SIMULATIONS & MODELISATIONS: liens entre les concepts

transparence <>modélisation

Dans le cas du raisonnement par modélisation, le sujet construit lui-même ses représentations, sans influence de l'expérimentateur, alors dans ce cas la transparence n'est pas nécessaire. En effet l'élève construit une représentation personnelle d'un domaine de connaissance (et non pas d'une simulation de ce domaine) puis il déduit de cette représentation des règles qu'il applique à des situations réelles ce qui le permet de corriger ces règles et de réajuster ses représentations.

On part donc de l'environnement pour en extraire une science de cet environnement, mais seulement dans le cas de la simulation cet environnement est donné alors la transparence devient nécessaire pour comprendre l'environnement, par contre dans la modélisation on utilise un raisonnement semi-quantitatif, qui est l'un des outils les plus efficaces d'apprentissage, en effet cet raisonnement touche non seulement à la créativité de l'élève mais lui apporte une réflexion qui inclue tous les paramètres de la situation mais aussi la problématique même de l'apprentissage.

Joan Bliss (1999) parle aussi d'apprentissage exploratoire (simulation) donc utilisant la transparence, versus expressif (modélisation) qui ne se serve pas de la transparence.

transparence><découverte guidée

Le modèle computationel sur le quel repose la simulation doit répondre à des contraintes de transparence.
Les simulations permettent de mettre en ouvre un pédagogie de découverte guidée.

Dans l'apprentissage par découverte guidée, on met le sujet dans une situation où on le laisse découvrir les principes et le régularité de l'apprentissage, grâce à les simulations le sujet puis profiter de la transparence qui lui donne une vision d'ensemble plus directe sur le système de variables et sur les relations entre le variables, donc la simulation devient un terrain propice à l'apprentissage par découverte en ce sens qu'elle permet au sujet de faire des erreur sans que celles- ci ne soient conséquentes, et en plus lui donne la possibilité de pouvoir comprendre en transparence la logique qui se cache derrière la matière à apprendre.
La découverte guidée base ses assertions sur de théorie constructivistes, et même la transparence peut être consideré une fille des théories constructivistes.
Au vue des désavantages de l'apprentissage par découverte (le sujet peut être complètement étranger au domaine et ne pas pouvoir entamer une activité cohérente sans l'aide d'un professeur), celle- ci a évoluer vers un penchant moins extrême, mettant l'accent sur une aide proposé à l'apprenant, l'enseignant guide le sujet dans sa démarche et sélectionne dans ce cadre ce qui lui paraît pertinent pour celle-ci, et c'est dans ce cas que la transparence est nécessaire dans la simulation parce que permet à l'enseignant et à l'élève de comprendre ses erreurs. Un avantage de l'apprentissage par découverte guidée soutenu par la transparence est les fait qu'il aide le sujet à développer des habilités à résoudre des problèmes complexes par l'analyse de situation inconnues. Mais il faut pas oublier que l'apprentissage par découverte guidée est difficile à appliquer à certain niveau et pour des sciences exactes dont les lois sont précises et nombreuses (ex. physique, chimie,…)

découverte guidée <>><transposition didactique

La transposition didactique cherche à apprêter le savoir dit " savant " afin qu'il puisse être appréhendé par l'apprenant. Une transposition réussie va ainsi proposer à l'apprenant du savoir prêt à être manipulé, déconstruit, reconstruit et assimilé.

Or, force est de constater que les modalités de la transposition dépendent essentiellement des stratégies pédagogiques choisies par le concepteur. Ainsi, des choix pédagogiques dépendront les choix didactiques. Dans le processus didactique, le contenu est aussi important que le contenant ; autrement dit, la manière dont le savoir est présenté vaut autant que la qualité de ce même savoir.

Dans la découverte guidée, le choix est fait de conduire l'élève vers l'acquisition d'une notion, d'un concept ou d'une compétence. Dans cette optique constructiviste, l'apprenant va chercher à explorer les pistes qui lui sont offertes dans la simulation. Ce travail d'exploration est fondamental, puisqu'il permet à l'élève de rechercher les solutions qui correspondront le mieux à son problème.

La découverte guidée va s'assurer que toutes les voies que l'élève va emprunter peuvent le conduire au même objectif. Il faut, en effet, éviter que l'apprenant se retrouve sur une voie de garage (parce qu'il n'a pas compris l'énoncé, parce qu'il bute contre un problème qui lui paraît insoluble, …). C'est lors de la transposition didactique que l'on va s'assurer de cela.

L'élève va ainsi profiter des " joies " de la découverte, garante de l'appropriation de la connaissance, et en même temps être rigoureusement encadré dans sa quête.

découverte guidée <>><pré-représentations

La découverte guidée va fortement être influencée par les pré-représentations. Plus ces dernières sont présentes et erronées plus la découverte doit être guidée, plus elles sont justes plus la découverte doit être non influencée.

transposition didactique ><aides métacognitives

Avant de procéder à la mise en place d'une aide métacognitive pour un savoir donné, il convient d'abord de le rendre le plus accessible possible (proche d'une certaine réalité matérielle).
Pour faciliter les échanges entre l'enseignant et l'apprenant et pour favoriser un rapport beaucoup plus étroit de l'apprenant au savoir.
Dans le cas d'une simulation, le "maître" c'est l'ordinateur qui propose à l'apprenant une aide métacognitive sur un savoir simplifié, transposé dans un environnement proche du réel.
Pour réussir la transposition de ce savoir le didacticien a besoin d'une bonne dose de connaissance métacognitive, dans le sens de posséder des infos sur le processus mental de raisonnement des apprenants cibles aussi a-t-il besoin de connaître les croyances métacognitives les plus répandues dans le public cible; c'est à dire les théorie et les conception de l'apprentissage et de l'intelligence qui circulent parmi les apprenants. Il serait difficile de mettre en place une aide métacognitive qui soit fonctionnelle dans une simulation, si on préalable la transposition didactique du savoir en question n'avait pas été effectuée dans le sens des capacité cognitives du public visé par la simulation.

aides métacognitives ><pré-représentations

L'aide métacognitive qui consiste à donner à l'apprenant les moyens de garder les traces de ses raisonnements a fin de pouvoir rectifier le tir , si cela était nécessaire est directement liée aux représentations (mentales) de l'apprenant avant l'entame de la résolution de problème, ce qui se nomme de manière plus savante " pré-represetation " L'aide métacognitive, qui est aussi un fil conducteur du raisonnement met donc l'apprenant face à ses propres schémas de pensées et l'invite à une auto évaluation, une remise en question de son fonctionnement cognitif.
Quand il aura compris par lui-même que ses pré-représentations ne lui permettent pas de résoudre le problème, l'aide métacognitive pet lui proposer dés lors un modèle de raisonnement qui correspond mieux au type de contrôle qu'il exerce sur son processus mental, loin d'être un adversaire farouche des pré-representations (erronée or pas) , l'aide métacognitif pallie plutôt à un manque et procède à un déblocage systématique lors de la réalisation d'un problème. C'est justement l'utilisation instantanée par l'aide métacognitif des erreurs , dus à des idées pré-conçus de l'apprenant qui pourra garantir l'intériorisation du processus d'apprentissage et l'intégration par fois totale du savoir via la simulation.

pré-représentations <> ><validité épistémique

Une simulation n'est, par essence, qu'un modèle de la réalité. Nous ne prenons pas beaucoup de risques en affirmant même qu'elle simplifie encore passablement ce modèle, pour n'en garder que l'essentiel. Ces choix s'opèrent lors du processus de transposition didactique (le concepteur fait, à ce moment là, l'économie de ce qui lui paraît superflu à l'apprentissage d'une notion, d'un concept ou d'une compétence).

Lors de la transposition, le risque est grand - à travers les choix de représentations graphiques des concepts - de faire perdre à ces derniers passablement de leur sens, voire pire, de leur donner un sens qui n'est plus le leur. D'où l'importance de chercher à valider ces représentations graphiques en les confrontant à tout moment avec les représentations des experts (qui sont en quelque sorte les gardiens du savoir savant).

La validité épistémique construit ainsi un cadre de référence qui permet de remettre en question la connaissance acquise, afin de contrôler sa pertinence et son adaptabilité dans la réalité.

Lors d'un apprentissage ou de la résolution d'un problème, le sujet se référera à son propre environnement concret pour donner du sens à ce qu'il est en train de faire ; la validité épistémique devrait ainsi le rassurer sur la pertinence du savoir manipulé. Or, et c'est là que des études ont démontré que le bât peut blesser, des pré-représentations peuvent survivre et même se développer malgré ce travail de validation. Moralité : c'est à travers l'évaluation qu'il va falloir s'assurer de la validité épistémique du savoir construit par l'élève.

On voit ainsi que le concept de validité épistémique est présent de la conception d'une séquence d'apprentissage à l'évaluation, en passant par l'exploration de l'élève.

pré-représentations <> >< modélisation

La simulation s'adresse à un type de raisonnement inductif, à savoir que l'apprenant, dans une telle situation, induit une représentation mentale (avec ses régularités et ses mécanismes) du monde qui lui est présenté. On part donc de l'environnement pour en extraire une science de cet environnement.
Malheureusement, dans le cas d'une simulation, cet environnement est donné par le concepteur, c'est à dire que les règles et principes qui régissent cet environnement virtuel sont une lecture, certes experte mais subjective de l'environnement réelle auquel se réfère la simulation.
A cette subjectivité vient se joindre un autre biais fondamental qui a mis du temps à être reconnu et explicité dans les théories cognitives : l'existence (ou la pré-existence) de pré-représentations exceptionnellement stables dans l'esprit de l'apprenant. Ces quasi-croyances, au caractère mythique, viennent nourrir la subjectivité de l'élève de savoirs qui ne sont pas valides scientifiquement. Or, c'est la qualité première que tout modèle vise…
Comment, dès lors, faire face à cette double subjectivité ? En validant, à travers l'évaluation, les savoirs acquis par l'élève, pour s'assurer qu'il ne reste pas trace du mythe. Tâche ô combien difficile, puisqu'on sait que le bon élève est passé maître dans l'art de dire à l'enseignant ce qu'il veut bien entendre. Difficile de déceler l'erreur dans les non-dits !

modélisation >< raisonnement hypothético-déductif.

La modélisation est un processus mentale qui s'appuie sur un raisonnement hypothético-déductif. En effet leur de celle-ci, on part d'une construction mentale abstraite (hypothèse et/ou modèle) pour l'appliquer à la réalité, cette confrontation faisant évoluer le modèle de départ.

Le modèle est donc l'hypothèse de départ.

raisonnement hypothético-déductif. ><validité épistémique

Si on croit la définition de Piaget du raisonnement hypothético-déductif, c'est à dire tenir par vrai un prédicat et en tirer toutes les conséquences logiquement nécessaires, en recherchant les implications, si on l'en croit dis-je, une simulation n'est donc à la portée de l'apprenant qu'à partir d'un certain âge. Car pour valider le savoir acquis lors de la simulation, dans le sens épistémologique de la validation, l'apprenant doit procéder à un raisonnement hypothético-déductif . La validation épistémique étant la constitution d'un cadre de référence, qui n'a pas forcement une rigueur scientifique, mais qui fait du sens pour l'apprenant et qui soit logiquement et matériellement significatif pour lui. Ce cadre de références lui permet donc de contrôler la pertinence de la situation et son adaptabilité à sa réalité physique et matérielle.
Si la validité épistémique est importante pour la suit du processus d'apprentissage, il convient donc de procéder à un raisonnement hypothético-déductif qui ne soit pas erroné pour pouvoir réussir une bonne comparaison entre la simulation et la réalité afin de pouvoir évaluer las acquisitions finales.