L’engagement des étudiants par le biais d’activités interactives, de discussions, de commentaires et de technologies améliorées par l’IA a permis d’améliorer les performances académiques par rapport aux conférences, leçons ou lectures traditionnelles, ont conclu les professeurs de l’Institut d’interaction homme-machine de l’Université Carnegie Mellon après avoir collecté des recherches sur l’apprentissage actif.
La recherche a également révélé que les méthodes d’apprentissage actif efficaces utilisent non seulement des approches pratiques et mentales, mais aussi des approches de cœur, offrant un soutien émotionnel et social accru.
L’intérêt pour l’apprentissage actif s’est accru alors que la pandémie de COVID-19 a mis les éducateurs au défi de trouver de nouvelles façons d’impliquer les élèves. Les écoles et les enseignants ont incorporé de nouvelles technologies pour s’adapter, tandis que les élèves étaient confrontés aux effets psychologiques négatifs de l’isolement, de l’agitation et de l’inattention provoqués par la quarantaine et l’apprentissage à distance. La pandémie a clairement montré que les approches traditionnelles de l’éducation n’étaient peut-être pas la meilleure façon d’apprendre, mais des questions persistaient sur ce qu’est l’apprentissage actif et sur la meilleure façon de l’utiliser pour enseigner, engager et exciter les élèves.
Nesra Yonnier, professeur au HCII, et Ken Koedinger, professeur d’interaction homme-machine et de psychologie, ont collaboré avec des chercheurs de plusieurs universités, dont Stanford, Harvard et l’Université de Washington, pour résumer les découvertes importantes concernant l’apprentissage actif. Leur travail, « Active learning: ‘Hands-on’ meets ‘minds-on’,' » a été publié dans Science. Les études récentes recueillies par Yonnier et Koedinger s’étendent des enfants aux adultes d’âge universitaire démontrent comment et quand différentes approches d’apprentissage actif peuvent être efficaces et engageantes et suggèrent des moyens d’intégrer les leçons apprises de la scolarité au plus fort de la pandémie de COVID-19.
Nous voulions voir ce que nous avons appris de l’enseignement et de l’apprentissage pendant COVID et ce qui pourrait être ramené en classe. COVID a forcé les éducateurs à impliquer les élèves de nouvelles manières, et les enseignants expérimentaient de nouvelles technologies. »
Nesra Yannie, Faculté, Institut d’interaction homme-machine, Université Carnegie Mellon
Les études recueillies ont montré que l’apprentissage actif peut mettre les étudiants aux commandes de leurs cours. Les techniques d’apprentissage actif encouragent les étudiants à produire des pensées et à obtenir des commentaires via des environnements interactifs plutôt que de recevoir passivement des informations, comme cela est courant dans les approches omniprésentes de l’éducation comme les conférences et les lectures.
Une étude incluse dans la collection a montré les avantages de l’activité physique pour la créativité et la génération d’idées. Un autre a constaté que même si les étudiants pensent qu’ils apprennent plus dans les cours magistraux traditionnels que par des approches d’apprentissage actif, ce n’est pas le cas. L’apprentissage actif produit de meilleurs résultats.
Yonnier et Koedinger ont inclus leurs propres recherches, complétées avec Scott Hudson, professeur à HCII, qui ont découvert l’incorporation d’un assistant virtuel basé sur l’IA pour interroger les étudiants, les encourager à penser de manière critique et les engager dans des discussions a augmenté l’apprentissage dans les activités pratiques, tout en soutenant les enseignants. Les chercheurs ont effectué des expériences contrôlées pour voir combien les enfants ont appris en interagissant avec NoRILLA, une plate-forme d’apprentissage en réalité mixte où les enfants effectuent et interprètent des expériences du monde réel avec un retour interactif personnalisé dans une table de tremblement de terre, des rampes ou d’autres appareils physiques, avec l’intelligence artificielle allumé et éteint. Lorsqu’ils étaient éteints, les élèves apprenaient beaucoup moins.
« Nous avons fait beaucoup de recherches à ce sujet », a déclaré Yonnier. « Si nous n’avons pas les conseils de l’IA, les enfants ne sont pas en mesure de comprendre les concepts sous-jacents et l’apprentissage ne se traduit pas dans le monde réel. »
Yonnier et Koedinger ont tous deux déclaré que les études qu’ils avaient résumées montraient clairement qu’il existe de nombreuses approches de l’apprentissage actif et comment les rechercher. Ils espèrent que leur article incitera les éducateurs à intégrer un apprentissage plus actif dans leurs cours et à réfléchir à la manière dont ils peuvent participer à la recherche à ce sujet.
« Il est assez clair dans cette collection que même parmi les personnes partageant les mêmes idées, il existe au moins sept applications d’apprentissage actif qui fonctionnent et parfois elles fonctionnent de manière contradictoire », a déclaré Koedinger. « Il y a tellement de richesses dans ce domaine que nous pouvons continuellement apporter des améliorations pour le rendre plus efficace et plus agréable pendant très, très longtemps. »
