Curiosité, apprentissage et numérique. Que dit la recherche ?

La curiosité est définie comme « un désir de savoir, de voir ou d’expérimenter qui motive un comportement exploratoire orienté vers l’acquisition de nouvelles informations » (Litman, 2005). Il s’agit d’un facteur important qui améliore la faculté de prendre en charge des activités complexes (Von Stumm et al., 2011), de s’engager dans un apprentissage (Metz, 2008), ou encore de mieux mémoriser de nouvelles informations (Jepma et al., 2012). En effet, notre cerveau apprend et mémorise mieux l’information lorsqu’on la cherche et la trouve tout seul, en posant des questions ou en explorant l’environnement par exemple, et non pas en la recevant passivement (Bulgren et al., 2011).

Malgré cette importance, plusieurs études montrent que les contenus pédagogiques d’aujourd’hui encouragent très peu les enfants à être curieux (Engel et al., 2011 ; Engel et al., 2006 ; Fortus, 2014), les réduisant généralement à une seule bonne réponse et ne les incitant pas à poser des questions, expression principale de la curiosité épistémique. Pour cela, plusieurs travaux se sont intéressés à l’étude de la curiosité dans les salles de classe, dans le but de concevoir des interventions pédagogiques qui peuvent améliorer cette capacité chez les jeunes apprenants. Leurs observations montrent qu’il s’agit, en effet, d’une compétence malléable (Jirout, Vitiello, Zumbrunn, 2018) qui peut être suscitée par des signaux verbaux et non verbaux [tels que la confrontation avec des dilemmes, l’encouragement à l’autoréflexion, etc. (Ceha et al., 2019 ; Gordon et al., 2015 ; Alaimi et al., 2020)], afin de favoriser le confort avec l’incertitude et d’encourager le questionnement et l’exploration pour la résoudre. 

Dans ce contexte, nous proposons avec cet article de présenter, dans un premier temps, les obstacles qui peuvent empêcher les élèves d’adopter des apprentissages dirigés par la curiosité épistémique et les interventions pédagogiques qui peuvent y remédier. Dans un deuxième temps, nous parlons du rôle du numérique pour faciliter l’implémentation de telles interventions et renforcer leur efficacité.

Bien que l’apprentissage basé sur le questionnement soit à l’avant-garde de l’éducation moderne(Kuhlthau et al., 2015), plusieurs études montrent que la curiosité diminue avec la scolarité formelle (Engel, 2011). Plus particulièrement, les comportements de questionnement basés sur la curiosité s’avèrent presque absents des salles de classe d’aujourd’hui : les questions des élèves sont très souvent des questions de mémoire ne nécessitant pas beaucoup de travail cognitifet de raisonnement profond (Humphries, Ness, 2015 ; Graesser, Person, 1994), ce qui contribue très peu à accroître leur curiosité (Bjork, 2017).

Plusieurs facteurs peuvent en être responsables, par exemple les obstacles linguistiques (Humphries, Ness, 2015) (i.e. les élèves n’ont pas les capacités linguistiques pour formuler des questions complexes), la peur du jugement social des camarades de classe (Post, Walma van der Molen, 2019) (i.e. perception négative de la curiosité et du fait de poser des questions en classe), la tendance des enseignants à poser les questions en classe et laisser aux élèves la partie réponse, etc.

Plus important encore, un des facteurs qui freine la curiosité des individus est ce qu’on appelle « l’illusion de la connaissance » : il s’agit de la tendance des élèves à surestimer leurs niveaux de connaissance et ne pas être conscients des informations qui leur manquent, aussi appelés des knowledge gaps (Loewenstein, 1994), ce qui les empêche d’adopter des comportements de recherche d’information ou des comportements curieux. Ce problème provient principalement de leur manque de réflexion sur leurs propres apprentissages et de leur incapacité à évaluer leurs niveaux de connaissance, justement. 

Cette capacité d’auto-évaluation et la conscience des knowledge gaps sont des facteurs très importants pour stimuler la curiosité de l’individu car quand on se rend compte qu’il nous manque une information ou que nos connaissances ne correspondent pas à celles nécessaires pour comprendre l’environnement, un objectif de connaissance à acquérir va apparaître. Cet objectif est généralement motivateur d’un comportement dirigé par la curiosité — comme la génération d’une question —, qui est initié afin de pouvoir compenser le knowledge gap identifié et acquérir la connaissance manquante (Berlyne, 1978). 

Pour remédier à ces problèmes, plusieurs travaux de recherche encouragent les enseignants à mettre en place des entraînements spécifiques pour familiariser les élèves avec les notions d’auto-évaluation, de questionnement et les aider à être plus à l’aise face à leurs incertitudes (Jirout, Vitiello, Zumbrunn, 2018 ; Cranton, 2016). Cependant, de tels ateliers peuvent être difficiles à mettre en place car cela demande aux enseignants de trouver du matériel pédagogique spécifique pour chaque composante de connaissance (i.e. des aides linguistiques pour faciliter le questionnement curieux, des familiarisations avec les stratégies d’apprentissage basées sur la curiosité, etc.) ; ce qui peut être une tâche particulièrement chronophage. Dans ce cadre, un nouveau corps de la recherche s’est donc intéressé au rôle du numérique et à la façon de profiter de ses avantages pour faciliter l’implémentation d’entraînements pédagogiques à la curiosité.

Comme mentionné ci-dessus, les environnements sociaux ont une influence primordiale sur les comportements curieux exploratoires des enfants et leur motivation à apprendre (Engel, 2011). Pour cela, plusieurs études ont examiné la possibilité d’utiliser des agents artificiels sociaux pour stimuler la curiosité des enfants vu leur attractivité.

Dans l’étude de Ceha et al. (2019) par exemple, les auteurs ont implémenté un robot social qui exprime de la curiosité (en posant des questions et simulant des auto-réflexions à haute voix) et ont étudié si les élèves vont essayer d’imiter ces comportements. Le robot jouait le rôle d’un partenaire curieux d’apprentissage durant un cours sur les propriétés physiques des roches. Leurs résultats ont montré que, effectivement, les élèves étaient sensibles à ces comportements curieux du robot et qu’ils les ont adoptés dans leurs propres stratégies d’apprentissage durant les tâches suivantes. De plus, dans le travail de Sher et al. (2019), les participants ont utilisé une application web qui encourageait les comportements d’exploration autonomes pour comprendre le contenu d’un cours, via un agent virtuel. Leurs résultats ont montré une exploration plus longue et un meilleur apprentissage des connaissances par rapport aux élèves qui ont suivi un parcours traditionnel basé sur le fait de donner des instructions directes sur le cours, suggérant ainsi que l’exploration améliore l’apprentissage autonome.

Par ailleurs, les travaux de Abdelghani et al. (2022) ont proposé d’utiliser les agents conversationnels virtuels pour aider les enfants à être plus conscients de leurs knowledge gaps et à savoir les poursuivre en utilisant les outils linguistiques adéquats. Pour cela, ils ont proposé une plateforme web qui propose trois entraînements différents : 1) savoir faire de l’auto-réflexion pour pouvoir identifier des incertitudes en encourageant l’auto-évaluation explicite des compétences, 2) savoir poursuivre ces incertitudes en donnant des aides linguistiques et sémantiques pour poser les questions curieuses adéquates et 3) savoir utiliser la capacité d’auto-questionnement pour faire plus d’explorations des ressources et gagner des nouvelles compétences en autonomie. Leurs résultats ont montré l’efficacité de telles interventions et, plus particulièrement que, plus les élèves ont pu faire de l’auto-réflexion, plus ils ont posé des questions curieuses et exploré différentes informations, et plus ils ont progressé (voir Figure 1).

Illustration de la collaboration élève-agent conversationnel durant les 3 étapes de l’entraînement à la curiosité – Abdelghani et al. (2022).

Enfin, et dans une autre série d’études proposant des technologies éducatives curieuses, Clement B. (2018) a développé un algorithme de personnalisation des exercices proposés à l’élève selon son état de curiosité : l’exercice qui est proposé à un moment précis correspond à celui qui a le plus de probabilité de susciter la curiosité de l’élève et de l’amener à faire le plus de progrès d’apprentissage. L’utilisation de tels algorithmes de personnalisation basés sur la curiosité a montré que les élèves étaient significativement plus motivés pour apprendre que lorsque les séquences d’apprentissage étaient prédéfinies à la main et identiques pour tous les élèves.

Les comportements dirigés par la curiosité demandent une prise de conscience de ses propres points forts et limites de compétences. Ces facteurs peuvent être incités et améliorés avec l’aide des technologies éducatives : à travers l’imitation d’un agent virtuel curieux, la collaboration avec un agent pour résoudre une tâche, etc. Les études travaillant sur ces interventions montrent aussi que ces comportements curieux ont un impact positif direct sur les progrès d’apprentissage que les élèves peuvent réaliser. Ces différents résultats viennent consolider l’importance des pédagogies dites « actives » qui encouragent les élèves à réfléchir sur leurs propres actions et à résoudre des problèmes de manière indépendante (Hohmann et al., 1995).

Les résultats de ces travaux motivent la mise en œuvre de telles approches à la fois dans les salles de classe et dans les environnements d’apprentissage en ligne.

Rania Abdelghani, doctorante en technologies de l’éducation, INRIA de l’Université de Bordeaux, EvidenceB.

• Encourager les élèves à réfléchir sur leurs propres connaissances en leur donnant plus de possibilités pour exprimer explicitement leurs niveaux de confiance dans certaines compétences. Laisser la possibilité de passer certaines questions lors des évaluations est aussi une bonne stratégie pour les pousser à penser à ce qu’ils sont vraiment sûrs ou pas de connaître ; ce qui peut les aider à identifier des incertitudes et être plus curieux.
• Aider les élèves être plus à l’aise face à leurs incertitudes en réduisant leur perception et émotions négatives qui peuvent être associées à cette expérience (e.g. stress, anxiété de ne pas savoir quelque chose, etc.). Ceci peut se faire à travers la « normalisation » du fait d’avoir des incertitudes et l’explication que la compensation des incertitudes est tout à fait contrôlable à travers l’adoption de comportements précis (e.g. poser des questions aux enseignants, etc.).
• Proposer plus d’activités qui incitent les élèves à poser des questions « curieuses », plutôt que donner des instructions directes. Ceci peut se faire en adoptant des stratégies plus « actives » pour initier un cours, par exemple : commencer par demander aux élèves de poser une question « critique » par rapport au sujet à aborder, puis de poursuivre cette question en explorant de manière autonome certaines ressources pédagogiques précises. Demander ensuite d’utiliser ce questionnement et ces explorations pour formuler une réponse à la problématique principale du sujet, etc.
• Expliquer aux élèves l’importance de travailler pour le plaisir et de l’intérêt d’apprendre ; cela doit être leur principale motivation durant leurs activités d’apprentissage en classe, plutôt que de chercher des récompenses externes telles que les bonnes évaluations, félicitations…

• Abdelghani, R., Oudeyer, P. Y., Law, E., de Vulpillieres, C., et Sauzéon, H. (2022). Conversational agents for fostering curiosity-driven learning in children.  International Journal of Human-Computer Studies, vol. 167. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2022.102887.
• Alaimi, M., Law, E., Pantasdo, K. D., Oudeyer, P. et Sauzéon, H. (2020). Pedagogical Agents for Fostering Question-Asking Skills in Children. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems.
• Berlyne, D. E. (1978). Curiosity and learning. Motivation and emotion, 2(2), p. 97-175.
• Bjork, R. A. (2017). Creating desirable difficulties to enhance learning. Crown House Publishing.
• Bulgren, J. A., Marquis, J. G., Lenz, B. K., Deshler, D. D. et Schumaker, J. B. (2011). The effectiveness of a question-exploration routine for enhancing the content learning of secondary students. Journal of Educational Pychology, 103(3), p. 578-593. 
• Ceha, J., Chhibber, N., Goh, J., McDonald, C., Oudeyer, P. Y., Kulić, D. et Law, E. (2019, May). Expression of curiosity in social robots. Design, perception, and effects on behaviour. Proceedings of the 2019 CHI conference on human factors in computing systems, p. 1-12.
• Clement, B. (2018). Adaptive personalization of pedagogical sequences using machine learning. Thèse de doctorat en informatique, Université de Bordeaux.
• Cranton, P. (2016). Understanding and promoting transformative learning. A guide to theory and practice. Stylus Publishing, LLC.
• Engel, S et al. (2006). Open pandora’s box : Curiosity and imagination in the classroom.Thomas H. Wright Lecture. Occasional Paper Series. Child Development Institute, Sarah Lawrence College.
• Engel, S. (2011). Children’s need to know: Curiosity in schools. Harvard Educational Review, 81(4).
• Fortus, D. (2014). Attending to affect. Journal of Research in Science Teaching, 51(7), p.821-835.
• Gordon, G., Breazeal, C. et Engel, S. (2015, March). Can children catch curiosity from a social robot? Proceedings of the Tenth Annual ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, p. 91-98.
• Graesser, A. C. et Person, N. K. (1994). Question asking during tutoring. American Educational Research Journal, 31(1), p. 104-137.
• Hohmann, M. et Weikart, D. P. (1995). Educating young children: Active learning practices for preschool and child care programs. Ypsilanti, MI: High/Scope Press.
• Humphries, J. et Ness, M. (2015). Beyond who, what, where, when, why, and how: Preparing students to generate questions in the age of common core standards. Journal of Research in Childhood Education, 29(4), p. 551-564.
• Jepma, M., Verdonschot, R. G., Van Steenbergen, H., Rombouts, S. A. et Nieuwenhuis, S. (2012). Neural mechanisms underlying the induction and relief of perceptual curiosity. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 6, p. 5.
• Jirout, J. J., Vitiello, V. E. et Zumbrunn, S. K. (2018). Curiosity in schools. Dans G. Gordon (Ed.), The new science of curiosity(p. 243–265). Nova Science Publishers. 
• Kuhlthau, C. C., Maniotes, L. K. et Caspari, A. K. (2015). Guided inquiry: Learning in the 21st century, 2^nd Edition, Abc-Clio.
• Litman, J. (2005). Curiosity and the pleasures of learning: Wanting and liking new information. Cognition & Emotion, 19(6), p. 793-814.
• Loewenstein, G.(1994). The psychology of curiosity: A review and reinterpretation. Psychological ulletin, 116(1), p. 75-98.
• Metz, K. E. (2008). Narrowing the gulf between the practices of science and the elementary school science classroom. The Elementary School Journal, 109(2), p. 138-161.
• Post, T. et Walma van der Molen, J. H. (2019). Development and validation of a questionnaire to measure primary school children’s images of and attitudes towards curiosity (the CIAC questionnaire). Motivation and Emotion, 43(1), p. 159-178.
• Sher, K. B. T., Levi-Keren, M. et Gordon, G. (2019). Priming, enabling and assessment of curiosity. Educational Technology Research and Development, 67(4), p. 931-952.
• Von Stumm, S., Hell, B. et Chamorro-Premuzic, T. (2011). The hungry mind: Intellectual curiosity is the third pillar of academic performance. Perspectives on Psychological Science, 6(6), p. 574-588.

Date de publication : Mai 2023