Adultes et adolescents : à chacun sa façon d’apprendre !

19 juin 2018
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En France en 2011, 140 000 adolescents de moins de 18 ans sont sortis du système scolaire avant l’obtention de leur diplôme. 140 000 élèves en échec scolaire par an, c’est 140 000 raisons de se demander ce qui ne fonctionne pas dans notre système d’éducation. Des chiffres aussi importants amènent plusieurs questions légitimes : comment expliquer ce décrochage scolaire ? Quelles en sont les causes, et surtout comment améliorer la situation ?

En regardant de plus près les statistiques du décrochage scolaire, on s’aperçoit qu’il touche une certaine tranche d’âge correspondant à l’adolescence. Si les causes sont multiples : personnelles, relationnelles, sociales, familiales ou autres, la qualité de l’enseignement joue un rôle primordial. Le système scolaire doit fournir un environnement stable permettant aux élèves d’étudier dans de bonnes conditions et d’entretenir une culture de l’apprentissage et de la valorisation de l’individu grâce à son travail. En France, le système d’apprentissage du secondaire a pour caractéristique de reposer sur les notes : bonnes ou mauvaises, elles servent d’information ou évaluation (feedback en anglais) sur le travail produit et les apprentissages. Si les notes ont pour objectif d’évaluer les étudiants et leur niveau, elles ont aussi pour effet de classer les élèves et ainsi de créer une hiérarchie qui dévalorisera ceux qui obtiennent de mauvaises notes. Ces derniers sont dès lors plus susceptibles de se décourager, de moins s’investir et donc potentiellement, de décrocher du système scolaire.

 

Une période de changements

L’adolescence est une des étapes clés du développement d’un individu et cette période est également associée à une forte propension aux conduites dites à risques [1]. Parmi les causes de ces conduites, on retrouve une plus faible aversion aux risques et à la perte. Ces deux phénomènes semblent liés à certaines régions cérébrales comme l’amygdale et l’insula, deux zones du cerveau qui sont encore en phase de développement  à l’adolescence. Ces dernières étant impliquées dans le traitement des émotions et l’évaluation positive ou négative des éléments de l’environnement, les adolescents seraient donc moins sensibles aux risques et aux pertes, caractéristique que l’on ne retrouve pas chez la plupart des adultes. On peut se demander  quel est l’impact de ces différences entre adolescents et adultes sur les apprentissages. Dans notre système scolaire actuel, les élèves sont encouragés ou motivés suivant la méthode dite de la carotte et du bâton qui alterne entre récompense et punition pour influencer leur comportement. Mais pour trouver un équilibre bénéfique sur l’apprentissage, notamment pour les adolescents, faut-il favoriser les récompenses ou les punitions? Qui de « la carotte ou le bâton » est le plus efficace ?

 

Une histoire de contexte

C’est à ces questions qu’ont voulu répondre les chercheurs à l’initiative d’une étude publiée en 2016 [2]. Durant ces dernières années, plusieurs études ont montré que les adultes apprennent aussi bien dans des contextes de récompense (maximisation des gains et expériences positives) que dans des contextes de punition (minimisation des pertes et expériences négatives) [3,4]. Cette étude vise à tester ce phénomène chez les adolescents : apprennent-ils de la même façon dans des contextes de récompense et de punition ? Plusieurs participants volontaires, adolescents et adultes, sont venus au laboratoire pour effectuer une tâche sur ordinateur, afin que leurs stratégies soient comparées. Le participant est confronté à des contextes fluctuants, tantôt le contexte est positif (l’objectif est de maximiser les gains) ou tantôt le contexte est négatif (l’objectif est de limiter les pertes). Concrètement, le but est de choisir entre deux machines à sous qui n’apportent pas le même montant en euros. Dans le contexte positif, les machines peuvent faire gagner de l’argent, alors que dans le contexte négatif, elles en font perdre. Mais lorsque la machine ne fait rien gagner, la récompense est de 0, ce qui n’a pas du tout la même valeur lorsque l’on souhaite maximiser ses gains ou à l’inverse minimiser ses pertes.

 

Au fur et à mesure de l’expérience, le participant comprend progressivement qu’il existe différents contextes et le fait d’éviter une punition dans un contexte purement négatif (obtenir une récompense de 0) prend alors une valeur positive. Ce phénomène est appelé la contextualisation : lorsque l’on se trouve dans une telle situation, nous équilibrons intérieurement les valeurs de la plus grande à la plus faible, de façon à avoir une « bonne réponse » et une « mauvaise réponse » par contexte. Ainsi, la même option (par exemple, la valeur 0), présentée dans deux contextes différents, peut donc être la mauvaise option dans le cas de la machine qui fait gagner, mais la bonne option dans le cas de la machine qui fait perdre. Ce phénomène de contextualisation est central puisqu’il nous permet de faire des choix aussi efficaces dans les contextes positifs et négatifs.

 

Les auteurs ont montré que le phénomène de contextualisation n’est pas retrouvé chez les adolescents. Par conséquent, l’absence de ce processus implique des différences dans les choix des adolescents en fonction du contexte, contrairement aux adultes. Cela voudrait dire que les adolescents ont plus de difficultés à reconnaître les différents contextes. Sur le même test, les performances des adolescents sont moins élevées dans les contextes de punition que dans les contextes de récompense. On peut alors dire que pour les adolescents, l’apprentissage est plus efficace lorsqu’il s’agit d’obtenir une récompense que lorsqu’il s’agit d’éviter une punition.

 

Un système d’évaluation à ré-adapter

Quelles sont alors les implications de cette étude ? Tout d’abord, les adolescents sont par nature dans une période de maturation cérébrale qui influence grandement leurs réactions et leurs prises de décision. Ils sont moins bons pour appréhender les différents contextes, et apprennent moins bien dans un contexte négatif. La conséquence directe de cette difficulté à appréhender les feedback négatifs se traduit par une moins bonne évaluation des risques. Les adolescents ont alors plus de mal à éviter les punitions et n’en tirent pas profit au maximum. Ce résultat ajoute une pierre à l’édifice de la compréhension des conduites à risques des adolescents et en explique en partie le mécanisme. Lors de leur apprentissage scolaire, les adolescents apprennent mieux lorsqu’ils sont “récompensés” que lorsqu’ils sont “punis”.

Si l’on observe ce système scolaire à travers le prisme de ces résultats, on peut émettre l’hypothèse que le système d’évaluation, tel qu’il est appliqué actuellement, n’est pas optimal pour les élèves qui reçoivent principalement des retours négatifs. La mise en place d’un système d’apprentissage davantage basé sur la récompense, tout en évitant de classer les élèves en fonction de leur performance, est susceptible d’être plus profitable aux adolescents. En effet, si les adolescents sont plus sensibles à la carotte qu’au bâton, pourquoi ne pas généraliser la mise en place d’un système déjà existant dans certains établissements et dans d’autres pays : l’évaluation et validation par compétences. Ce système alternatif permet à l’élève de cibler ses propres difficultés, sans pour autant être dévalorisé par celles-ci vis-à-vis des autres élèves.

 

Les adolescents sont donc de manière générale moins sensibles aux punitions que ne le sont les adultes, et le fait qu’ils adoptent des comportements dits “à risques” est, d’après l’étude, la conséquence du fait qu’ils aient plus de mal à identifier et prendre en compte les retours d’information provenant de contextes négatifs. En élargissant les horizons et les perspectives, ces résultats peuvent également avoir un impact sur les politiques pénales, et notamment celles à l’égard des mineurs. L’adolescent étant un adulte en devenir, toutes les conditions doivent être mises en place pour lui permettre de se développer. On peut imaginer un système pénal privilégiant la fonction éducative ou rééducative plutôt que la fonction punitive, en favorisant les solutions positives de renforcement.

Henri Vandendriessche, Sophie Bavard & Fabien Cerrotti

 

 

Cet article est le fruit d’une collaboration menée entre Cog’Innov et l’équipe de recherche de Stefano Palminteri (Département d’Etudes Cognitives de l’École Normale Supérieure, INSERM). Pendant une journée, les formateurs de Cog’Innov ont proposé plusieurs ateliers de réflexion et exercices pratiques autour des thématiques suivantes : les interactions sciences-société, la transmission des sciences cognitives et les neuromythes, les techniques de vulgarisation (orale et écrite). À l’issue de cette journée, l’équipe disposait des outils nécessaires pour vulgariser ses principales connaissances, méthodes et théories : cet article en témoigne !  

 

Edition

Laure Duchamp et Alexandre Devaux

Illustration

Marianne Tricot est une illustratrice scientifique formée à l’École Estienne. Elle travaille en tant que free-lance et est à l’origine des Éditions Monocyte, structure d’auto-édition de vulgarisation scientifique et de
didactique visuelle.
https://www.mariannetricot.com/

 

Références

[1] Figner, B., Mackinlay, R. J., Wilkening, F., Weber, E. U. (2009). Affective and deliberative processes in risky choice: Age differences in risk taking in the Columbia Card Task. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 35: 709–730.

[2] Palminteri, S., Kilford, E. J., Coricelli, G., & Blakemore, S.-J. (2016). The Computational Development of Reinforcement Learning during Adolescence. PLoS Computational Biology, 12(6), e1004953.

[3] Palminteri, S., Khamassi, M., Joffily, M., & Coricelli, G. (2015). Contextual modulation of value signals in reward and punishment learning. Nature Communications, 6, 8096.
[4] Pessiglione, M., Seymour, B., Flandin, G., Dolan, R. J., & Frith, C. D. (2006). Dopamine-dependent prediction errors underpin reward-seeking behaviour in humans. Nature, 442(7106), 1042-1045.

 

Licence Creative Commons
Ce(tte) œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International.

Qui sont les auteures ?

Sophie Bavard
Originaire de Lyon et élevée à Bordeaux, Sophie est doctorante au Laboratoire de Neurosciences Cognitives Computationelles de l'Ecole normale supérieure (Paris). Titulaire d'une licence de mathématiques fondamentales et d'un master de neurosciences cellulaires de l'UPMC (Paris 6), ses principaux travaux en neurosciences cognitives portent sur des applications computationelles en prise de décision. Elle s'intéresse aux différentes stratégies que l'on utilise pour prendre des décision, leur variabilité inter-individuelle, et les neuro-pathologies qui émergent de leur dysfonctionnement.
Fabien Cerrotti
Je suis assistant recherche au Laboratoire de Neurosciences Cognitives Computationnelles (Paris) et parallèlement doctorant au sein du Centre de Recherche en Psychologie: Cognition, Psychisme, Organisations (Amiens). Je m'intéresse au rôle de l'apprentissage et de la mémoire dans la production de comportements et de choix, tant à la fois dans leurs fonctionnements normal que pathologiques. L’intérêt étant de pouvoir élaborer des méthodes de prise en charge pour des patients atteints de troubles neurologiques où la mémoire s'inscrit dans un contexte environnemental, prenant sens par la perception et l'action.
Henri Vandendriessche
Henri Vandendriessche est ingénieur en électronique et informatique. Il travaille au Département des Etudes Cognitives de l'ENS en tant que lab manager et est impliqué dans plusieurs activités de recherche, notamment sur les questions de prise de décision chez les individus souffrant de dépression.

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