Et si la science pouvait révolutionner l’apprentissage ?

3 décembre 2018 - 3 minutes

Nawal Abboub

Nawal est co-fondatrice et Directrice Scientifique de Rising Up. Nawal a obtenu son doctorat à la prestigieuse Université Paris Sorbonne Cité en Neurosciences cognitives.

A l’heure des grandes transformations et des grandes avancées technologiques, nos organisations n’ont jamais été autant bousculées. En effet les outils technologiques sont de plus en plus puissants, le monde du travail devient de plus en plus collaboratif et la temporalité des échanges de plus en plus rapide. Nous n’avons jamais autant fait face à nos limites cognitives. Et pourtant, si ces transformations nous poussent dans nos retranchements, elles nous permettent aussi de nous adapter en développant de nouvelles compétences ou encore de pousser encore plus loin les limites de nos compétences d’apprentissage !

 

 

Et si le secret des grandes transformations était de prendre en compte l’accompagnement de ces potentiels en s’appuyant sur les données de la recherche scientifique ?

 

 

En effet, des années de recherches scientifiques, nous ont prouvé que nos compétences d’apprentissage n’étaient pas aussi fixes que nous aurions pu le penser. Nous avons appris que notre cerveau est très dynamique, il est capable de s’adapter à son environnement de manière très rapide en fonction du contexte dans lequel nous évoluons (1). Mais nous sommes loin d’un cerveau malléable à souhait, notre plasticité cérébrale a ses limites (2). Nous avons ce que nous appelons des contraintes neuro-biologiques. Nous sommes TOUS dotés de puissant outils de traitement (ou encore appelés algorithme d’apprentissage) pré câblés pour traiter rapidement et efficacement les informations visuelles, sonores, tactiles ou d’autre nature provenant de notre environnement ! Comme le langage, où nous sommes pré-câblés pour l’apprendre, en fonction de notre pays et de la langue parlée, nous maitriserons alors le français, le swahili ou le japonais ! Notre plasticité cérébrale n’est alors qu’un mécanisme qui nous permet d’ajuster nos apprentissages.

 

 

 

 

Nous avons découvert que ces algorithmes sont assez spéciaux, ils fonctionnent sans que nous en prenions conscience, ils sont très puissants et spécifiques. Ces derniers nous permettent, en fonction de notre environnement, de formuler des théories ou des hypothèses sur notre monde, notamment en construisant des représentations reposant sur des modèles probabilistes. Ces modèles sont très utiles dans le développement de nos compétences parce qu’ils permettent de tirer un maximum d’informations de chaque caractéristique de notre environnement. Mais encore faut-il nous donner assez d’informations ou avoir assez d’informations dans notre environnement pour que nos algorithmes puissent fonctionner correctement. Plus un environnement sera enrichi et structuré, plus ces algorithmes pourront fonctionner à plein régime et nous permettre d’acquérir rapidement et durablement une compétence (3).

 

 

Ces algorithmes sont très puissants et restent encore inégalés, même face à nos plus hautes technologies !

 

 

L’apprentissage de la lecture est un bon exemple de ce type de phénomène ! De nombreuses études ont révélé que pour apprendre à lire notre cerveau avait « recyclé » la fonctionnalité de certaines aires cérébrales (4). En effet, les régions qui permettent de décoder les lettres lors de la lecture avaient un rôle légèrement différent avant que nous apprenions à lire. Cette faculté d’adaptation à la lecture d’un alphabet composé de lettre avec une orientation particulière est l’exemple même de ce que les grandes inventions voire les grandes transformations causent à nos cerveaux. Elles nous poussent dans nos retranchements, certes, mais elles nous poussent à nous adapter ! C’est d’ailleurs ce qui nous a permis de développer de nombreuses fonctions cognitives de haut niveau au cours de notre évolution (langage, raisonnement, régulation émotionnelle, etc) ! Notre capacité à intégrer de nouvelles informations pour s’adapter face à un environnement en mouvement, nous montre à quel point nos compétences d’apprentissages sont si puissantes et que nous avons un potentiel énorme !

 

 

 

Ainsi, les sciences cognitives nous ont permis d’avoir une idée un peu plus précise des mécanismes neuronaux qui sous-tendent nos apprentissages et de notre potentiel ! Mais pour répondre aux enjeux de demain face aux grandes transformations, encore faut-il que nous en prenions conscience!

 

 

 

Nous avons vu que nos compétences d’apprentissage reposent sur des algorithmes super puissants. Permettons à tous de développer son potentiel, en créant des climats de confiance au sein des organisations publiques, dans les écoles mais aussi des entreprises. Remettons au centre de l’apprentissage le développement des compétences métacognitives (d’avoir conscience de ses compétences). Et surtout ne confondons pas difficulté d’apprentissage avec limites intellectuelles.

 

Les enjeux de demain reposeront principalement sur la capacité que nous aurons à identifier, valoriser et développer ces compétences d’apprentissage dans l’éducation de demain en construisant nos outils et méthodes adaptés au fonctionnement de notre cerveau, que ce soit dans nos organisations publiques, nos écoles comme dans nos entreprises.

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Réferences

1. Maguire EA et al. (2000) Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers. Proc Natl Acad Sci 97:4398–4403. Available at: http://www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.070039597.

2. Hübener M, Bonhoeffer T (2014) Neuronal Plasticity: Beyond the Critical Period. Cell 159:727–737. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867414013622 [Accessed November 6, 2014].

3. Romeo RR et al. (2018) Language Exposure Relates to Structural Neural Connectivity in Childhood. J Neurosci:0484-18. Available at: http://www.jneurosci.org/lookup/doi/10.1523/JNEUROSCI.0484-18.2018.

4. Dehaene S et al. (2011) How Learning to Read Changes and Language. Science (80- ) 1359.

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