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 Les	  sciences	  de	  l’esprit	  et	  du	  cerveau	  face	  aux	  défis	  des	  technologies	  et	  de	                   ...
Nouvelles	  technologies	  –  Pas	  d’expérience	  –  Pas	  de	  tradi8on	  à	  respecter	  –  Intui8on	  souvent	  fallac...
Nouveaux	  savoirs	  •  On	  se	  tourne	  vers	  les	  sciences	  de	  l’esprit	  et	  du	  cerveau	     parce	  que	  	 ...
Nouvelles	  ques8ons	  •  Il	  faut	  iden8fier	  les	  voies	  efficaces	  pour	       l’u8lisa8on	  du	  savoir	  scien8fiqu...
RISQUES	  	  DE	  LA	  RENCONTRE	  ENTRE	  SCIENCES	  ET	  PRATIQUES	  	  	  
Risques	  	  1.  U2lisa2on	  du	  savoir	      scien2fique	  comme	      prescrip2f	      –  Filles	  et	  garçons	        ...
Risques	  2.  Effet	  persuasif	  du	      langage	  et	  des	  images	      du	  cerveau	  	         –  L’indica8on	  de	 ...
Risques	  3.  Diffusion	  de	  pseudo-­‐    science	  &	  mythes	      scien2fiques	      –  Distorsion	  du	  savoir	      ...
Risques	  3.a	  Distorsion	  du	  savoir	  produit	  par	  la	     Mythe	  des	  trois	  premières	  science	             ...
Risques	  3.b	  Mauvaise	  interpréta2on	  de	                                           Effet	  Mozart	  données	  scien2fi...
Risques	  3.c	  Simplifica2on	  excessive	  du	  savoir	     Cerveau	  droit/cerveau	  gauche	  produit	  par	  la	  scienc...
Risques	  4.  Cargo	  cult	  science	      –  Simplifica8on	  excessive	  de	         la	  méthode	  scien8fique	           ...
Risques	  4.1	  Mise	  en	  place	                                    Preuves	  d’efficacité	        –  Objec8f:	  Mesurer	 ...
Risques	  4.2	  Type	  de	  lien	                                    Preuves	  de	  dangerosité	                          ...
Risques	  4.3	  Significa2vité	  dans	  le	  monde	  réel	                                                                 ...
CONDITIONS	  	  DE	  LA	  RENCONTRE	  ENTRE	  SCIENCES	  ET	  PRATIQUES	  
Condi8ons	  1.  Avoir	  la	  bonne	  science	  est	  une	  condi8on	  nécessaire	      (savoir	  prouvé)	      –  Preuves	...
Condi8ons	  2.  Il	  faut	  en	  plus	  que	  le	  savoir	  porte	  directement	      sur	  technologies	  et	  méthodes	 ...
PERSPECTIVES	  DE	  LA	  RENCONTRE	  ENTRE	  SCIENCES	  ET	  PRATIQUES	  
Perspec8ves	  •  Ac8ons	  pra8ques	  pour	  favoriser	  l’adop8on	  du	  nouveau	  savoir	  :	        –  Diffusion	  de	  l...
Perspec8ves	  •  Ac8ons	  pra8ques	  pour	  favoriser	  la	  traduc2on	  de	  la	  recherche	     fondamentale	  en	  savo...
Perspec8ves	  •  Naissance	  d’un	  champ	  de	  recherche	  et	       applica8on	  en	  éduca8on,	  cogni8on,	  technolog...
APPENDIX	  :	  MODÈLES	  POUR	  UNE	  SCIENCE	  APPLIQUÉE	  DE	  L’APPRENTISSAGE	  
2	  Modèles	  :	  	                a.	  Evidence-­‐based	  medicine	  	  •                                         	      ...
Sackej	  et	  al	  2000	  
2	  Modèles	  :	  	                           b.	  Transla6onal	  medicine	        	                                  	  •...
hjp://www.ahscstrategicplan.org/uploadedFiles/AHSC/StrategicReport_final.pdf	  
De	  la	  médecine	  à	  l’éduca8on	        	  •    Dans	  sa	  généralité,	  cet	  ensemble	  ac8ons	  peuvent	  cons8tue...
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  1. 1.  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  
  2. 2. Nouvelles  technologies  –  Pas  d’expérience  –  Pas  de  tradi8on  à  respecter  –  Intui8on  souvent  fallacieuse  
  3. 3. Nouveaux  savoirs  •  On  se  tourne  vers  les  sciences  de  l’esprit  et  du  cerveau   parce  que     –  Elles  sont  per8nentes   –  Elles  sont  en  plein  développement    
  4. 4. 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  ?  
  5. 5. RISQUES    DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES      
  6. 6. 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)  
  7. 7. 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)  
  8. 8. 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   Lilienfeld  et  al  (2010)   science   Della  Sala  (ed.)  (2007)   OECD  (2002)   Howard-­‐Jones  (2010)  
  9. 9. Risques  3.a  Distorsion  du  savoir  produit  par  la   Mythe  des  trois  premières  science   années     –  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                                    Bruer  (1997)  
  10. 10. Risques  3.b  Mauvaise  interpréta2on  de   Effet  Mozart  données  scien2fiques     –  Données  non  confirmées     –  Données  étendues  sans     jus8fica8on  à  des  domaines     voisins  ou  écologiques                                         Rauscher,  Shaw,  Ky  (1993)   Chabris  (1999)  
  11. 11. Risques  3.c  Simplifica2on  excessive  du  savoir   Cerveau  droit/cerveau  gauche  produit  par  la  science   VAK  Learning  styles   –  Pour  prouver  des  idées   Brain  Gym   reçues     –  Ou  appuyer  des  idées   dépourvues  de  base   scien8fique     –  Et  de  preuve  d’efficacité   Hyaj  (2007)   Pashler  et  al  (2009)  
  12. 12. 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   Feynman  (1974)   expérimentaux  
  13. 13. Risques  4.1  Mise  en  place   Preuves  d’efficacité   –  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   Miller  &  Robertson  (2010)   et  réponses  correctes  sur  les   tâches  entraînées  
  14. 14. Risques  4.2  Type  de  lien   Preuves  de  dangerosité   Preuves  d’existence  •  Il  ne  faut  pas  confondre   –  Corréla8on  vs  causalité   –  Effets  à  long  et  à  court  terme  •  Nécessité  de  défini8ons   claires  et  standardisées   Ferguson    (2008)   Griffiths  (2010)  
  15. 15. Risques  4.3  Significa2vité  dans  le  monde  réel   Preuves  d’efficacité   Preuves  de  causalité    •  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,   Green,  Bavelier,  &  Dye  (2010)   mémoire,  capacités  visuospa8ales),  pas    Green  &  Bavelier  (2008)   sur  des  tâches  cogni8ves  proches;  le   Boot  et  al  (2008)   groupe  de  contrôle  s’améliore  aussi   (11430  sujets,  6  semaines)   Owen  et  al.  (2010)  
  16. 16. CONDITIONS    DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES  
  17. 17. 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…  
  18. 18. 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  
  19. 19. PERSPECTIVES  DE  LA  RENCONTRE  ENTRE  SCIENCES  ET  PRATIQUES  
  20. 20. 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  
  21. 21. 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  
  22. 22. 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  
  23. 23. APPENDIX  :  MODÈLES  POUR  UNE  SCIENCE  APPLIQUÉE  DE  L’APPRENTISSAGE  
  24. 24. 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    
  25. 25. Sackej  et  al  2000  
  26. 26. 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  ?  
  27. 27. hjp://www.ahscstrategicplan.org/uploadedFiles/AHSC/StrategicReport_final.pdf  
  28. 28. 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)  
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