PascalHuguet,DRCNRS,DirecteurduLAPSCO(UMR6024)UniversitéClermont-AuvergneetCNRS,porteurduprojet

§ Objectif:miseàl’épreuveexpérimentaled’unestratégiealternativedepriseenchargedel’hétérogénéitéscolaire§ Idéeclef:présenterunmêmeobjetd’apprentissage(unprincipedephysique,unenotiondemathématiques,unphénomènebiologiqueouhistorique,etc)etses

exercicesafférentsselondifférentesmodalités(desplusformellesauxplusludiquesouconcrètes)auseind’unSystèmeTutorielIntelligent(STI)capablederecommandationsenfonctiondesactions,erreursetsuccèsdechaqueélèvedanschacunedesmodalitésproposées

§ Ambition:enrichirlerépertoiredespratiquespédagogiquesdesenseignantspourrenforcerlescontextessusceptiblesdepermettreàdesélèvesnécessairementdifférentsd’exprimertoutleurpotentiel

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

STI

G1(expérimental STI)

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

PEDAGOGIEPARINVESTIGATION

G2 (témoin 1)

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

PEDAGOGIETRADITIONNELLE

G3 (témoin 2)

Temps

PÉRIMETRE : ex-Région Auvergne

§ Démarrage : Janvier 2017

§ Subvention EFRAN : 1 260 789 €

§ Fort soutien (RH et Financier) du Rectorat de l’Académie de Clermont-Ferrand

§ Consortium composé de :§ 27 établissements: 17 collèges (5ème,

4ème et 3ème) et 10 lycées (2nde, 1ère)§ 40 inspecteurs et chefs

d’établissements§ >150 enseignants activement

impliqués avec un potentiel de 8 000 élèves

§ 2 UMR (LAPSCO et LIMOS) Université Clermont Auvergne et CNRS

§ 2 entreprises (Maskott, PerfectMemory)

§ 2 partenaires pédagogiques (MPSA/Maison Pour la Science en Auvergne et IREM-Clermont/Institut de Recherche sur l’Enseignement des Mathématiques)

§ 1 doctorante, 1 gestionnaire de Projet, 1 postdoc (à recruter en 2018)

§ Gouvernance : § Comité de pilotage restreint et élargi§ Comité technique§ Comité territorial d’appui

Année 1

Janv-Déc 2020___Seconde vague de données e.P3C à grande échelle

Nouvelles analyses multi-niveaux Suite articles et communications scientifiques

Diffusion large (essaimage intra et inter-académies)

Janv-Déc 2018_Poursuite des plénières e.P3C

Finalisation des scénarios pour le STIIntégrations à « Tactiléo » support du STI

Pré-tests____

Janv-Déc 2019___Itérations STI à partir des résultats aux pré-tests

Première vague de données e.P3C à grande échellePremières analyses multi-niveaux

Premiers articles et communications scientifiques

Janv-Déc 2017_____Journées de Formation e.P3C en plénière Premiers scénarios pédagogiques pour le STI

Constitution des groupes témoinsPré-formatage de la plateforme Big Data

Construction des items de self-reports, des tests cognitifs et des évaluations diagnostiques et sommatives

Année 2 Année 3 Année 4

Collège

Lycée et lycée polyvalent Lycée agricole

Expérimentateurs STI

Collège

Etablissements de référence

Lycée et lycée polyvalent Lycée agricole

CollègeInvestigation (MPSA)

« SELFREPORTS »

METHODE

EVALUATIONSOMMATIVE

« SELFREPORTS »

EVALUATIONSOMMATIVE

« SELFREPORTS »

EVALUATIONSOMMATIVE

Plateforme Big Data et Modélisation Multi-niveaux

e.P3C Pluralité des Contextes, Compétences et Comportements

Loreleï Cazenave1;NorbertMaïonchi-Pino1;Marie-ClaudeBorion2,NicolasRocher2,DelphinePailler2,&PascalHuguet1,porteurduprojete.P3C1 LaboratoiredePsychologieSocialeet Cognitive(LAPSCO)UMR6024UCA&CNRS; 2 Rectorat/AcadémiedeClermont-Ferrand

REFERENCESBelletier, C., Davranche, K., Tellier, I., Dumas, F., Hasbroucq, T., Vidal, F., & Huguet, P. (2015). Choking under monitoring pressure: Being watched reduces executive attention. Psychonomic Bulletin & Review, 22, 1410-1416.Demolliens M., Isbaine F., Takerkart S., Huguet P.*, Boussaoud D.* (2017 *equal contribution). Social and asocial prefrontal cortex neurons: A new look on social facilitation and the social brain. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 12, 1241-1248. Huguet, P., Barbet, I., Belletier, C., Monteil, J.-M., & Fagot, J. (2014). Cognitive control under social influence in baboons. Journal of Experimental Psychology : General, 143, 2067-2073.Huguet, P. & Kuyper, H. (2017). Applying social psychology to the classroom. In L. Steg, B. Buunk, B., & T. Rothengatter (Eds.), Applied Social Psychology : Understanding and Managing Social Problems. Cambridge University PressLeroux, G., Monteil, J.-M., & Huguet, P. (2017). Apprentissages scolaires et technologies numériques: une revue critique des méta-analyses. L’Année Psychologique, 117, pp. 433-465. Monteil, J.M., & Huguet, P. (2013, 2nd édition). Réussir ou Échouer à l’École: Une Question de Contexte ? Grenoble: PUG.Régner, I., Smeding,A., Gimmig,D., Thinus-Blanc, C., Monteil, J.-M., & Huguet, P. (2010). Individual differences in working memory moderate stereotype threat effects. Psychological Science, 21, 1646-1648.

e.P3C Pluralité des Contextes, Compétences et Comportements

Temps

G1 (expérimental) G2 (témoin 1) G3 (témoin 2)

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

STI

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

PEDAGOGIEPARINVESTIGATION

« SELFREPORTS »

TESTSCOGNITIFS

EVALUATIONDIAGNOSTIQUE

PEDAGOGIETRADITIONNELLE

« SELFREPORTS » « SELFREPORTS »

EVALUATIONSOMMATIVE

EVALUATIONSOMMATIVE

« SELFREPORTS »

EVALUATIONSOMMATIVE

« Self reports »1 Représentations construites au fil du temps par les élèves (estime de soi générale et scolaire, auto-évaluations, buts d’accomplissement, etc)

Tests cognitifs Mémoire de Travail (O-Span, R-Span, Sym-Span) & compréhension de texte

Evaluation diagnostique Test d’acquisition des prérequis pour les notions enseignées par chaque discipline dans G1, G2 & G3

Evaluation sommative Test d’acquisition des notions enseignées dans G1, G2, & G3

STI Apprentissage via des parcours différenciés implémentés dans un STI (logiciel capable de feedback et recommandations en fonction des actions, erreurs et succès des élèves)

Pédagogie par investigation Apprentissage dans la lignée de « la main à la pâte »

Pédagogie traditionnelle Apprentissage via les pratiques usuelles de l’enseignant

NOTRE APPROCHEExploiter la thèse d’un bénéfice lié à la pluralité des contextes d’apprentissage au sein d’un Système Tutoriel Intelligent (STI) tout en tenant compte à la fois des variables évoquées antérieurement(sexe, statut/histoire scolaire, etc) et de la capacité des élèves en « mémoire de travail » (capacité fortement impliquée dans les apprentissages scolaires et l’usage des technologies de type STI).

PROBLÉMATIQUE§ De nombreux travaux scientifiques, en particulier ceux sur la régulation sociale des fonctionnements cognitifs (cf. références ci-dessous), plaident en faveur d’une pluralité des contextes

d’apprentissage pour permettre à des élèves nécessairement différents d’exprimer tout leur potentiel. § Les résultats de ces travaux n’ont cependant jamais été exploités dans le cadre des technologies numériques pourtant susceptibles d’en démultiplier les bénéfices dans l’éducation. § Les recherches sur l’efficacité du « numérique éducatif » présentent quant à elles de sérieuses limites en raison de leurs faiblesses méthodologiques: échantillons de taille réduite et/ou absence de

groupes témoins, tests statistiques insuffisants, données agrégées ne permettant pas d’apercevoir d’éventuelles interactions avec des variables telles que l’appartenance de sexe des élèves, leur statut/histoire scolaire, leur origine sociale, ou encore les représentations de soi construites au fil du temps par les élèves dans les différentes disciplines scolaires.

DIFFUSION Les résultats jugés les plus solides et les plus attractifs, outre leur diffusion dans des revues scientifiques spécialisées, feront l’objet d’un essaimage intra- et inter- académiques.

METHODE

1 Certainesreprésentationsserontmesuréesendébutetfind’annéescolaireafind’estimerleurévolutionéventuellesousl’influencedesusagesduSTIetleurstatutmédiateurdanscetteinfluence.

ANALYSES§ Centralisation des données sur une plateforme « Big Data »§ Analyse des données par modélisations multi-niveaux