Pour optimiser l'apprentissage, échouez 15% du temps
Les éducateurs reconnaissent depuis longtemps qu'il y a un «point idéal» en matière d'apprentissage - nous apprenons mieux quand nous sommes mis au défi de saisir quelque chose juste en dehors des limites de nos connaissances existantes.
Lorsqu'un défi est trop simple, nous n’apprendrons rien de nouveau. Mais nous n’apprendrons rien de nouveau non plus quand un défi est si difficile que nous échouons complètement ou abandonnons.
Alors, où se situe le sweet spot? Selon une nouvelle étude, c'est lorsque l'échec se produit 15 pour cent du temps.
«Ces idées qui étaient là-bas dans le domaine de l'éducation - qu'il y a cette 'zone de difficulté proximale' dans laquelle vous devriez maximiser votre apprentissage - nous avons mis cela sur un pied mathématique», a déclaré le professeur adjoint de l'Université de l'Arizona. psychologie et sciences cognitives Dr Robert Wilson, auteur principal de l'étude.
Wilson et des collaborateurs de l'Université Brown, de l'Université de Californie, de Los Angeles et de Princeton ont proposé la «règle des 85 pour cent» après avoir mené une série d'expériences d'apprentissage automatique dans lesquelles ils ont enseigné des tâches simples aux ordinateurs, telles que la classification de différents modèles en un seul. de deux catégories ou classer les photographies de chiffres manuscrits en nombres impairs par rapport à des nombres pairs ou en nombres faibles ou élevés.
Les ordinateurs ont appris le plus rapidement dans des situations où ils ont répondu avec une précision de 85%, selon les résultats de l’étude.
«Si vous avez un taux d'erreur de 15% ou une précision de 85%, vous maximisez toujours votre taux d'apprentissage dans ces tâches à deux choix», a déclaré Wilson.
Lorsque les chercheurs ont examiné des études antérieures sur l'apprentissage des animaux, ils ont constaté que la règle des 85% était également vraie dans ces cas, a-t-il ajouté.
Lorsque nous réfléchissons à la façon dont les humains apprennent, la règle des 85% s'appliquerait probablement à l'apprentissage perceptif, dans lequel nous apprenons progressivement par l'expérience et des exemples, a déclaré Wilson.
Par exemple, il faut du temps à un radiologue pour apprendre à faire la différence entre les images de tumeurs et de non-tumeurs.
"Vous vous améliorez dans la détermination d'une tumeur dans une image au fil du temps, et vous avez besoin d'expérience et vous avez besoin d'exemples pour vous améliorer", a déclaré Wilson. «Je peux imaginer donner des exemples simples, donner des exemples difficiles et donner des exemples intermédiaires. Si je donne des exemples vraiment simples, vous avez toujours raison à 100% et il ne reste plus rien à apprendre. Si je donne des exemples vraiment concrets, vous aurez raison à 50% et vous n’apprendrez toujours rien de nouveau, alors que si je vous donne quelque chose entre les deux, vous pouvez être à ce point idéal où vous obtenez le plus d’informations de chaque exemple particulier. »
Étant donné que les chercheurs ne regardaient que des tâches simples dans lesquelles il y avait une réponse claire, correcte et incorrecte, Wilson a déclaré qu'il n'irait pas jusqu'à dire que les élèves devraient viser une moyenne B à l'école. Cependant, il pense qu'il pourrait y avoir des leçons pour l'éducation qui méritent d'être approfondies.
«Si vous suivez des cours trop faciles et que vous les suivez tout le temps, alors vous ne tirez probablement pas autant d’objectifs d’une classe que quelqu'un qui a du mal à suivre le rythme», a-t-il déclaré. «L'espoir est que nous pourrons étendre ce travail et commencer à parler de formes d'apprentissage plus complexes.»
L'étude a été publiée dans la revue Communications de la nature.
Source: Université d'Arizona
