Métacognition et apprentissage par le jeu

Métacognition et apprentissage par le jeu Jean-Loup Castaigne LabSET — Université de Liège — Belgique

Plan Introduction Recueil de l’information Feedbacks délivrés Conclusion et perspectives Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 2

Plan Introduction GBL & PU Elektra, le jeu Métacognition Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 3

Jeux et P.U. ? L’âge moyen du joueur est de 33 ans. Le joueur adulte moyen joue depuis 13 années. 25 % 31 % < 18 ans 18 - 49 ans 44 % 50 ans & + http://www.theesa.com/facts/gamer_data.php Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 4

Avec quel support technique ? Computer Gamers... Console Gamers... < 18 ans < 18 ans 18 - 35 ans 18 - 35 ans > 35 ans > 35 ans 30 % 25 % 44 % 40 % 26 % 35 % Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 5

Et les femmes adultes ? 2003 2006 38 % 43 % Hommes 57 % Femmes 62 % Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 6

Comprendre les éclipses solaires astronomie : planètes, étoiles, sate'ites optique : propagation de la lumière Variation des stratégies d’Ens/App Résolution d’énigmes, des problèmes,… Expérimentation,… Activité pour soutenir la métacognition Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 8

jeu d’aventure 3D, style FPS Objectifs retrouver les grimoires de professeur gagner la conﬁance du fantôme de Galilée en démontrant sa capacité de douter et d’être sûr à juste titre Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 9

Gagner la conﬁance du fantôme de Galilée ! Comment recuei'ir l’information pour évaluer si Galilée peut avoir conﬁance ? Quels feedbacks donner ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 10

1. Définitions Métacognition Flavell, 1979 Noël, 1991 Leclercq & Poumay, 2003 Nelson et Narrens, 1994; Nelson 1996 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 12

Flavell, 1979, 1987 Métacognition Connaissances métacognitives • facteurs personne, • facteurs tâche, • facteurs stratégie Expériences métacognitives • moment de conscience de phénomène métacognitif • planiﬁcation, suivi et évaluation de l’exécution de la tâche cognitive Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 13

Noël, 1991 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 14

Noël, 1991 3 objets une activité cognitive un ensemble d’activités cognitives produit mental de ces activités Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 14

Noël, 1991 3 objets une activité cognitive un ensemble d’activités cognitives produit mental de ces activités 2 moments : en train ou vient d’eﬀectuer Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 14

Noël, 1991 3 objets une activité cognitive un ensemble d’activités cognitives produit mental de ces activités 2 moments : en train ou vient d’eﬀectuer 3 opérations mentales prise de conscience (“processus métacognitif ”) jugement de qualité, exprimé ou non décision ou non de modiﬁer Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 14

Définition opérationalisabe Leclercq & Poumay 2004 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 15

Définition opérationalisabe Jugements, analyses et / ou régulations Jugements observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Trois types d’opération. Leclercq & Poumay 2004 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 15

Définition opérationalisabe Jugements, analyses et / ou régulations Jugements observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Trois types Deux niveaux d’opération. d'expression. Leclercq & Poumay 2004 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 15

Définition opérationalisabe Jugements, analyses et / ou régulations Jugements observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres processus performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Trois types Deux niveaux Deux d’opération. d'expression. objets Leclercq & Poumay 2004 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 15

Définition opérationalisabe Jugements, analyses et / ou régulations Jugements observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres processus performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Trois types Deux niveaux Deux Trois d’opération. d'expression. objets moments Leclercq & Poumay 2004 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 15

Définition opérationalisabe L’étudiant donne son degré de certitude d’avoir la réponse correcte à chaque question du test. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 16

Définition opérationalisabe L’étudiant donneson degré de certitude donne d’avoir la réponse correcte à chaque question du test. Jugements, analyses et / ou régulations observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 16

Définition opérationalisabe L’étudiant donneson degré de certitude donne d’avoir la réponse correcte à chaque question du test. Jugements Jugements, analyses et / ou régulations observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 16

Définition opérationalisabe L’étudiant donneson degré de certitude donne d’avoir la réponsecorrecte à chaque réponse c question du test. Jugements Jugements, analyses et / ou régulations observables ou non observables effectués par l’apprenant sur ses propres performances (processus ou produits d’apprentissage) dans des situations pré, per ou post Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 16

Mesures quantitatives Nelson et Narrens, 1994; Nelson 1996 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 17

Comment l‘information est-elle recueillie ? Le fantôme guide le joueur et... il “transmet” des informations il pose des questions et demande la certitude Quand le joueur expérimente, il donne une prédiction de succès pour cette tentative Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 19

Quels est l’intérêt ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 20

Quels est l’intérêt ? 2 étudiants ont 16 / 20 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 20

Quels est l’intérêt ? 2 étudiants ont 16 / 20 Sont-ils égaux ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 20

Quels est l’intérêt ? 2 étudiants ont 16 / 20 Sont-ils égaux ? À ce degré de ﬁnesse de mesure oui, mais… Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 20

Quels est l’intérêt ? 2 étudiants ont 16 / 20 Sont-ils égaux ? À ce degré de ﬁnesse de mesure oui, mais… si nous ajoutons la notion de certitude des réponses choisies, nous augmentons la ﬁnesse et dès lors, nous pouvons imaginer… Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 20

2 étudiants ont 16 / 20 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 21

2 étudiants ont 16 / 20 étudiant A Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 21

2 étudiants ont 16 / 20 étudiant A 4 erreurs mais chaque fois en disant qu’il est sûr Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 21

2 étudiants ont 16 / 20 étudiant A 4 erreurs mais chaque fois en disant qu’il est sûr 16 réponses correctes mais chaque fois en doutant de sa réponse Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 21

2 étudiants ont 16 / 20 !tudiant A 4 erreurs mais chaque fois e! disant qu\"il est s#r 16 r$ponses correctes mais chaque fois e! doutant de sa r$pons% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 22

2 étudiants ont 16 / 20 !tudiant A étudiant B 4 erreurs mais chaque fois e! disant qu\"il est s#r 16 r$ponses correctes mais chaque fois e! doutant de sa r$pons% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 22

2 étudiants ont 16 / 20 !tudiant A étudiant B 4 erreurs mais 4 erreurs mais chaque fois e! chaque fois en disant qu\"il est s#r disant qu’e'e doute 16 r$ponses correctes mais chaque fois e! doutant de sa r$pons% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 22

2 étudiants ont 16 / 20 !tudiant A étudiant B 4 erreurs mais 4 erreurs mais chaque fois e! chaque fois en disant qu\"il est s#r disant qu’e'e doute 16 r$ponses correctes mais 16 réponses chaque fois e! correctes mais doutant de sa chaque fois en étant sûre de sa r$pons% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 réponse 22

Galilée Quelle est ta certitude ? pose une question demande la certitude le joueur répond donne sa certitude Galilée donne des feedbacks Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 23

Galilée Quelle est ta certitude ? pose une question demande la certitude le joueur répond Certitude 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % donne sa certitude Galilée donne des feedbacks Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 23

Utilisateurs ß Littérature Shuford, E. H., Albert, A., and Massengill, H. E. (1966) Do not use Les preuves scientiﬁques Verbal ne suffisent pas à lever expressions le sentiment de1-not sure at all savoir mieux ce qui convient 2-weakly sure 3-average pour moi, pour mes 4-partly sure 5-fairly sure étudiants,…6-strongly sure Use numerical expressions Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 24

Utilisateurs ß Littérature Shuford, E. H., Albert, A., and Massengill, H. E. (1966) 0% 20% 40% Do not use Les preuves scientiﬁques 60% 80% 100% Verbal ne suffisent pas à lever expressions le sentiment de1-not sure at all savoir mieux ce qui convient 2-weakly sure 3-average pour moi, pour mes 4-partly sure 5-fairly sure étudiants,…6-strongly sure Use numerical expressions Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 24

Utilisateurs ß Littérature Shuford, E. H., Albert, A., and Massengill, H. E. (1966) 0% 20% 40% Do not use Les preuves scientiﬁques 60% 80% 100% Verbal ne suffisent pas à lever expressions Pourquoi pas le sentiment de1-not sure at all moins ou plus que savoir mieux ce qui convient 6 choix ? 2-weakly sure 3-average pour moi, pour mes 4-partly sure 5-fairly sure étudiants,…6-strongly sure Use numerical expressions Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 24

Utilisateurs ß Littérature Shuford, E. H., Albert, A., and Massengill, H. E. (1966) 0% 20% 40% Do not use Les preuves scientiﬁques 60% 80% 100% Verbal ne suffisent pas à lever expressions Pourquoi pas le sentiment de1-not sure at all moins ou plus que savoir mieux ce qui convient 6 choix ? 2-weakly sure 3-average pour moi, pour mes Quelle est la 4-partly sure 5-fairly sure étudiants,… différence entre 6-strongly sure sûr à 20% et sûr à 40% ? Use numerical expressions Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 24

Pas sûr Sûr Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 25

Pas sûr Sûr mot manquant Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 25

Pas sûr Sûr mot manquant Mot manquant Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 25

Commentaires Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 26

Commentaires Quels sont vos sentiments vis-à-vis de l’utilisation de “sûr” et “pas sûr” ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 26

Commentaires Quels sont vos sentiments vis-à-vis de l’utilisation de “sûr” et “pas sûr” ? Manque de degrés intermédiaires : “presque sûr”, “moyennement sûr”, “peu sûr”, “hasard complet”, … Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 26

Commentaires Quels sont vos sentiments vis-à-vis de l’utilisation de “sûr” et “pas sûr” ? Manque de degrés intermédiaires : “presque sûr”, “moyennement sûr”, “peu sûr”, “hasard complet”, … Consignes simples… mais interprétation difficile et peu ﬁdèle : quelle signiﬁcation donner aux notions “sûr” et “pas sûr” ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 26

Commentaires Quels sont vos sentiments vis-à-vis de l’utilisation de “sûr” et “pas sûr” ? Manque de degrés intermédiaires : “presque sûr”, “moyennement sûr”, “peu sûr”, “hasard complet”, … Consignes simples… mais interprétation difficile et peu fidèle : quelle signification donner aux notions “sûr” et “pas sûr” ? Utilisation de règles personnelles, définies ou non, systématiquement respectées ou non Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 26

Certitude 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % choisie Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 27

Certitude 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % choisie mot manquant Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 27

Certitude 0 % 20 % 40 % 60 % 80 % 100 % choisie mot manquant Mot manquant Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 27

mot manquant Mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant mot manquant Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 28

Variations inter individuelles #1 Sûr pour 9 questions Pas sûr pour 11 questions 7 6 Pas sûr Sûr Mean: 29.091 62.222 5 # of points: 11 9 Std deviation: 16.404 12.019 Mann-Whitney U-statistic = 6.000 4 two-tailed P value = 0.0010 *** Sûr Pas Sûr 3 2 1 0 0 20 40 60 80 100 Sûr 0 0 1 6 2 0 Pas Sûr 1 5 4 1 0 0 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 29

Variations inter individuelles #2 Sûr pour 11 questions Pas sûr pour 9 questions 7 Mean: 51.111 80.000 6 # of points: 9 11 Std deviation: 36.209 25.298 5 Mann-Whitney U-statistic = 25.500 Two-tailed P = 0.0720 4 Sûr Pas Sûr 3 2 1 0 0 20 40 60 80 100 Sûr 0 0 2 2 1 6 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal22007 Pas Sûr 1 2 1 1 2 30

7 Variations inter individuelles #2 Pas sûr 6 Sûr 5 4 Sûr pour 11 questions Sûr Pas Sûr 3 2 Pas sûr pour 9 questions 1 0 0 20 40 60 80 100 7 0 0 1 6 2 0 Sûr Pas Sûr Mean: 1 51.111 5 80.000 4 1 0 0 6 # of points: 9 11 Std deviation: 36.209 25.298 5 Mann-Whitney U-statistic = 25.500 Two-tailed P = 0.0720 4 Sûr Pas Sûr 3 2 1 0 0 20 40 60 80 100 Sûr 0 0 2 2 1 6 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal22007 Pas Sûr 1 2 1 1 2 31

Variations inter individuelles Ind. #4 Ind. #5 Sûr 40-100 100 Pas sûr 40-80 20-100 8 14 7 12 6 10 5 8 Sûr Sûr 4 Pas Sûr Pas Sûr 6 3 4 2 2 1 0 0 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Sûr 0 0 1 2 2 7 Sûr 0 0 0 0 0 12 Pas Sûr 0 0 3 3 2 0 Pas Sûr 0 4 0 1 1 2 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 32

Variations intra individuelle Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 33

Variations intra individuelle Phrase R1 Certitude R2 DC Il me paraît très important qu'il croie pas sûr croie 100 ______ en toi. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 33

Variations intra individuelle Phrase R1 Certitude R2 DC Il me paraît très important qu'il croie pas sûr croie 100 ______ en toi. Des propositions d'emploi, j'en ai ______ quelques- reçues sûr reçues 40 unes depuis les vacances. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 33

Variations intra individuelle Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle sur 80 sur 100 sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr sur 80 sur 100 sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 sur 100 sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • sur 100 sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 • 3 RI (les 3 sûr) et pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 • 3 RI (les 3 sûr) et • 3 RC (les 3 pas sûr) pas sur 60 pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 • 3 RI (les 3 sûr) et • 3 RC (les 3 pas sûr) pas sur 60 60% pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 • 3 RI (les 3 sûr) et • 3 RC (les 3 pas sûr) pas sur 60 60% • Utilisé 1x et pas sûr pas sur 80 Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

Variations intra individuelle Sûr et Pas sûr 5x sûr sur 80 1 RC et 4 RI • • de 80 à 100% sur 100 4x pas sûr sur 80 • 3 RC et 1 RI • 3x 80% et 1x60% Degrés de certitude sur 100 100% pas sur 80 • Utilisé 2x et 2x sûr • 1 RI et 1 RC pas sur 80 80% • 3 sûr et 3 pas sûr sur 80 • 3 RI (les 3 sûr) et • 3 RC (les 3 pas sûr) pas sur 60 60% • Utilisé 1x et pas sûr 1 RI pas sur 80 • Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 34

comment méta Feedbacks cognitifs Réponse correcte incorrecte Feedback + - Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 36

comment méta Feedbacks métacognitifs Réponse correcte incorrecte Certitude conﬁant à trop élevée raison conﬁant Certitude prudent à trop prudent basse raison Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 37

comment méta Feedbacks cognitifs Feedbacks métacognitifs instantanés de tendance globaux Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 38

Feedbacks pour le tuteur Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 39

Feedbacks pour le tuteur Three types of knowledge situation (1993) misinformed uninformed informed Hunt Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 39

Hémispectres Hunt (1993) ; Jans et Leclercq (1999) Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 40

Hémispectres Hunt (1993) ; Jans et Leclercq (1999) Réponses incorrectes Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 40

Hémispectres Hunt (1993) ; Jans et Leclercq (1999) Réponses incorrectes Réponses correctes Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 40

Hémispectres Hunt (1993) ; Jans et Leclercq (1999) ; Leclercq (2003) Mé Ma graprise îtri ve se Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 41

Hémispectres Hunt (1993) ; JansM Leclercq (1999) ; Leclercq (2003) et Mé éco Ma graprise nn ais îtri ve san se ce Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 41

Hémispectres Hunt (1993) ; JansM Leclercq (1999) ; Leclercq (2003) et Mé éco Mi pri nn Co nn Ma gra se ais ais îtri ve san san se ce ce Nombre de réponses omissions CertitudeMontréal 2007 Jean-Loup Castaigne, AIPU, : de -100 à -0 Certitude : de 0 à +100 41

Des hémispectres dans mon jeu ! Des spectres, d’accord, mais des hémispectres ! Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 42

Hémispectres Mé Mé Mi p con Co Ma gra rise na iss nn ais îtri se ve an san ce ce omissions Prudence Conﬁance Joueur - Apprenant Parents Enseignants Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 43

Être sûr ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 45

Être sûr ? Quand ils utilisent l’expression verbale ‘sûr’, les participants associent principalement des certitudes s’étalant de 40% à 100% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 45

Être sûr ? Quand ils utilisent l’expression verbale ‘sûr’, les participants associent principalement des certitudes s’étalant de 40% à 100% Les utilisations de 0% et 20% ne représentant que trois utilisations sur les 65. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 45

Être sûr ? Quand ils utilisent l’expression verbale ‘sûr’, les participants associent principalement des certitudes s’étalant de 40% à 100% Les utilisations de 0% et 20% ne représentant que trois utilisations sur les 65. La certitude moyenne quand les personnes ont utilisé la notion ‘sûr’ est de 74%. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 45

Ne pas être sûr ? Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 46

Ne pas être sûr ? Quand ils utilisent l’expression verbale ‘pas sûr’, les participants associent principalement des certitudes s’étalant de 20% à 100% Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 46

Ne pas être sûr ? Quand ils utilisent l’expression verbale ‘pas sûr’, les participants associent principalement des certitudes s’étalant de 20% à 100% La certitude moyenne quand les personnes ont utilisé la notion ‘sûr’ est de 58%. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 46

Probabilités subjectives De Finetti: “It is only subjective probability that can give an objective meaning to every response and scoring method.” (p. 111) Bruno De Finetti (1906-1985), Italian probabilist and statistician « Methods of discriminating levels of partial knowledge concerning a test item » Brit. Journ. of Math. & Statist. Psychol., 1965, 18, 87-123. Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 47

Perspectives L’utilisation de valeur numérique ne diminue-t-elle pas l’immersion dans le jeu ? Mettre au point des questions et des feedbacks pertinents et variés Fournir des données quantitatives durant l’apprentissage est-il favorable ? Les seuils de 50% ne sont pas toujours pertinents Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 48

Plan Introduction Recueil de l’information Feedbacks délivrés Conclusion et perspectives Merci de votre attention Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 49

Jean-Loup Castaigne, AIPU, Montréal 2007 50

Métacognition et apprentissage par le jeu

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