Apprentissage adaptatif : contraster les approches behavioriste et cognitiviste

Cela fait des années qu’on en parle, mais comme leur présence dans les classes se fait sentir de manière de plus en plus prégnante, il me semble utile de consacrer quelques lignes à la question de l’apprentissage adaptatif. C’est un mot un peu fourre-tout, et je pense qu’il est bon de creuser la question pour s’y retrouver dans la jungle des applications edtech. La connaissance des théories de l’apprentissage permet de mieux comprendre les différentes formes d’apprentissage adaptatif. Certaines sont héritières d’un behaviorisme ancien, les applications n’étant alors souvent guère plus qu’une version digitalisée des machines à enseigner de Skinner (ce qui ne retire rien à leur efficacité putative, qu’on se le dise). Les secondes, fondées sur le cognitivisme, sont nettement plus complexes, et ne courent clairement pas les rues. Vu leur importance historique, et la place que cette forme d’apprentissage adaptatif occupe dans la recherche sur l’intelligence artificielle en éducation (les tuteurs cognitifs par exemple), je pense qu’il est bon de l’évoquer de temps à autre.

Le behaviorisme est issu de l’étude du comportement animal. L’apprentissage y est vu sous le prisme du couple stimulus-réponse. La complexité de la cognition de l’apprenant n’est pas niée, comme l’une des figures les plus connues du mouvement, Skinner le rappelle de manière récurrente. Néanmoins, du fait de sa complexité justement, elle est traitée comme une boîte noire, qui n’a pas vocation à être ouverte. On s’intéresse, en entrée, à différentes méthodes pédagogiques, et, en sortie, aux performances de l’apprenant, sans chercher à étudier ce qui se passe entre les deux. Le conditionnement opérant représente une approche emblématique du behaviorisme. Il consiste à entraîner suffisamment les apprenants de sorte à mémoriser des informations ou des procédures de la manière la plus efficace possible, avec un système de renforcement des apprentissages fondé notamment sur les récompenses et sur une maîtrise de la temporalité dans l’organisation des tâches.

Si l’on se place dans une logique behavioriste, dans le champ des technologies éducatives, la différenciation pédagogique se traduit par ce que l’on nomme l’enseignement programmé et les machines à enseigner (mon directeur de thèse, Eric Bruillard, a consacré un ouvrage au sujet). Ainsi, la répétition espacée pour la mémorisation à long terme, ainsi que les systèmes à embranchement, relèvent de l’enseignement programmé. La ludification, ou gamification dans la littérature anglo-saxonne, avec ses badges, ses compétitions, ses trophées, relève également avant tout du behaviorisme, tout du moins lorsque l’on fait appel à une récompense immédiate pour renforcer un apprentissage ou un comportement.

Si vous avez utilisé des applications de mémorisation comme Memrise, Quizlet ou Anki, ou les « répétiteurs » de sites de langues comme Babbel, alors vous avez touché à cette forme d’apprentissage adaptatif, qui, si elle correspond certes à de personnalisation, n’est pas de l’intelligence artificielle. Anecdote amusante, des soldats américains – de vrais génies – avaient utilisé ce site pour mémoriser où se situaient les bombes nucléaires américaines stockées en Europe (pour se rappeler le nom des bases, notamment). Les cartes Quizlet étaient visibles du grand public. Beaucoup considèrent le behaviorisme comme une théorie datée, mais on ne peut raisonner en ces termes. Force est de constater qu’une grande partie des technologies éducatives contemporaines sont d’obédience behavioriste. Il y a la science d’une part, et les tendances des applications d’autre part.

Le cognitivisme constitue sur le plan philosophique à bien des égards un prolongement du behaviorisme, mais cette fois on ouvre la boîte noire. C’est la métaphore de l’esprit comme programme informatique. On s’intéresse aux processus cognitifs à l’œuvre dans l’esprit de l’apprenant, décomposant son esprit en un nombre plus ou moins important de boîtes en interconnexion. Le modèle ACT* d’Anderson (Figure 1) constitue l’un des exemples les plus connus de modèles cognitifs employés dans des technologies éducatives, notamment dans les tuteurs cognitifs, forme d’intelligence artificielle pour l’apprentissage relativement méconnue.

Figure 1. Le modèle ACT* d’Anderson schématisant le processus cognitif d’un apprenant

Les tuteurs cognitifs doivent être pensés pour une tâche en particulier. Ce n’est pas comme dans la forme behavioriste de l’apprentissage adaptatif, ou l’on peut entasser pêle-mêle des centaines de flashcards interactives aussi bien pour l’apprentissage des langues que pour la mémorisation des capitales d’Amérique du Sud. Un chercheur pourra passer sa vie à perfectionner un tuteur cognitif qui n’aura qu’une seule fonction : enseigner l’addition à des enfants qui débutent sur le sujet. Des milliers de lignes de code pourront être écrites pour cette seule tâche, et il faudrait refonder depuis zéro (ou presque) tout le travail si l’on passait à une tâche d’une autre nature (comme la Tour de Hanoï). Du fait de cette complexité, vous n’avez sûrement jamais entendu parler de cette forme d’IA, mais elle existe depuis des décennies. Vous verrez, un jour elle sera scolarisée à grande échelle et dépassera sûrement par ses performances les bonnes vieilles approches behavioristes, mais il faudra alors une batterie de tuteurs intelligents (intelligent tutoring systems en anglais) qui auront des origines variées.

Je suis volontairement resté un peu abstrait, mais dans un prochain billet je reviendrai plus en détail sur les approches behavioristes de l’apprentissage adaptatif. L’enseignement programmé a encore de beaux jours devant lui, et il est bon de ne pas la confondre avec de « vraies » intelligences artificielles pour l’éducation. Après, je me garderais d’établir une hiérarchie. Je ne cherche qu’à lever des confusions d’origine terminologique.

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