Accueil

Les zappettes sont des boîtiers de vote électronique permettant de recueillir le feedback d’un groupe, compiler les réponses automatiquement et diffuser immédiatement les résultats. Vous trouverez dans ce document des exemples d’activités favorisant l’apprentissage en profondeur des étudiant-e-s.

L’apprentissage d’une matière complexe nécessite de comprendre et de maîtriser les articulations existantes entre les concepts et le cheminement d’un raisonnement ou d’une procédure. L’utilisation d’outils de visualisation permet aux enseignants de présenter leur contenu progressivement et aux étudiants de véritablement se l’approprier par reconstruction et reformulation.

La résolution de problème est un exemple d’activité intégrant plusieurs compétences. Il s’agit pour l’étudiant d’appréhender une situation, de la comprendre en l’analysant avec méthode et, finalement, de proposer une ou plusieurs solutions appropriées. Pour que l’apprentissage soit efficace, il est nécessaire que la solution soit découverte, par exemple par une combinaison de règles simples résultant en l’identification d’une règle (d’un concept) d’ordre supérieur. Ceci permettra à l’étudiant de faire face à toute situation similaire ou d’expliciter sa méthode de travail pour trouver la solution.

De nombreux outils ont été développés pour les besoins de l’enseignement des langues ou des domaines où l’acquisition des connaissances repose sur la pratique. Ces outils ont pour objectifs de diminuer la charge de travail répétitif de l’enseignant, de faciliter l’accès aux ressources pédagogiques et d’offrir des opportunités d’activités ciblées en fonction des besoins individuels des apprenants. Les dispositifs les plus sophistiqués proposent des palettes de fonctionnalités permettant l’interaction entre étudiants et enseignants, entre groupes d’étudiants, ainsi que des possibilités de suivi des progrès et de gestion de classe.

Permettre aux étudiants d’intervenir dans le choix des objectifs d’apprentissage est une manière de les engager dans une démarche active et motivante. Selon le contexte et la matière étudiée, une répartition négociée des thèmes à couvrir permet de construire collectivement un champ d’étude. Le processus de négociation des objectifs peut également être rendu visible, assurant à la fois la cohérence des propositions et le respect de l’équité dans l’attribution des tâches. La négociation peut déboucher sur la mise en place de parcours d’apprentissage individualisés.

Travailler avec des données est une étape de la démarche scientifique qui peut prendre plusieurs formes, selon l’objectif recherché par l’enseignant. Emettre des hypothèses, apprendre à collecter scientifiquement des données, les présenter, les analyser en regard d’une approche théorique et/ou à l’aide d’outils statistiques sont des activités souvent demandées aux étudiants dans le cadre de leur formation.

Acquérir un savoir de contenu, comprendre un phénomène complexe, développer des compétences d’analyse, ou être capable de résoudre un problème reposent sur la mémorisation préalable de multiples éléments factuels ou théoriques.

Les étudiants de ce cours/TP doivent à la fois prendre connaissance d’enjeux théoriques et sociaux liés à la matière, apprendre les bases de la modélisation à l’aide d’un langage visuel formel et se former aux pratiques de travail individuel et collectif de leur futur champ professionnel. L’enseignant a une préférence marquée pour la pédagogie active. Le nombre d’étudiants n’excède pas 15 personnes par classe. L’une des difficultés réside dans le fait que le niveau de connaissances préalables des étudiants est peu homogène, avec risque d’ennui pour les étudiants les plus avancés et d’une courbe d’apprentissage trop exigente pour les autres. Un autre défi provient du fait qu’aucun outil informatique actuellement disponible ne permet la réalisation de l’entier du scénario pédagogique.

Apprendre une matière académique ne se résume pas à écouter l’exposé d’un enseignant ou à lire un texte écrit: l’acquisition de nouveaux concepts passe également par leur exploration dans le cadre d’un travail personnel de l’étudiant. Il lui sera alors demandé de réfléchir à la manière dont s’articulent les concepts, à leurs conditions de validité, ainsi qu’aux limites de leur utilisation.

La capacité d’apprendre de manière autonome fait partie des compétences importantes pour les universitaires. L’enseignant identifiant des faiblesses dans ce domaine a la possibilité d’organiser des tâches spécifiquement destinées à renforcer le diagnostic des difficultés, la recherche de stratégies d’apprentissage et l’évaluation des progrès réalisés. Ces activités, tout en ajoutant une dimension à l’acquisition des connaissances, ont d’autant plus d’efficacité qu’elles sont partie intégrante de l’étude de la matière.

Analyser les conditions de validité d’une expérience, d’une démarche ou d’une théorie et défendre un point de vue scientifique, restituer et critiquer une argumentation sont des compétences intellectuelles requises au niveau universitaire. Nombre de séminaires et travaux dirigés ont pour but de développer ces compétences.

Lorsqu’il est souhaitable de recréer artificiellement des situations d’expérimentation complètes ou partielles, l’acquisition des connaissances peut se faire à l’aide de simulations, informatiques ou non. Celles-ci sont des reconstitutions de situations dans lesquelles l’intervention de l’étudiant, par l’introduction de paramètres, de décisions ou le déplacement d’objets, provoquera un effet observable. La pertinence des décisions et la précision des paramètres indiqueront le degré de maîtrise des concepts et connaissances factuelles, tandis que l’adéquation du résultat obtenu permettra à l’étudiant d’évaluer sa compétence.