Les  sciences  de  l’esprit  et  du  cerveau  face  aux  défis  des  technologies  et  de  

l’éduca8on    –  

 Risques,  condi8ons,  perspec8ves    

Elena  Pasquinelli  Groupe  Compas  –  IEC  

Nouvelles  technologies  

–  Pas  d’expérience  –  Pas  de  tradi8on  à  respecter  –  Intui8on  souvent  fallacieuse  

Nouveaux  savoirs  

•  On  se  tourne  vers  les  sciences  de  l’esprit  et  du  cerveau  parce  que    –  Elles  sont  per8nentes  –  Elles  sont  en  plein  développement    

Nouvelles  ques8ons  

•  Il  faut  iden8fier  les  voies  efficaces  pour  l’u8lisa8on  du  savoir  scien8fique  

 – Comment  u8liser  les  connaissances  disponibles?  – Comment  produire  de  nouvelles  connaissances  u8les  ?    

 – Comment  éviter  les  risques  ?  

RISQUES    DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES      

Risques    

1.   U2lisa2on  du  savoir  scien2fique  comme  prescrip2f  –  Filles  et  garçons  apprennent  peut-­‐être  mieux  quand  séparés  (peut-­‐être  pas),  mais  ceci  ne  nous  «  force  »  pas  à  choisir  le  système  des  classes  séparées     Sullivan,  A.,  Joshi,  H.  and  Leonard,  D.  (2010)  

Halpern,  D.  F.  et  al.  (2011)  

Risques  2.   Effet  persuasif  du  

langage  et  des  images  du  cerveau  

 –  L’indica8on  de  la  localisa8on  

cérébrale  est  souvent  confondue  à  tort  avec  l’explica8on  d’un  phénomène  mental  

–  Explica8ons  longues  et  avec  jargon  sont  considérées  plus  explica8ves    

–  Un  texte  accompagné  d’images  morphologiques    du  cerveau  est  plus  convaincant  (comparé  à  :  diagrammes  ou  pas  d’images)   Weisberg  (2008)  

Weisberg  et  al  (2008)  McCabe  &  Castel  (2008)  

Risques  

3.   Diffusion  de  pseudo-­‐science  &  mythes  scien2fiques  –  Distorsion  du  savoir  produit  par  la  science  

– Mauvaise  interpréta8on  de  données  scien8fiques  

–  Simplifica8on  excessive  du  savoir  produit  par  la  science   Lilienfeld  et  al  (2010)  

Della  Sala  (ed.)  (2007)  OECD  (2002)  Howard-­‐Jones  (2010)  

Risques  

3.a  Distorsion  du  savoir  produit  par  la  science  

–  Tenta8ve  d’applica8on  immédiate  du  savoir  théorique  général  à  la  pra8que  sans  passage  par  la  preuve  «  clinique  »  de  l’efficacité      

–  Données  périmées  ou  cherry  picking  des  données  

Mythe  des  trois  premières  années  

                                                 Bruer  (1997)  

Risques  

3.b  Mauvaise  interpréta2on  de  données  scien2fiques  

–  Données  non  confirmées  –  Données  étendues  sans  

jus8fica8on  à  des  domaines  voisins  ou  écologiques  

Effet  Mozart                                                

Rauscher,  Shaw,  Ky  (1993)  Chabris  (1999)  

Risques  

3.c  Simplifica2on  excessive  du  savoir  produit  par  la  science  

–  Pour  prouver  des  idées  reçues    

–  Ou  appuyer  des  idées  dépourvues  de  base  scien8fique    

–  Et  de  preuve  d’efficacité  

Cerveau  droit/cerveau  gauche  VAK  Learning  styles  

Brain  Gym  

Hyaj  (2007)  Pashler  et  al  (2009)  

Risques  4.   Cargo  cult  science  

–  Simplifica8on  excessive  de  la  méthode  scien8fique  •  Difficultés  dans  la  mise  en  place  

•  Difficulté  à  établir  le  type  de  lien  entre  phénomènes  

•  Difficulté  à  établir  la  significa8vité  dans  le  monde  réel  

•  Difficulté  à  intégrer  savoirs  de  nature  différente  –  Expérimentaux  et  non  

expérimentaux  Feynman  (1974)  

Risques  

4.1  Mise  en  place  –  Objec8f:  Mesurer  l’efficacité  du  

«  brain  training  »/jeu  vidéo  –  Méthode:  

•  RCT,  32  écoles  •  Groupe  expérimental:  9  

semaines,  5  jours  par  semaine,  1  heure  par  jour  u8lise  Dr.  Kawashima  Brain  Training  pour  entrainer  le  calcul;  groupe  de  contrôle  fait  classe  normalement  

–  Résultats:  •  Groupe  expérimental  fait  

mieux  que  contrôle  sur  vitesse  et  réponses  correctes  sur  les  tâches  entraînées  

Preuves  d’efficacité  

Miller  &  Robertson  (2010)  

Risques  

4.2  Type  de  lien  

•  Il  ne  faut  pas  confondre  –  Corréla8on  vs  causalité  –  Effets  à  long  et  à  court  terme  

•  Nécessité  de  défini8ons  claires  et  standardisées  

Preuves  de  dangerosité  Preuves  d’existence  

Ferguson    (2008)  Griffiths  (2010)  

Risques  4.3  Significa2vité  dans  le  monde  réel  

 •  Effets  des  jeux  vidéo  sur  fonc8ons  

cogni8ves  –  Améliora8on  sur  groupe  expérimental  

majeure  que  sur  groupe  de  contrôle  sur  tâches  ajen8onnelles  et  transfert  sur  des  tâches  très  proches  

–  Non  reproduites  par  d’autres  études  

•  Effets  du  «  brain  training  »  –  Améliora8on  sur  les  tâches  entraînées  

(raisonnement,planifica8on,  ajen8on,  mémoire,  capacités  visuospa8ales),  pas  sur  des  tâches  cogni8ves  proches;  le  groupe  de  contrôle  s’améliore  aussi  (11430  sujets,  6  semaines)  

Preuves  d’efficacité  Preuves  de  causalité  

Green,  Bavelier,  &  Dye  (2010)    Green  &  Bavelier  (2008)  

Boot  et  al  (2008)  Owen  et  al.  (2010)  

CONDITIONS    DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES  

Condi8ons  

1.   Avoir  la  bonne  science  est  une  condi8on  nécessaire  (savoir  prouvé)  –  Preuves  d’efficacité  (es.  Brain  training)  =  Savoir  ce  qui  marche  –  Preuves  de  dangerosité  (es.  violence)  =  Savoir  ce  qui  est  dangereux  

–  Preuves  d’existences  (es.  addic8on)  =  Savoir  ce  qui  existe    –  Preuves  de  causalité  =  Savoir  pourquoi  ça  marche/pourquoi  c’est  dangereux/qu’est-­‐ce  qui  cause  son  existence  

   •  Mais  pas  suffisante…  

 

Condi8ons  

2.  Il  faut  en  plus  que  le  savoir  porte  directement  sur  technologies  et  méthodes  éduca8ves:  –  produire  un  savoir  applicable  –  possiblement  qu’il  soit  nouveau  par  rapport  aux  bons  

conseils  de  la  grande  mère  (Willingham,  2008)  

3.  Il  faut  que  le  savoir  soit  adopté  –  U2le  –  Disponible  et  Facilement  accessible  –  «  Lisible  »  et  lu  

PERSPECTIVES  DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES  

Perspec8ves  •  Ac8ons  pra8ques  pour  favoriser  l’adop8on  du  nouveau  savoir  :  

–  Diffusion  de  l’informa2on  à  travers  organisa8on  dédiées    –  Synthèse  de  l’informa2on  (méta-­‐analyses,  sous  forme  de  ques8ons  pra8ques  

que  les  éducateurs  se  posent)  

–  Classifica2on  et  hiérarchisa2on  des    preuves  –  de  manière  à  rendre  explicite  le  niveau  de  confiance  dans  le  fait  que  l’hypothèse  est  vraie  et  le  degré  de  probabilité  que  les  données  changent  dans  le  temps  

–  Forma2on  ini2ale  et  con2nue  capables  de  familiariser  les  éducateurs  avec  la  produc8on  scien8fique  et  les  ressources  disponibles,  aussi  bien  qu’avec  la  pseudo-­‐science  

–  Mise  en  place  de  mécanismes  pour  la  traduc8on  des  résultats  de  la  recherche  en  décisions  poli2ques  

 

Perspec8ves  •  Ac8ons  pra8ques  pour  favoriser  la  traduc2on  de  la  recherche  

fondamentale  en  savoir  applicable  

–  Iden2fica2on  des  réelles  nécessités  (implica8on  des  différents  acteurs,  notamment  les  éducateurs)  

–  Sélec2on  du  savoir  suscep8ble  d’y  répondre    

–  Traduc2on  de  ce  savoir  en  produits  testables  

–  U8lisa8on  du  savoir  qui  vient  de  l’observa2on  de  terrain  pour  affiner  savoir  biologique,  par  exemple  sur  les  différences  entre  apprenants,  ou  sur  les  différentes  condi8ons  d’appren8ssage  

–  Nécessité  d’une  réelle  collabora2on  entre  chercheurs  théoriques  et  de  terrain  et  de  l’intégra2on  de  différentes  formes  de  savoir  

 

Perspec8ves  •  Naissance  d’un  champ  de  recherche  et  applica8on  en  éduca8on,  cogni8on,  technologies  =  science  appliquée  de  l’appren2ssage  

 – Qui  a  les  sciences  de  l’esprit  et  du  cerveau  dans  son  pôle  théorique  

– Qui  se  donne  des  ou8ls  pour  la  traduc2on  de  la  recherche  fondamentale  en  savoir  applicable  

–  et  pour  l’adop2on  réelle  de  ce  savoir  

 

APPENDIX  :  MODÈLES  POUR  UNE  SCIENCE  APPLIQUÉE  DE  L’APPRENTISSAGE  

2  Modèles  :    a.  Evidence-­‐based  medicine    

 •  EBM  tourne  autour  du  problème  de  rendre  disponible  et  u8lisée  une  informa8on  qui  existe    –  on  se  rend  compte  aux  années  90  que  les  médecins  généralistes  ne  sont  pas  au  courant  des  avancées  de  leur  domaine  •  on  souhaite  faire  profiter  les  médecins  de  la  dernière  science  disponible  preuves  concernant  les  pra8ques  efficaces  

•  de  manière  à  ce  que  leur  pra8que  soit  informée  par  l’  «  evidence  »  plutôt  que  par  la  tradi8on,  l’expérience  ou  l’intui8on  

–  EBM  se  traduit  en  ac8ons  de  •  Diffusion  de  l’informa2on  •  Synthèse  de  l’informa2on  •  Classifica2on  et  hiérarchisa2on  des    preuves  •  Forma2on  ini2ale  et  con2nue    

Sackej  et  al  2000  

2  Modèles  :    b.  Transla6onal  medicine  

   •  TM  tourne  autour  du  problème  de  la  produc8on  du  savoir  suscep8ble  d’être  

appliqué  dans  la  pra8que  –  Comment  traduire    les  pièces  de  savoir  théorique  en  «  produits  »  testables  cliniquement  ?  

(recherche  pre-­‐clinique)    •  Iden8fica8on  des  réelles  nécessités  en  termes  de  santé  •  Séléc8on  du  savoir  suscep8ble  d’y  répondre  Traduc8on  de  ce  savoir  en  produits  testables  •  Mais  aussi:  u8lisa8on  du  savoir  qui  vient  de  l’observa8on  et  expérimenta8on  humaine  pour  affiner  

savoir  biologique,  par  exemple  sur  les  différences  entre  pa8ents  (géné8que  et  iden8fica8on  de  marqueurs)  

•  Nécessité  d’une  réelle  collabora8on  entre  chercheurs  théoriques  et  cliniques  (bench  to  bedside/bedside  to  bench)  et  différentes  formes  de  savoir  

–  Qu’est-­‐ce  qui  se  passe  une  fois  que  le  produit  est  testé  cliniquement  :  quelles  sont  son  efficacité  réelle  et  son  efficience  dans  le  monde  réel  ?    •  Prise  en  compte  du  pa8ent  réel,  en  situa8on  réelle  •  Facteurs  démographiques,  psychologiques,  sociales  économiques  différentes  priorités  qui  influencent  

non  seulement  l’efficacité  mais  aussi  l’adop8on  •  Facteurs  économiques  et  autres  facteurs  pour  calculer  le  rapport  coûts-­‐bénéfices    

–  Comment  traduire  ces  résultats  en  poli8ques  de  santé  ?  

hjp://www.ahscstrategicplan.org/uploadedFiles/AHSC/StrategicReport_final.pdf  

De  la  médecine  à  l’éduca8on    

•  Dans  sa  généralité,  cet  ensemble  ac8ons  peuvent  cons8tuer  la  base  pour  un  «  paquet  evidence-­‐based  exportable  »,  mais  il  ne  faut  pas  se  cacher  les  différences  qui  existent  entre  le  domaine  de  la  médecine  et  celui  de  l’éduca8on  (il  ne  faut  pas  les  exagérer  non  plus),  donc  la  nécessité  de  développer  une  théorie  de  la  preuve  spécifique  pour  l’éduca8on  

•  Es.:  quelle  est  la  méthodologie  la  plus  adéquate  pour  prouver  qu’une  technologie  éduca8ve  est  efficace  ?    Pour  an8ciper  si  elle  sera  adoptée  ?    

•  Ajen8on!  La  classifica8on  des  preuves  permet  de  mieux  u8liser  les  preuves  qui  ne  répondent  pas  à  la  gold  rule  des  tests  contrôlés,  randomisés,  en  double  aveugle.    

•  En  même  temps,  elle  affirme  une    hiérarchie,  et  donc  un  critère  de  choix  entre  savoirs  concourants  (privilégier  les  données  qui  résultent  de  tests  expérimentaux  bien  conduits)  

•  Ajen8on!  L’impression  que  cela  se  fasse  déjà  ou  que  c’est  facile  à  faire  peut  être  trompeuse,  notamment  quand  on  parle  de  la  fabrica8on  d’états  de  l’art…  c’est  coûteux  et  demande  la  cons8tu8on  d’organisa8ons  ad  hoc  (comme  WWC,  Campbell  Educa8on,  EIPEE,  CEBE)