; (c) differences in the knowledge associated with the categories; and (d) features in the problems that contribute to problem categorization and representation. Results from sorting tasks and protocols reveal that experts and novices begin their problem representations with specifiably different problem categories, and completion of the representations depends on the knowledge associated with the categories. For, the experts initially abstract physics principles to approach and solve a problem representation, whereas novices base their representation and approaches on the problem’s literal features. (Abstract of the article). |
* La représentation des problèmes de physique en relation avec l'organisation des connaissances en physique est étudiée par des experts et des novices. Quatre expériences examinent: a) l’existence de catégories de problèmes comme base de la représentation; (b) les différences dans les catégories utilisées par les experts et les novices; (c) les différences dans les connaissances associées aux catégories; et (d) les caractéristiques des problèmes qui contribuent à la catégorisation et à la représentation des problèmes. Les résultats des tâches de tri et des protocoles indiquent que les experts et les novices commencent leurs représentations de problèmes avec des catégories de problèmes différentes, et que leur réalisation dépend des connaissances associées aux catégories. En effet, les experts ont d’abord résumé les principes de la physique pour aborder et résoudre un problème, tandis que les novices basent leur représentation et leurs approches sur les caractéristiques littérales du problème. | * La représentation des problèmes de physique en relation avec l'organisation des connaissances en physique est étudiée par des experts et des novices. Quatre expériences examinent: a) l’existence de catégories de problèmes comme base de la représentation; (b) les différences dans les catégories utilisées par les experts et les novices; (c) les différences dans les connaissances associées aux catégories; et (d) les caractéristiques des problèmes qui contribuent à la catégorisation et à la représentation des problèmes. Les résultats des tâches de tri et des protocoles indiquent que les experts et les novices commencent leurs représentations de problèmes avec des catégories de problèmes différentes, et que leur réalisation dépend des connaissances associées aux catégories. En effet, les experts ont d’abord résumé les principes de la physique pour aborder et résoudre un problème, tandis que les novices basent leur représentation et leurs approches sur les caractéristiques littérales du problème. |
* autres liens : [[http://www.scirp.org/(S(i43dyn45teexjx455qlt3d2q))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1983960]], [[https://www.researchgate.net/publication/263080929_From_Cognitive_Modeling_to_Self-Regulation_A_Social_Cognitive_Career_Path|lien RG]] | * autres liens : [[http://www.scirp.org/(S(i43dyn45teexjx455qlt3d2q))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1983960]], [[https://www.researchgate.net/publication/263080929_From_Cognitive_Modeling_to_Self-Regulation_A_Social_Cognitive_Career_Path|lien RG]] |
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| ===== Transfer of learning ===== |
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| * E. L. Thorndike, “The Influence of First Year Latin upon the Ability to Read English,” School Sociology 17 (1923): 165–168. |
| * Sala, G., Aksayli, N. D., Tatlidil, K. S., Tatsumi, T., Gondo, Y. et Gobet, F. (2018). Near and far transfer in cognitive training: a second-order meta-analysis. DOI: 10.17605/OSF.IO/9EFQD |
| * [[https://www.aft.org/ae/spring2020/debruyckere_kirschner_hulshof|If You Learn A, Will You Be Better Able to Learn B?]] Understanding Transfer of Learning, By Pedro De Bruyckere, Paul A. Kirschner, Casper D. Hulshof, article excerpted from their book More Urban Myths about Learning and Education: Challenging Eduquacks, Extraordinary Claims, and Alternative Facts (Routledge, 2020) [[https://www.routledge.com/More-Urban-Myths-About-Learning-and-Education-Challenging-Eduquacks-Extraordinary/De-Bruyckere-Kirschner-Hulshof/p/book/9780815354581|ref]] |
| * [[https://eric.ed.gov/?id=ED611647|Reconceptualizing Learning Transfer: A Preparation for Future Learning]] Thomas A. Rausch and Leann M. R. Kaiser, 2020 ([[https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED611647.pdf|fulltext]]) |
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| ===== Psychologie du développement, psychologie cognitive ===== |
| * **[[https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0193397399000465?via%3Dihub|Science Education as Conceptual Change]]** Susan Carey, Journal of Applied Developmental Psychology Volume 21, Issue 1, January–February 2000, Pages 13-19 DOI: 10.1016/S0193-3973(99)00046-5 |
| * The respective literature on science and math learning provide many detailed analyses of the alternative conceptual frameworks that students bring to the classroom and of the conceptual changes necessary for students to learn the concepts that are the targets of instruction. Examples range from young students' understanding of number, astronomy, biology, and matter to the high school and college students' understanding of mechanics, chemistry, thermal phenomena, or evolution. This paper shows that, for the average student, the conceptual changes sketched here are not completed until well into the second decade of life. |
| * La documentation respective sur l'apprentissage des sciences et des mathématiques fournit de nombreuses analyses détaillées des cadres conceptuels de rechange que les élèves apportent en classe et des changements conceptuels nécessaires pour que les élèves apprennent les concepts qui sont les cibles de l'enseignement. Les exemples vont de la compréhension des nombres, de l'astronomie, de la biologie et de la matière par les jeunes étudiants jusqu'à la compréhension de la mécanique, de la chimie, des phénomènes thermiques ou de l'évolution par les étudiants du secondaire et du collège. Cet article montre que, pour l'étudiant moyen, les changements conceptuels esquissés ici ne sont pas achevés avant une bonne partie de la deuxième décennie de la vie. |
| * Autres liens : [[https://www.researchgate.net/publication/222651480_Science_Education_as_Conceptual_Change|(9) Science Education as Conceptual Change - Request PDF (research gate)]], [[https://pdfs.semanticscholar.org/6a99/20ad68498c328eadff74ef3af8cec29b9077.pdf|PII: S0193-3973(99)00046-5 - 20ad68498c328eadff74ef3af8cec29b9077.pdf]], [[wp>Susan_Carey|Susan Carey]], [[https://www.harvardlds.org/our-labs/carey-lab/susan-carey/|Lab website]] |
| * **[[https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0956797614547918|The invariance problem in infancy: a pupillometry study]]** Hochmann JR, Papeo L. Psychological Science. 25: 2038-46, 2014 PMID: 25269621 DOI: 10.1177/0956797614547918 |
| * Despite the fact that no invariant acoustic property corresponds to a single stop consonant coupled with different vowels (e.g., [da], [de], and [du]), adults effortlessly identify the same consonant embedded in different syllables. In so doing, they solve the invariance problem. Can 3- and 6-month-olds solve it as well? To answer this question, we developed a novel methodology based on pupillometry. In Experiment 1, we demonstrated for the first time that infants are sensitive to the distinction between frequent and infrequent acoustic stimuli, showing greater pupil dilation in response to infrequent stimuli. Building on this effect, in Experiment 2, we showed that 6-month-olds, but not 3-month-olds, solve the invariance problem. Moreover, this ability develops before, and therefore independently of, the ability to produce well-formed syllables. |
| * Bien qu'aucune propriété acoustique invariante ne corresponde à une consonne d'arrêt unique couplée à des voyelles différentes (p. ex.[da],[de] et[du]), les adultes identifient sans effort la même consonne dans des syllabes différentes. Ce faisant, ils résolvent le problème de l'invariance. Les enfants de 3 et 6 mois peuvent-ils le résoudre aussi ? Pour répondre à cette question, nous avons développé une nouvelle méthodologie basée sur la pupillométrie. Dans l'expérience 1, nous avons démontré pour la première fois que les nourrissons sont sensibles à la distinction entre les stimuli acoustiques fréquents et les stimuli acoustiques peu fréquents, montrant une plus grande dilatation de la pupille en réponse aux stimuli peu fréquents. En nous basant sur cet effet, dans l'expérience 2, nous avons montré que les enfants de 6 mois, mais pas ceux de 3 mois, résolvent le problème de l'invariance. De plus, cette capacité se développe avant, et donc indépendamment, de la capacité à produire des syllabes bien formées. |
| * Autres liens : [[https://news.harvard.edu/gazette/story/2015/01/sounding-out-speech/|Harvard Gazette]], [[https://www.researchgate.net/publication/266379835_The_Invariance_Problem_in_Infancy_A_Pupillometry_Study|RG]] |
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| * Piaget (?) |
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| * [[http://act-r.psy.cmu.edu/papers/misapplied.html|Applications and Misapplications of Cognitive Psychology to Mathematics Education]] John R. Anderson, Lynne M. Reder, [[wp>Herbert_A._Simon|Herbert A. Simon]], Department of Psychology, Carnegie Mellon University → **texte critique sur le constructivisme dont la publication a été refusée...** |
| * [[https://www.semanticscholar.org/paper/Applications-and-Misapplications-of-Cognitive-to-Anderson-Reder/e9ed326702e2110162a736ff42c37fd2e0277073|Applications and Misapplications of Cognitive Psychology to Mathematics Education - Semantic Scholar]] |
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| ===== Psychologie Sociale et éducation, gestion de groupe, gestion de conflits ===== |
| * **[[https://www.pnas.org/content/113/3/566|Changing climates of conflict: A social network experiment in 56 schools]]** Elizabeth Levy Paluck, Hana Shepherd, and Peter M. Aronow, PNAS January 19, 2016 113 (3) 566-571; first published January 4, 2016 DOI: 10.1073/pnas.1514483113 |
| * **Abstract :** Theories of human behavior suggest that individuals attend to the behavior of certain people in their community to understand what is socially normative and adjust their own behavior in response. An experiment tested these theories by randomizing an anticonflict intervention across 56 schools with 24,191 students. After comprehensively measuring every school’s social network, randomly selected seed groups of 20–32 students from randomly selected schools were assigned to an intervention that encouraged their public stance against conflict at school. Compared with control schools, disciplinary reports of student conflict at treatment schools were reduced by 30% over 1 year. The effect was stronger when the seed group contained more “social referent” students who, as network measures reveal, attract more student attention. Network analyses of peer-to-peer influence show that social referents spread perceptions of conflict as less socially normative. **Significance :** Despite a surge in policy and research attention to conflict and bullying among adolescents, there is little evidence to suggest that current interventions reduce school conflict. Using a large-scale field experiment, we show that it is possible to reduce conflict with a student-driven intervention. By encouraging a small set of students to take a public stance against typical forms of conflict at their school, our intervention reduced overall levels of conflict by an estimated 30%. Network analyses reveal that certain kinds of students (called “social referents”) have an outsized influence over social norms and behavior at the school. The study demonstrates the power of peer influence for changing climates of conflict, and suggests which students to involve in those efforts. |
| * **Résumé :** Les théories du comportement humain suggèrent que les individus s'intéressent au comportement de certaines personnes dans leur communauté pour comprendre ce qui est socialement normatif et ajuster leur propre comportement en réponse. Une expérience a testé ces théories en randomisant une intervention anticonflit dans 56 écoles avec 24 191 élèves. Après avoir mesuré de façon exhaustive le réseau social de chaque école, des groupes de 20 à 32 élèves choisis au hasard dans des écoles choisies au hasard ont été affectés à une intervention qui a encouragé leur position publique contre les conflits à l'école. Par rapport aux écoles témoins, les rapports disciplinaires sur les conflits d'élèves dans les écoles de traitement ont été réduits de 30 % en un an. L'effet a été plus fort lorsque le groupe semencier comprenait plus d'élèves "référents sociaux" qui, comme le révèlent les mesures du réseau, attirent davantage l'attention des élèves. Les analyses en réseau de l'influence des pairs montrent que les référents sociaux répandent la perception que les conflits sont moins normatifs d'un point de vue social. **Importance :** Malgré l'attention accrue accordée par les politiques et la recherche aux conflits et à l'intimidation chez les adolescents, rien n'indique que les interventions actuelles permettent de réduire les conflits scolaires. En utilisant une expérience de terrain à grande échelle, nous montrons qu'il est possible de réduire les conflits avec une intervention menée par les élèves. En encourageant un petit groupe d'élèves à prendre position publiquement contre les formes typiques de conflit dans leur école, notre intervention a réduit le niveau global de conflit d'environ 30 %. L'analyse des réseaux révèle que certains types d'élèves (appelés "référents sociaux") ont une influence démesurée sur les normes et comportements sociaux à l'école. L'étude démontre le pouvoir de l'influence des pairs sur les changements climatiques des conflits et suggère quels élèves doivent participer à ces efforts. |
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| Divers : |
| * Herr, Paul M. (1986). Consequences of priming: Judgment and behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), 1106–1115. DOI: 10.1037/0022-3514.51.6.1106 |
===== Références, sources,... ===== | ===== Références, sources,... ===== |
* [[https://psychclassics.yorku.ca/index.htm|Classics in the History of Psychology]] | * [[https://psychclassics.yorku.ca/index.htm|Classics in the History of Psychology]] |
* [[https://educationrickshaw.com/2019/09/20/beyond-piaget-and-vygotsky-why-teachers-cognitive-science-education-is-insufficient/|Beyond Piaget and Vygotsky: Why Teachers’ Cognitive Science Education is Insufficient]], Education Rickshaw, septembre 2019 | * [[https://educationrickshaw.com/2019/09/20/beyond-piaget-and-vygotsky-why-teachers-cognitive-science-education-is-insufficient/|Beyond Piaget and Vygotsky: Why Teachers’ Cognitive Science Education is Insufficient]], Education Rickshaw, septembre 2019 |
* références du document [[https://www.reseau-canope.fr/fileadmin/user_upload/Projets/conseil_scientifique_education_nationale/Metacognition_GT5.pdf|La métacognition : les enjeux pédagogiques de la recherche]] par Joëlle Proust (septembre 2019) : | * références du document [[https://www.reseau-canope.fr/fileadmin/user_upload/Projets/conseil_scientifique_education_nationale/Metacognition_GT5.pdf|La métacognition : les enjeux pédagogiques de la recherche]] par Joëlle Proust (septembre 2019) |
| * Glossaires en psychologie de l'éducation et sciences cognitives : |
| * [[https://www.ac-paris.fr/portail/jcms/p1_490017/pedagogie-et-psychologie-de-l-education-glossaire]] |
| * [[http://artsplastiques.discipline.ac-lille.fr/documents/lexique-peda.pdf]] |
| * [[https://www.taalecole.ca/troubles-dapprentissage/glossaire/]] |
| * [[https://www.classedu.philippeclauzard.com/spip.php?article714]] |
| * [[https://www.puf.com/content/Vocabulaire_de_sciences_cognitives]] |
| * [[https://quizlet.com/fr/310693907/glossaire-sciences-cognitives-dapres-le-site-sciences-cognitivesfr-flash-cards/]] |
| * [[https://cogscisci.wordpress.com/glossary/]] |
| * ... |
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