Les 10 innovations pédagogiques qui vont (peut-être) faire 2016 | L’instit’humeurs

Les 10 innovations pédagogiques qui vont (peut-être) faire 2016 | L’instit’humeurs

Pour la 4ème année consécutive, l’université en ligne britannique The Open University publie son étude prospective « Innovating pedagogy », qui présente les innovations dont on parlera cette année dans le domaine de l’éducation. Certaines sont déjà à l’œuvre ici ou là, d’autres sont encore quasi-théoriques, chacune tente à sa façon de faire en sorte que l’élève apprenne mieux, dans de meilleures conditions, de manière plus efficace, plus adaptée au monde moderne, aux technologies et à l’état actuel des sciences. La plupart de ces pistes sont issues de recherches universitaires et destinées à leurs étudiants, mais elles sont appelées à irriguer diversement les réflexions et les pratiques éducatives quel que soit le niveau d’apprentissage.

L’apprentissage hybride (Crossover learning)

Il s’agit, à l’instar de la classe inversée, de transcender les lieux, les différents temps, supports et cadres sociaux de l’.

L’apprentissage par l’argumentation (Learning through argumentation)

En développant les outils de l’argumentation scientifique telle que la pratiquent les professionnels, les élèves sont amenés à décrire et expliquer leur démarche réflexive aux autres élèves.

L’apprentissage fortuit (Incidental learning)

L’idée est de trouver comment exploiter avec efficacité les apprentissages qui ont lieu de manière non intentionnelle, non programmée : on apprend des choses très différentes sans en avoir l’intention, de manière incidente, chez soi, dans les bureaux, au musée, sur les outils mobiles (ordinateur, Smartphone, tablette)…

L’apprentissage fondé sur le contexte (Context-based learning).

Le contexte nous aide à apprendre à partir de l’expérience. En interprétant les nouvelles informations selon le contexte dans lequel elles surviennent, et en les reliant à ce que nous savons déjà, on comprend mieux leur pertinence et leur sens.

Penser informatique (Computational thinking)

Le but est de trouver comment résoudre des problèmes en utilisant les techniques issues de l’informatique, telles que le processus itératif (répétition d’une séquence d’instructions), le débogage, la reconnaissance des schémas connus, la création d’algorithmes, la méthode de décomposition des problèmes (en sous-problèmes traitables plus efficacement), etc.

Apprendre les sciences dans des labos pilotés à distance (Learning by doing science with remote labs)

Utiliser les équipements et la technologie coûteuse des laboratoires peut désormais se faire à distance, pour les étudiants, grâce à des systèmes de contrôle délocalisés s’appuyant sur des robots et des caméras.

L’apprentissage incarné (Embodied learning).

L’apprentissage incarné reconnait que nous sommes des créatures avec des corps qu’on utilise pour explorer, créer, travailler et construire – comme c’est le cas quand on apprend un sport.

L’enseignement adaptable (Adaptive teaching).

Comme le dit l’étude, la personnalisation est le chainon manquant de l’. Depuis des décennies la recherche en éducation tente de développer des méthodes d’instruction personnalisée qui répondent au comportement de chaque élève ou prennent en compte les états mentaux de chacun et corrigent les incompréhensions et les confusions.

L’analyse des émotions (Analytics of emotions).

L’analyse des émotions permet de fournir des apprentissages personnalisés fondés sur les réponses émotionnelles des élèves. Les méthodes automatisées de suivi du regard et de reconnaissance faciale peuvent permettre d’analyser la manière dont les élèves apprennent et réagissent d’un point de vue émotionnel et cognitif.

L’évaluation furtive (Stealth assessment).

Une des méthodes qui pourraient servir l’apprentissage personnalisé, entendu comme un vaste processus de compréhension et de développement des aptitudes et des outils de chaque élève, est l’évaluation furtive.

De nombreuses recherches restent cependant à mener sur ce sujet, qui pose également des questions d’éthique, au vu de la quantité de données amassée sur chaque élève.

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