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Méthode expérimentale pour un enseignement PLUS juste

Diego Corti, HEP BEJUNE, mars 2009. Méthode expérimentale pour un enseignement PLUS juste. Plan. Une question. Un défi: poser une question sur le cours… pour garder l’attention…. Bibliographie.

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Méthode expérimentale pour un enseignement PLUS juste

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Presentation Transcript


  1. Diego Corti, HEP BEJUNE, mars 2009 Méthode expérimentalepour un enseignement PLUS juste

  2. Plan

  3. Une question Un défi: poser une question sur le cours… pour garder l’attention…

  4. Bibliographie • PISA 2006: Compétences des jeunes romands. Résultats de la troisième enquête PISA auprès des élèves de 9e année. IRDP, Neuchâtel - Novembre 2008, 184pp. • PISA : Exemples d’unités de tests de PISA 2000 à PISA 2006 Unités libérées LECTURE, OECD, 39pp. • Constantine, J. & all. (2009). An Evaluation of Teachers Trained Through Different Routes to Certification. U.S. Department of Education. 142pp. http://ies.ed.gov/ncee • Gordon, R., Kane, T.J, Staiger, D.O. (2006) Identifying effective teachers using performance on the job. The Brookings Institution. 40pp. • Ceci, S. J., (2009). Women’s Underrepresentation in Science: Sociocultural and Biological Considerations, American Psychological Association. Vol. 135, No. 2, 218–261 • Klahr, D., and Nigam, M. (2004). The equivalence of learning paths in early science instruction: Effects of direct instruction and discovery learning. Psychological Science 15: 661–667. • Klahr, D., and Junlei Li ( 2005). Cognitive Research and Elementary Science Instruction: From the Laboratory, to the Classroom, and Back. Journal of Science Education and Technology, Vol. 14, No. 2, June 2005 • Carnine, D. (2000). Why Education Experts Resist Effective Practices. (And What It Would Take To Make Education More Like Medicine). Thomas B. Fordham Foundation. • FOCUS: WHAT WAS THAT PROJECT FOLLOW THROUGH? Effective School Practices. Vol. 15 Number 1, Winter 1995-6. http://darkwing.uoregon.edu/~adiep/ft/151toc.htm • M.I.T. videos (Prof. Lewin)http://ocw.mit.edu/OcwWeb/Physics/8-01Physics-IFall1999/VideoLectures/index.htm • At M.I.T., Large Lectures Are Going the Way of the Blackboardnytimes.com/2009/01/13/us/13physics.html

  5. Efficacité des psychothérapies et des méthodes d’enseignement • la personnalité du thérapeute • le pouvoir de remédiation du patient • la bonne dose des bons médicaments au bon moment… // l’efficacité des méthodes d’enseignement? • la “personnalité” de l’enseignant • les ressources de l’élève • et celles des parents…  les résultats des élèves dépendent de votre “personnalité”, pas seulement des méthodes… • Responsabilité personnelle de l’enseignant • Evaluation de l’enseignant

  6. La recherchesurl’enseignement “L’objectif de la recherche n’est pas de transformer l’enseignement en technologiescientifiqueou en science, mais de fournir aux professionnels de l’enseignement des résultatssusceptibles de les guider dansl’action et les aider à la décision.” Tardif, 2008

  7. La recherche sur l’enseignement • Quel type de recherche peut favoriser plus particulièrement la professionnalisation de la fonction enseignante? • La recherche empirique dans les écoles et les classes destinée à l’édification d’une base de connaissances testées dans le travail et l’expérience des enseignants. • Quel type de recherche peut aider les enseignants à accroître la qualité de l’apprentissage de leurs élèves? • La recherche qui s’efforce de coupler les activités enseignantes avecles gains d’apprentissage des élèves.

  8. Méthodologies de recherche: données quantitatives • Description (moyennes, écart-types, histogrammes) • Correlation : relation (non causale) entre variables, prédiction probable de Y/X • Expérimentation : explication causale VIeffet VD, prédiction probable de Y/X- puissance explicative de l’expérimentation décisions possibles / “facts, evidence” contrôle et suivi des actions “follow up”

  9. Méthode expérimentale : variables • hypothèse opérationnelle  définir les variables • Y:= Variable dépendante(réponse) dont on cherche à comprendre la variation • X:= Variable indépendante(explicative)par rapport à laquelle on cherche à expliquer les variations de Y. X est la cause probable de Y. • exemples…

  10. Méthode expérimentale en classe: exemple 1 • exemple 1: mesure de l’impact de la technique PQ4R sur les élèves. Définition de la variable X “technique PQ4R”. Définition de “l’impact” Y. Constitution du plan expérimental. Contrôle des biais.

  11. Méthode expérimentale en classe: exemple 1 Post A Y2 prétest Y1 traitement X Groupe A PostB Y2 (placebo) CTRL B

  12. Méthode expérimentale en classe: exemple 2 • exemple 2: mesure de l’impact des façons d’enseigner une matière sur les élèves. Définition des modalités de la variable X “façons”. Définition de “l’impact” Y. Constitution du plan expérimental. Contrôle des biais.

  13. Méthode expérimentale en classe: exemple 2 prétest Y1 Post A Y2 Groupe A traitement X1 Post B Y2 Groupe B traitement X2 Post C Y2 CTRL C (placebo)

  14. Test statistique des différences. • Est-ce que la différence entre les groupes est “statistiquement significative”? il y a un effet probable de X sur Y“rejet de l’hypothèse nulle” • Tendance centrale (moyenne, médiane), dispersion (écart-type), histogrammes de fréquences • Tests de statistique inférentielle: T-student, ANOVA, … avec p<.05

  15. Distributions: moyennes et écart-types M = 4.1/4.6 STDEV=1.1/0.85

  16. La recherche “scientifique” : exploitation difficile • l’anglais: incontournable!!! • résultats contradictoires des recherches (p.ex. réplications) … quecroire? • exploitation « scientifique » ou « politique » d’une « sélection » de résultats qui « justifient » des choix p.ex. le choix d’une méthode d’enseignement décisions qui ne tiennent finalement pas compte des résutats de la recherche

  17. La recherche “scientifique”: dangers et difficultés • problèmes de biais méthodologiques, variables confondantes, validité écologique, manipulation de données, … • partialité : “dépendancepolitique ou industrielle” des chercheurs • relations “incestueuses” (copinage) avec les collègues chercheurs (peers ou pairs) • course aux publications!

  18. réplication, publication, peer-review • Jan HendrikSchön • PhD 1997, Allemagne • physique, nanotechnologie • Outstanding Young Investigator Award 2002. • 20 publications : Science, Nature!!! • donnéesfalsifiées

  19. PISA 2006 : rapport 2008 • rapport purement descriptif • “politiquement correct” et “complaisant” … • la Suisse est au-dessus de la moyenne… - c’est pas la médaille ;-)“10% et plus de la population scolaire romande de 9 ème n’atteint pas le niveau 2, seuil minimal de connaissances mathématiques nécessaire pour faire face aux situations de la vie quotidienne” • “So what?” http://www.pisa.admin.ch/bfs/pisa/fr/index/03/02/02/01.html

  20. PISA 2006 : sciences et lecture

  21. PISA 2006 : mathématiques

  22. PISA 2006 : comparaisons • Comment font les Finlandais, les Chinois… ? • Finlande, Hong-Kong et Canada:cultures “bilingues” anglophones?

  23. PISA 2006 : disparités entre cantons • “Comme nous le recommandions dans nos conclusions de l’enquête 2003, il conviendrait de s’interroger sur la signification de différences aussi importantes, non seulement entre les cantons mais également à l’intérieur des cantons. • Quelles seraient les stratégies pour aider une proportion non négligeable d’élèves en difficulté, voire en net déficit mathématique? • Comment expliquer des disparités aussi considérables, notamment des niveaux 5 et 6 entre les cantons alors que tous les élèves romands jouissent de mêmes manuels? • Un défi avant 2012, prochaine enquête PISA centrée sur les mathématiques.” p.137 du rapport PISA

  24. PISA 2006 : problèmes posés • “les problèmes (des tests de) PISA offrent un aspect transversal et demandent parfois une représentation mentale, une formalisation et une modélisation que n’exigent pas, le plus souvent, les tâches scolaires.” • “Les problèmes de PISA se veulent proches de la «vie réelle» (…)” • “Les objectifs de l’enseignement en Suisse romande ne sont pas très différents des perspectives PISA (…)” p.131 rapport PISA • “10% et plus de la population scolaire romande de 9 ème n’atteint pas le niveau 2, seuil minimal de connaissances mathématiques nécessaire pour faire face aux situations de la vie quotidienne” p.136

  25. PISA 2006 : test de “lecture” C'est de compréhension de l'écrit (ou de littératie) qu'ilfautparler; la définition : "Comprendrel'écrit, c'est non seulementcomprendre et utiliser des textesécrits, maisaussiréfléchir à leur propos. Cettecapacitédevraitpermettre à chacun de réalisersesobjectifs, de développersesconnaissances et son potentiel et de prendreune part active dans la société.” Trois dimensions sontutilisées pour structuerl'évaluation PISA: le type de texte, le type de tâche et l'usage du texte.

  26. PISA 2006 : 3 dimensions / lecture Le type de texte • des textescontinus (récits, commentaires, explications) • des textes non continus (listes, formulaires, graphiques) Le type de tâches • comprendre et d'interpréter un texte, • mettre en relation son contenu et saforme • exposersa vision du monde et son point de vue L'usage du texte • privé (roman, lettrepersonnelle), • public (document officiel, annonced'emploi) • dansl'enseignement (carte géographique)

  27. PISA 2006 : lecture test La figure 1 présente les changements de niveau du lacTchad, situé au Sahara, en Afrique du Nord. Le lacTchad a complètementdisparuvers 20’000 av. J.-C., pendant la dernièreèreglaciaire. Il a réapparuvers 11’000 av. J.-C. À présent, son niveauest à peuprès le mêmequeceluiqu’ilavait en 1’000 apr. J.-C.

  28. PISA 2006 : lecture test Q. 1 : Quelleest la profondeur du lacTchad à présent ? Environ deuxmètres. Environ quinzemètres. Environ cinquantemètres. Il a complètementdisparu. L’informationn’est pas donnée. Q. 2 : A peuprès en quelleannée commence le graphiqueprésenté par la figure 1 ? Q. 3 : Pourquoil’auteur a-t-ilchoisi de faire commencer le graphique à ce moment ?

  29. PISA 2006 comparaison cantonales : scienceslecture

  30. PISA 2006 en Suisse romande • Les cantons sont classés dans l’ordre décroissant de leur moyenne en sciences. On observe que dans tous les cantons, les trois domaines sont classés dans le même ordre.

  31. PISA 2006 en Suisse : mathématiques ?!

  32. PISA 2006 différences cantonales • “Six ans après les premières évaluations PISA, en particulier en littératie, force est de constater que les résultats des élèves de Suisse romande ne présentent guère de différences de 2000 à 2006. Une fois encore, les cantons de Fribourg et du Valais se détachent de manière significative, leurs élèves affichant des résultats meilleurs” p.145 du rapport PISA • - mais comment font donc ces “catholiques”?

  33. PISA : pratiques d’enseignement • “Il est difficile de mettre en évidence l’effet des pratiques d’enseignement (en sciences), qui sont caractérisées dans PISA par quatre indices (part d’interactivité, fréquence des travaux pratiques, part de recherches personnelles, part d’utilisation de modèles et d’applications). Toutefois, on constate de façon étonnante qu’une proportion peu importante de «recherches personnelles» correspond à des meilleures performances des élèves. Ces pratiques en termes de recherches personnelles sont plus développées à Genève et à Neuchâtel, cantons qui ont des moyennes cantonales plutôt basses.” p.177 rapport PISA

  34. PISA 2006 en Suisse romande • c

  35. Leçon frontale ou en groupes • test  choix entre deuxméthodes • analyses des performances des étudiants (M.I.T.) nytimes.com/2009/01/13/us/13physics.html http://ocw.mit.edu

  36. Leçon frontale de physique au M.I.T.

  37. PISA 2006 en Suisse : différence / sexe /domaines • En Suisse, à 15 ans, les fillesréussissentmieuxque les garçonsen lecture. La différenceest de 24 points et elleeststatistiquementsignificative. • En Suisse, à 15 ans, les garçonsréussissentmieuxque les fillesen mathématiques. La différenceest de 19 points et elleeststatistiquementsignificative. • - so what ?

  38. PISA 2006 en Suisse : différences / sexe / domaines

  39. “A major reason explaining why women are underrepresented not only in math-intensive fields but also in senior leadership positions in most fields is that many women choose to have children, and thetiming of child rearing coincides with the most demanding periods of their career, such as trying to get tenure or working exorbitant hours to get promoted” Stephen J. Ceci (2009) “hormonal, brain, and other biological sex differences were not primary factors in explaining why women were underrepresented in science careers. Studies on social and cultural effects were inconsistent and inconclusive” sexe differences / maths

  40. Giving Disorganized Boys the Tools for Success • Some suggest the need for more single-sex schools, more male role models or new teaching techniques. Others are experimenting with physical changes in classrooms that encourage boys to move around. • boys must learn not only how to organize, but also how to manage their time and even how to study • loose-leaf binder for each academic subject, to divide each binder into five sections: notes, homework, handouts, tests and quizzes, and blank paper. • Students must maintain a daily planner; they are required to number the order in which they want to do each day’s homework and draw a box next to each assignment, so it can be checked off when completed • Homework must be done in a two-hour block in a quiet room, with absolutely no distractions: no instant messaging, no Internet, no music, no cellphone, no television. • http://www.nytimes.com/2008/01/01/education/01boys.html

  41. Giving Disorganized Boys the Tools for Success • high-priced tutors $100 an hour • le système renvoie la balle aux parents?

  42. Tools for Success : SQ4R • « SQ4R » pour « survey, question, read, revise, record and review » • Technique d’étude d’un document (Robinson) • Survol. Passer le chapitre en revue brièvement pour se familiariser avec son contenu en général ; lire rapidement titre, sous-titres, introduction et résumé. Se rappeler les idées majeures et ce que, pense-t-on, le chapitre va apporter. S’il y a une liste des concepts et un plan du chapitre, y être particulièrement attentif. Ce survol doit donner la matière du chapitre et la façon dont elle est abordée. • Question. A chaque titre ou sous-tire, essayer de poser une ou deux questions importantes auxquelles le chapitre devrait répondre. Ceci aidera à se concentrer sur la lecture et il est toujours utile de se poser des questions pendant qu’on lit. Cette habitude facilitera la lecture active et mémorisation. • Lecture. Lire soigneusement la section, de façon à comprendre les concepts et les points importants ; essayer de trouver une réponse aux questions posées. On peut éclairer certains termes, importants pour les explications de concepts, mais ne pas détailler tout sans discrimination. Etre attentif à tous les termes imprimés en gras ou en couleur car l’auteur estime certainement qu’ils sont importants. • Revue. Après avoir lu la section, revoir les questions posées pour appréhender de façon plus précise son contenu. Les questions doivent forcer à mettre ensemble un certain nombre de détails. Elles peuvent être inscrites dans les marges du texte. • Mémorisation. Souligner dans le texte les informations qui répondent aux questions posées, si ce n’est déjà fait ; ou écrire la réponse sous forme de notes. Ceci donnera un bon matériel pour la préparation de l’examen. • Révision. Revoir l’information en essayant de répondre aux questions sans regarder le texte. Si le texte fournit une liste de mots clés ou une série de questions, il faut les utiliser lors de la révision. On retient beaucoup mieux en ayant revu la matière plusieurs fois.

  43. Tools for Success : PQ4R • Preview Survey the material to get an idea of the general orgainization, major topics and subtopics. Look at headings and pictures to try to identify what you will be reading about. • Question Ask questions about the material as you read it. Use headings to ask questions (who, what, why, where) • ReadRead the material. Try to answer your own questions while reading. • Reflect Think about the material that you just read and try to make it meaningful by: 1)relating it to things that you already know about, 2)relating the subtopics to primary topics, 3)trying to resolve contradictions, 4) trying to use the material to solve simulated problems. • Recite Practice remembering the information by stating points aloud and asking and answering questions. Use headings, highlighted words and notes on major ideas. • Review Actively review the material, focusing on asking yourself questions and rereading the material only when you are not sure of the answers.

  44. Les trois cantons qui obtiennent les moyennes les plus élevées en mathématiques, Fribourg, Jura et le Valais, ont une dispersion des résultats plus faible, de l’ordre de 250 points. A l’opposé, les deux cantons qui ont les moyennes les plus faibles, Genève et Neuchâtel, ont des dispersions plus élevées, 265 points. différences cantonales / maths

  45. “A la lecture des résultats mis en évidence, il apparaît assez clairement que les élèves bernois francophones se situent plutôt dans le bas du classement en Suisse romande aussi bien en sciences qu’en lecture; la situation est sensiblement plus réjouissante dans le domaine des mathématiques.” p.64 du rapport PISA - descriptif… quels facteurs explicatifs???!!! différences cantonales / maths

  46. PISA : au-delà des constats? • - qui est responsable, à qui la “faute”? • Quelsfacteursexpliquentcesdifférences?Fribourg vs. BeJuNe / lectureJura vs. Neuchâtel/Berne en maths. • le rapport PISA évoque des facteurs extra scolaires ou de la responsabilité des élèves, comme: • le sexe • le niveau économique et social • l’origine • la langue parlée à la maison • la filière (!) • la motivation (en sciences!)

  47. PISA : au-delà des constats? • le rapport n’examine pas les facteurs internes : • l’âge, les compétences (impact), la motivation ou la formation (cantonale) des enseignants • l’allemandvs. l’anglais / langue seconde!!! • l’usage des TICE • les méthodes et techniques (sauf en sciences/GE et NE), l’âge des méthodes • la dotation horaire, le curriculum • l’horaire des cours, la cantine scolaire…

  48. PISA : au-delà des constats? • Expérimentations en cours? Etudes d’impacts des enseignants et des méthodes sur les gains? • Observer quelques classes (échantillons contrastés /meilleurs classes vs. les plus faibles) : quelles constantes/patterns? • RAPPEL: Quel type de recherche peut aider les enseignants à accroître la qualité de l’apprentissage de leurs élèves? • La recherche qui s’efforce de coupler les activités enseignantes avecles gains d’apprentissage des élèves.

  49. Deux types d’élèves…? • “n’ont pas besoind’enseignants” • “l’enseignant ne peutrien pour eux” Bilan d’un enseignant Suisse, 20 ans d’enseignement, secondaire I • => parents “ressources” ? • => parents et/ouélèves “en difficulté” ?

  50. PISA : responsabilités Qui est responsable* des résultats scolaires d’un élève? • L’élève • Ses parents • La société, les élus • L’école • Les enseignants… • La formation des enseignants… *“accountable” aux USA

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