un environnement virtuel d’apprentissage humain
Analyse de leur moment de présentation
Michel Beney*,** — Agnès Le Pallec*,**
* Laboratoire Informatique des Systèmes Complexes, UEB, (LISyc) 20 avenue Le Gorgeu, 29200 Brest
** Centre de Recherche sur l’Education, les Apprentissages et la Didactique, UEB CS 54310 153, rue Saint Malo, F-35043 Rennes cedex
{michel.beney, agnes.lepallec}@univ-brest.fr
RÉSUMÉ. Cette recherche analyse un problème didactique de conception d’un environnement virtuel d’apprentissage humain destiné à une pratique en autonomie. L’environnement peut être modifié et enrichi par des aides virtuelles dynamiques. Dans un cadre plus général de l’utilisation des aides par des apprenants, nous testons et comparons différents moments de présentation de ces aides du point de vue de leur effet sur la compréhension du problème.
Nous étudions deux situations d’apprentissage dans un TP de science en virtuel avec des étudiants volontaires. Nous montrons qu’il est plus efficace de présenter les aides avant de présenter le problème pour améliorer la compréhension de ce problème. Nous étendons la réflexion à leur fonction par rapport à l’activité qui peut, selon le cas, constituer une exploration ou une remédiation.
ABSTRACT. This research analyzes the didactic issue of designing a virtual learning environment intended for autonomous practice. The environment can be modified and enriched by virtual and dynamic helps. In a more general context of use of the helps by learners, we test and compare different moments in time for the presentation of the helps according to their impact on the learners’ understanding of the problems set to them. We study two learning situations in a virtual lab work in sciences with volunteer students. We show that providing the helps before submitting the problem results in a better understanding of the problem by the learners. We further discuss their effect in relation to the activity, and their possible roles as either exploratory or as remediation tools.
MOTS-CLÉS : environnement virtuel d’apprentissage humain (EVAH), questions de pédagogie, autoformation, aides virtuelles didactiques, compréhension, présentation des aides, fonction de l’aide.
KEYWORDS: virtual learning environment, pedagogical issues, self-training, virtual and didactic helps, understanding, presentation of the helps, roles of the helps.
DOI:10.3166/DS.9.131-150 © Cned/Lavoisier 2011
Introduction
Cette recherche porte sur l’utilisation d’aides par les apprenants de l’enseignement supérieur. Elle s’inscrit dans la conception d’un environnement virtuel pour l’apprentissage humain (EVAH) et cherche à favoriser la compréhension d’un problème en rapport avec des travaux pratiques scientifiques. La finalité de la réalité virtuelle consiste à permettre à une personne (ou à plusieurs), des activités sensorimotrices dans un monde artificiel (Fuchs, 1996). Dans l’environnement virtuel, le sujet interagit en temps réel à l’aide d’une interface comportementale qui permet une immersion. Son utilisation pour l’apprentissage humain peut présenter certains avantages par rapport à la situation réelle, comme réaliser des scénarios impossibles à reproduire dans la réalité (Lourdeaux, 2001). Il peut remplacer des activités qui peuvent présenter des risques ou être coûteuses (Mellet d’Huart, 2004).
Tout comme pour la réalité augmentée qui peut proposer une visualisation et une manipulation de mondes physiques difficilement représentables ou accessibles (Anastassova et al., 2007), le sujet est en face d’un écran où des objets peuvent être déplacés, grossis, retournés et qui peuvent imiter avec réalisme un contexte connu de travail. Plusieurs contextes d’enseignement/apprentissage sont concernés par les dispositifs de simulation virtuelle. Celui-ci peut intégrer un suivi à l’aide des traces générées par le système. L’enseignant peut alors exercer un contrôle sur l’activité des apprenants en suivant sur ordinateur, les traces de leurs manipulations (Baudoin et al., 2007a). L’enseignant peut également vouloir utiliser cette technologie comme complément à son cours en présentiel. C’est le cas pour une préparation du TP : une familiarisation avec les instruments permet une approche du problème et un gain de temps dans l’apprentissage pendant le TP réel (Dalgarno et al., 2009). Enfin, le dispositif en réalité virtuelle peut être proposé dans le cadre d’un enseignement totalement à distance (Galindo et al., 2007). Il s’agit alors d’un apprentissage autogéré sans que nécessairement l’enseignant en soit exclu car l’autonomie ne signifie pas pour autant absence d’accompagnement. Sans se substituer au travail de l’étudiant, il faut adapter la situation d’apprentissage et les aides au travail de l’apprenant (Albero et al., 2000). Enfin, la réalité virtuelle permet de laisser à l’apprenant la possibilité d’agir et de modifier le milieu.
Nous avons mis au point, avec l’aide de chercheurs en informatique, une paillasse virtuelle qui simule des travaux pratiques scientifiques. L’étudiant, sur cette paillasse peut exécuter diverses actions et profiter des possibilités qu’offre cette technologie, comme matérialiser en réalité augmentée des phénomènes invisibles. Ces possibilités sont autant de ressources que l’on peut mettre à disposition des étudiants. Nous nous appuyons sur un environnement en réalité virtuelle avec interface comportementale qui ne place pas le sujet en immersion totale mais lui permet cependant d’interagir avec des éléments virtuels dans un espace en 3D. Le principal avantage par rapport à la réalité virtuelle en totale immersion est la simplicité du dispositif puisqu’un simple PC suffit.
Notre terrain d’application est un TP de physique qui a déjà été étudié en pratique réelle puis simulé dans un environnement virtuel d’apprentissage humain (EVAH) (Baudoin et al., 2007a). Il est destiné à pouvoir être réalisé à distance, en pratique
autonome. Une des caractéristiques de ce TP est de permettre à un apprenant d’introduire des modifications du milieu tout en continuant à expérimenter. Ces modifications ont été élaborées afin d’aider un apprenant à améliorer sa compréhension du problème posé et des phénomènes physiques mis en jeu. Nous appelons ces modifications, des aides virtuelles ou ressources pour les apprenants. Ces aides ont été construites à partir des obstacles que rencontrent les étudiants dans la compréhension d’un problème scientifique.
Après avoir proposé un cadre de recherche en rapport avec les fonctions et les utilisations des aides, nous comparons différents moments de présentation de ces aides au cours de l’activité de l’apprenant avant de développer notre étude empirique et ses résultats que nous discutons.
Cadre de recherche
Comprendre et/ou réussir dans les travaux pratiques scientifiques
D’une manière générale, en TP, l’étudiant agit et s’interroge parallèlement sur son action. C’est donc une situation de double activité puisque l’apprentissage est la résultante de l’action et de la réflexion sur l’action, (Musial et al., 2008). Il existe deux sortes de TP. Les premiers pour lesquels les actions des étudiants sont guidées par des consignes qui renvoient à des savoirs et savoir-faire connus ou à apprendre. Dans ces TP, dits classiques, les étudiants manipulent des appareils, des objets et apprennent des méthodes. Les seconds sont plutôt orientés vers la découverte. Au contraire des précédents, les étudiants sont peu guidés dans leurs actions et doivent faire preuve de beaucoup d’initiative. Chaque TP est alors un cas particulier de situation problème à partir de laquelle l’étudiant développe sa compréhension par petites touches. Son activité mentale s’exerce dans un double mouvement, des informations qu’il se procure dans l’environnement vers ses connaissances et de ses connaissances vers les informations (Julo, 2002). C’est ainsi qu’il affine sa compréhension du problème posé.
Le but est que le sujet trouve par lui-même la solution du problème. Pour ce faire, il est nécessaire qu’il construise un plan d’action sous forme d’un schéma du problème.
Le passage d’une pratique en TP réel à une pratique en TP virtuel ne va pas de soi en ce qui concerne les attitudes des apprenants. D. Beaufils a déjà remarqué que les apprenants avaient tendance à considérer que ce qu’ils voyaient en agissant sur un milieu était préprogrammé et que tout ce qu’ils devaient faire étaient de montrer qu’ils parvenaient seuls à retrouver le bon résultat. (Beaufils et al., 2003).
La conception d’une aide à la compréhension peut poursuivre alors deux objectifs : soit favoriser l’invention d’une procédure, soit induire une évolution du schéma de problème. Dans le premier cas, il s’agira de viser la réussite par la construction d’une procédure de résolution. Dans le second cas, de faire progresser l’apprenant dans le processus de conceptualisation en « enrichissant » son schéma de problème, même si c’est de manière limitée. Il est ainsi possible d’identifier des
étapes successives de représentation et de compréhension d’une classe de problèmes (Cauzinille-Marmèche et al., 1998).
La fonction et la nature des aides virtuelles
Concevoir un EVAH, c’est nécessairement concevoir des aides pour l’apprenant, mais que doivent-elles apporter dans ce contexte et quel type d’aides faut-il proposer ?
Tout d’abord, les aides permettent un travail interactif avec le milieu, dans le cadre d’une pratique à distance. Mais, elles n’ont jamais pour fonction de donner la solution. Elles visent seulement à donner des indices utiles à l’apprenant. Elles doivent donc être conçues par un didacticien de la discipline et adaptées à chaque TP. Celui-ci repère d’abord les principales difficultés que rencontrent les étudiants et construit ensuite les aides didactiques qui doivent permettre de dépasser des obstacles récurrents.
Dans le cadre de TP scientifiques, elles peuvent permettre de renforcer des connaissances antérieures, d’expliciter des concepts abstraits ou de proposer des matérialisations des phénomènes invisibles. De manière générale, il est intéressant de proposer des représentations de ce qui ne peut être détecté par nos sens ou ne peut être observé sous tous les angles.
L’utilisation des aides par l’apprenant
Des études empiriques dans les années 1980 ont mis en évidence la nécessité d’une assistance aux apprenants (Caroll et McKendree, 1987, Fisher et al., 1985).
Mais l’utilisation des aides ne va pas de soi car les sujets n’ont pas nécessairement conscience de leurs difficultés et par conséquent n’évaluent pas bien s’ils ont besoin d’aide (Julien, 1999). Par ailleurs, tous n’ont pas les mêmes capacités à identifier leurs carences ou leurs difficultés (Aleven et al., 2004). Leurs actions pour rechercher de l’aide sont souvent inefficaces. Ils ont tendance à attendre trop longtemps avant de faire appel à des aides même quand ils sont dans une impasse (Aleven et al., 2000, Babin et al., 2009).
Si des aides leurs sont proposées, ils ne les utilisent pas alors qu’ils en auraient eu besoin (Beney et al., 2008), car pour avoir besoin d’information, il faut avoir de l’incertitude et donc des connaissances (Tricot, 2003). Cependant ils exploitent mieux les aides quand ils ont eu la possibilité de se rendre compte de ce qu’elles peuvent leur apporter (De Lièvre et al., 2006).
Les auteurs s’accordent pour préconiser des aides proactives (fournies par un tuteur humain ou informatique) qui sont contextualisées et permettent à l’apprenant d’avoir le sentiment d’être suivi et donc encouragé dans son activité (Albero, 2000, Demaiziere, 2004, De Lièvre et al., 2006, Babin et al., 2009). Pour ces auteurs,
imposer des aides dans l’activité pourrait ne pas être néfaste au regard du gain en terme d’apprentissage. Mais, proposer une aide modifie l’activité du sujet et peut devenir contre-productive par la perturbation qu’elle génère. Si le système envoie une aide, celle-ci est vécue comme intrusive (Horvitz et al., 2003), ce qui gêne le sujet dans sa réflexion ou le frustre de ne pas pouvoir le faire par lui-même (Schiaffino et al., 2004). Dans certains environnements informatiques, l’aide consiste souvent à associer à une erreur ou à une difficulté constatée, ou encore à un profil d’apprentissage donné, une solution particulière (Vincent et al., 2005).
La décision de l’utilisation des aides
Les sujets ne comprennent pas tous un problème scientifique de la même façon, ils font des plans d’actions différents ou se représentent différemment les phénomènes physiques. Certains environnements informatiques d’apprentissage humain (EIAH) proposent alors un guidage individualisé de l’apprenant. Pour cela, il faut tester préalablement les sujets pour les orienter vers des aides spécifiques en fonction de leur stratégie d’apprentissage, de leurs insuffisances théoriques, voire de leurs erreurs. Dans les projets AMBRE (Guin-Duclosson, 2004), PEPITE (Vincent et al., 2006) ou plus récemment ISTOA (Fernandes et al., 2009), une remédiation spécifique est proposée à partir des profils cognitifs et d’une typologie d’erreurs. Cette voie qui intéresse particulièrement les chercheurs en informatique, est plus sophistiquée mais nécessite des formations spécifiques à ces logiciels. Or, dans la situation réelle d’enseignement, un enseignant doit s’adapter à tous les apprenants, sans nécessairement faire des catégorisations. De plus, il faudrait presque le faire à chaque tâche proposée sachant qu’au cours de l’activité, les obstacles peuvent changer. Une autre possibilité consiste alors à repérer les catégories de problèmes ou d’obstacles rencontrés, de construire des aides didactiques spécifiques au problème et de les proposer à tous les apprenants.
Dans cette perspective constructiviste, les apprenants peuvent trouver ainsi une aide efficace sous réserve des conditions suivantes :
– de prendre connaissance des aides sans que leur travail de réflexion ne soit interrompu,
– de les afficher et de toutes les manipuler pour les découvrir,
– de repérer leurs propres difficultés pour choisir celles qui peuvent relancer leur réflexion.
Par ailleurs, les aides virtuelles peuvent être dynamiques c’est-à-dire qu’elles peuvent se modifier quand l’apprenant les manipule. Cette interactivité est une spécificité des EVAH. Or l’apprenant n’a pas l’habitude d’interagir avec des aides et ne connait pas les conséquences de cette interaction. Dans une précédente étude (Beney et al, 2008), il a été constaté que certains étudiants n’exploitaient pas pleinement les aides virtuelles. D’une part, ils les visualisaient simplement en les sélectionnant comme s’ils feuilletaient un catalogue, bien que la consigne leur était donnée de manipuler l’aide de manière interactive et que c’était justement cette
interactivité qui apportait un plus à l’apprentissage. Tout se passait comme s’ils utilisaient les ressources en tant qu’informations extérieures à l’activité, par exemple comme des liens hypertextes ou pop up pour lesquels les apprenants sont invités à arrêter leur activité et à aller chercher des informations supplémentaires censées les guider. Par ailleurs, au cours d’entretiens d’explicitation avec les étudiants, certains justifiaient leur non utilisation des aides comme la preuve de leur capacité à réussir par eux mêmes. Pour essayer de dépasser ces deux difficultés, il faut amener les étudiants à constater le potentiel des aides que nous leur proposons et les nommer ressources, pour éviter la notion inhibitrice de guidage ou de remédiation (Develotte et al., 2004). Mais comment procéder pour amener les apprenants à choisir les ressources qui leurs sont les plus utiles, sans perturber leur activité ?
Problématique de recherche : le moment de consultation des aides virtuelles
Si donc, nous ne voulons pas intervenir en proposant des aides dès que les apprenants sont en difficulté(s), il faut malgré tout pouvoir les amener à prendre connaissance de ces aides et à pouvoir les utiliser sans qu’il y ait une rupture dans leur activité. Dans ces conditions, il s’agit de déterminer quel est le moment le plus efficace pour présenter et faire prendre connaissance des aides ?
Il y a deux moments possibles de consultation de ces aides : – soit avant la présentation du problème à résoudre,
– soit à l’issue d’une première tentative de résolution du problème par l’apprenant.
Dans le premier cas, la présentation des aides, avant celle du problème, est en soi une tâche de découverte (Foucher et al., 2007), sans enjeu particulier, sans tension liée à la réussite. L’aide fait intégralement partie de l’environnement de travail (Tricot et al., 1998) ou peut être présentée avec la tâche initiale d’exploration et de manipulation de l’interface. Mais se pose le problème du sens que les étudiants donnent à ces aides et notamment de ce qu’ils vont pouvoir en faire lors de l’activité qui leur sera proposée : vont-ils pouvoir faire un lien entre ces informations décontextualisées et la simulation présentée ?
Dans le second cas, après avoir tenté de résoudre le problème, les sujets affichent et manipulent les aides. Elles prennent alors plus de sens par rapport à la tâche à exécuter. Mais, se posent alors deux autres difficultés, l’une associée à la symbolique de la remédiation, l’autre à la charge cognitive surajoutée. Ne vont-ils pas considérer ces aides comme une preuve et une stigmatisation de leurs erreurs ou de leur incapacité à résoudre le problème posé ? Sinon, ne vont-t-ils pas considérer les aides proposées comme une tâche supplémentaire nécessitant un nouvel effort ? Mais consulter des aides, est-ce suffisant ?
Pour évaluer la compréhension d’un problème, il est nécessaire de faire expliciter aux apprenants leurs conceptions. Le sujet est guidé dans son action par des modèles
opératifs qui lui sont spécifiques (Pastré, 2005). Ces modèles sont construits à partir de ses compétences, de ses connaissances antérieures et de son expérience. Si nous proposons aux étudiants d’expliciter le sens qu’ils attribuent aux aides, cela devrait les contraindre à mener une activité réflexive et une activité de conceptualisation.
L’étudiant transcrit en mots ou en schémas de fonctionnement, ce qu’il connaît ou comprend de ces aides. Cela permet ensuite de recueillir des indicateurs de compréhension.
En résumé, l’objectif de notre étude empirique est de tester s’il est préférable de proposer des aides virtuelles pendant la phase d’exploration ou pendant la phase d’apprentissage, en s’appuyant sur deux hypothèses :
– les aides doivent être mises en relation avec le contexte du problème posé pour leur donner du sens en tant qu’aide.
– l’explicitation des aides favorise la prise de conscience et la compréhension de ces aides ; elle permet de passer d’une conscience directe à une conscience réfléchie (Marcel, 2002).
Méthodologie
L’environnement virtuel
L’étudiant est face à une paillasse virtuelle utilisant l’EVAH MASCARET qui regroupe les modèles d’environnement (VEHA) et d’activités (HAVE). Pour une explication détaillée du système informatique, nous renvoyons les lecteurs intéressés à Baudouin et al, (2007). La paillasse comprend différents objets dont certains sont fixes et d’autres mobiles puisqu’ils peuvent être déplacés comme dans une pratique d’un TP réel. Elle comprend, en particulier, un bloc émetteur récepteur, une source de lumière, deux miroirs, une règle graduée, un bloc de résine, un socle et un oscilloscope.
L’étudiant peut zoomer, déplacer son champ visuel de droite à gauche, déplacer le bloc de résine et faire apparaître les ressources spécifiquement conçues pour la compréhension du TP. L’interface motrice utilise un clavier de 9 touches utiles pour les différentes actions. Les flèches gauche et droite permettent de déplacer le point de vue latéralement alors que les flèches haut et bas permettent de zoomer ou de reculer. Cette limitation du mode de navigation évite de se perdre dans l’environnement.
Nous proposons cinq aides qui doivent permettre à l’apprenant de : – colorier la partie de l’air qui entre en jeu dans les calculs, – afficher le trajet de la lumière,
– montrer que le passage de la lumière dans différents milieux se fait au ralenti, – figer une situation expérimentale et d’en garder la trace par la suite,
– afficher la formule de calcul utilisée par le système.
Figure 1. La paillasse virtuelle
Figure 2. Les aides virtuelles Colore la partie de l'air qui est concernée.
Nous avons fait le choix de ne prendre que quelques aides qui avaient été sélectionnées par les étudiants comme utiles (Baudoin, 2007b). Ce petit nombre permet à l’apprenant de les mobiliser rapidement sans avoir à rechercher dans une liste longue.
La passation
La tâche proposée est formulée ainsi : « vous devez mesurer exactement la vitesse de la lumière dans un milieu transparent (ici un bloc de résine) sachant que d’une façon générale, la vitesse de la lumière (notée c) se calcule par la formule c=ût1
L où L représente la distance parcourue par la lumière dans ce milieu et 't1 le temps de parcours mesuré à l’oscilloscope ».
Pour réussir l’activité, il faut avoir compris que les mesures des temps et des distances ne peuvent se faire par simple lecture des instruments de mesure. Il faut partir d’une situation donnée qui sera considérée comme une situation de référence et mesurer ensuite, par différence, les modifications que l’on crée, en déplaçant les miroirs ou bien en plaçant des objets transparents sur le trajet de la lumière.
L’expérience est sans consigne de limite de temps mais, de fait, dure environ une heure. Dix-huit étudiants de la même seconde année d’université, ayant eu le bac scientifique, sont volontaires pour l’expérience. La passation est individuelle et la confidentialité est requise. L’étudiant est averti que la finalité de l’expérimentation ne vise pas la réussite de la tâche mais la compréhension de celle-ci. Nous avons mis en place trois protocoles expérimentaux. Les sujets ont été répartis aléatoirement dans chaque protocole mais en faisant en sorte qu’il y ait parité pour chaque groupe entre filles et garçons. Nous avons vérifié a posteriori qu’il n’y avait pas de différence de « niveaux » entre les groupes. Pour cela nous nous sommes basés sur leurs notes d’examen universitaire dans les épreuves scientifiques.
Une première partie est commune aux trois protocoles. Elle consiste en une exploration de l’environnement virtuel dans le but de se familiariser avec les actions possibles sur la paillasse. Il s’agit d’apprendre à saisir le cube de résine pour le poser, de déplacer le miroir, de zoomer pour pouvoir lire la mesure avec précision sur la règle graduée et de déplacer son champ visuel vers la droite ou la gauche pour lire l’oscilloscope. Cette phase est sans limite de temps et de fait, dure de 5 à 10 minutes selon les étudiants. La seconde partie diffère selon le protocole dans lequel est affecté aléatoirement l’étudiant. Un protocole noté A propose aux étudiants de lire le problème de TP, de chercher à le comprendre pour le résoudre puis de remplir un questionnaire de compréhension du problème. Ensuite les étudiants doivent afficher chaque ressource numérique, la manipuler et remplir un questionnaire sur les aides. L’étudiant revient ensuite à son problème en essayant de le résoudre. Le TP virtuel prend fin quand le sujet le désire et il peut modifier à l’encre rouge ses réponses dans le questionnaire sur les aides. Dans le deuxième
protocole noté B, le sujet suit les mêmes consignes que celles du protocole A mais il ne remplit pas le questionnaire sur les aides. Dans le protocole C, les étudiants doivent utiliser les aides immédiatement après la phase d’exploration, avant que le problème de TP ne soit présenté. Les étudiants remplissent le questionnaire sur les aides puis sont invités à résoudre le problème. Quand ils estiment avoir terminé, ils remplissent le questionnaire de compréhension du problème et ils peuvent modifier à l’encre rouge leurs réponses dans le questionnaire sur les aides.
Les protocoles
Les trois protocoles d’expérimentation, A, B, C sont constitués en rapport avec : – le moment de présentation des aides,
– la description des aides.
Dans le protocole A, les aides sont proposées après avoir pris connaissance du problème et elles sont à expliciter en remplissant un questionnaire.
Dans le protocole B, les aides sont proposées aux étudiants après qu’ils aient pris connaissance du problème mais elles ne sont pas à expliciter.
Dans le protocole C, les aides sont proposées avant le problème à résoudre et elles sont à décrire en remplissant le même questionnaire que dans le protocole A.
A partir de nos hypothèses de départ, les étudiants du protocole A bénéficient d’une contextualisation des aides avant de les utiliser. Ils sont censés pouvoir les relier à un problème qu’ils ont rencontré et les aides devraient donc leur être plus bénéfiques. Par contextualisation, il faut comprendre l’interaction du sujet avec le contexte (Marcel, 2002). Les étudiants peuvent alors utiliser les aides de manière dynamique afin de les intégrer dans l’activité.
Entre les protocoles A et B, on compare le questionnaire de compréhension du problème rempli avant et après pour déceler si la description des aides permet de mieux comprendre le problème posé. Entre les protocoles A et C, on teste si le moment de présentation des aides a une influence sur la compréhension du problème et par ailleurs on compare le nombre d’éléments d’informations dans la description des aides citées par l’étudiant. Les consignes de chaque protocole sont affichées en permanence.
Nous avons aussi demandé aux étudiants, dans les trois protocoles, de remplir un questionnaire de compréhension du problème comprenant 8 questions :
– Avez-vous trouvé une solution dans l’air : si oui, laquelle et comment ? – Avez-vous trouvé une solution dans la résine : si oui, laquelle et comment ? – Dessinez le trajet de la lumière dans l’air depuis son émission à sa réception – Que fait la lumière quand elle passe dans la résine ?
– Avez-vous été gêné par la façon dont le temps est mesuré ? Pourquoi ?
– Est-ce que pour vous le décalage entre les deux courbes à l’oscilloscope mesure la différence entre le temps de sortie du signal et le temps d’arrivée ?
– Est-il important de connaître la position de l’émetteur et du récepteur ? – Je me pose les questions suivantes (ou il me manque des données comme)
Résultats
Etude comparative concernant la progression dans la résolution du problème
La première question « Avez-vous trouvé une solution dans l’air, si oui, laquelle et comment ? » invitait les étudiants à expliciter la façon dont ils avaient procédé.
Par ailleurs, nous avons gardé les traces de leurs calculs, ce qui nous a permis de vérifier la cohérence entre ce qui était écrit et ce qu’ils avaient fait.
Pour évaluer le degré de progression dans la compréhension du problème, nous avons réutilisé une catégorisation existante (Beney et al., 2004). Nous avons regroupé les réponses en seulement deux niveaux :
– niveau 1
Les étudiants font les mesures de distance et de temps directement à partir de la lecture des appareils sans tenir compte des conditions initiales.
– niveau 2
Les étudiants font les mesures de distance et de temps à partir de la lecture des appareils mais en tenant compte des conditions initiales et des changements introduits. Ce niveau indique une meilleure compréhension du problème parce que les éléments pertinents de la situation du problème ont été pris en compte.
Nous avons regroupé les réponses des étudiants, par niveau, en fonction du protocole dans le tableau 1.
Protocole Nombre d’étudiants dans le premier niveau
Nombre d’étudiants dans le second niveau
A 6 0
B 6 0
C 2 4
Tableau 1. Répartition des niveaux dans les différents protocoles
Les étudiants du groupe C ayant eu les aides, avant de prendre connaissance du problème, ont globalement mieux réussi que ceux des autres groupes, du point de vue de la compréhension du problème. Un test du Chi2, Chi2 (2,18) = 8,5 ; p< .02
corrigé (correction de Yales pour les effectifs compris entre cinq et dix) atteste de cette différence.
Etude comparative concernant la compréhension des aides
A partir d’une grille de référence commune, chaque expérimentateur a recensé et compté séparément les informations contenues dans les documents rendus par les étudiants. Dans la mise en commun des résultats, nous avons retenu le chiffre supérieur du nombre d’éléments d’informations citées dans la description de chaque ressource.
Sujets aide n° 1 aide n° 2 aide n° 3 aide n° 4 aide n° 5 Total
A1 2 2 1 0 0 5
A4 1 2 2 0 1 6
A5 1 1 2 0 0 4
A8 1 1 0 0 1 3
A10 2 1 1 0 0 4
A12 0 1 0 0 0 1
7 8 6 0 2 23 aide n° 1 aide n° 2 aide n° 3 aide n° 4 aide n° 5 Total
C13 2 1 1 0 1 5
C14 2 1 2 0 0 5
C15 2 2 2 0 0 6
C16 1 1 1 1 3 7
C17 0 2 0 1 1 4
C19 0 1 1 0 0 2
7 8 7 2 5 29
Tableau 2. Nombre d’informations pertinentes recueillies par étudiant dans les protocoles A et C, par ressource
Nous avons mis en relation le nombre d’informations reconnues par étudiant dans chaque ressource et la catégorie atteinte par ces étudiants.
Les étudiants du groupe C, ayant eu les aides avant de prendre connaissance du problème, ont globalement fait ressortir plus d’informations que les étudiants du groupe A.
Les étudiants du groupe C ayant eu les aides avant de prendre connaissance du problème ont globalement fait ressortir plus d’informations des aides que les étudiants des autres groupes.
Une analyse de la variance montre une différence entre étudiants F (1 ;10)=
5,84 ; p< .05. Ceux qui ont atteint une catégorie supérieure ont reconnu plus d’informations dans les aides que les autres.
Catégorie Nombre d’informations pertinentes
1 5 1 6 1 4 1 3 1 4 1 1 1 4 1 2 2 5 2 5 2 6 2 7
Tableau 3. Nombre d’informations pertinentes reconnues en fonction de la catégorie de performance atteinte par les étudiants des protocoles A et C
Etude comparative concernant la compréhension du phénomène physique et du problème posé
Concernant les erreurs : à la question 3 : « dessiner le trajet de la lumière dans l’air depuis son émission à sa réception » et à la question 4 : « que fait la lumière quand elle passe dans la résine ? », nous avons obtenu la répartition suivante :
Protocole Nombre de représentations fausses ou imprécises après
l’utilisation des aides Total A la question 3 A la question 4
A 5 4 9
B 6 1 7
C 2 0 2
Tableau 4. Nombre de représentations fausses ou imprécises après l’utilisation des aides en fonction des protocoles
Un test du Chi2, Chi2(2,36) = 8,5 ; p< .02 montre que les trois groupes sont différents. Si nous comparons A et C il y a une différence p< .01. Entre B et C il y a une différence à p< .01. Entre A et B, il n’y a aucune différence.
L’explicitation des aides n’a pas permis de faire évoluer la représentation des étudiants. Dans le protocole C, les étudiants ont moins de représentations fausses.
Discussion
Nous rappelons ici que nous avons présenté les aides aux apprenants sous le nom de ressources pour leur éviter l’effet négatif perçu de la notion d’aide.
Nos résultats montrent que les étudiants qui ont eu à utiliser les aides, avant de connaître le problème, non seulement les comprennent mieux, mais comprennent également mieux le problème que ceux qui ont eu à le résoudre avant de pouvoir utiliser ces aides. Ceci invalide notre première hypothèse qui postulait que les aides doivent être mises en relation avec le contexte du problème posé. Ces résultats seront discutés du point de vue de la fonction puis de l’explicitation de ces aides et du type d’aides proposé.
Fonction des aides, pour les apprenants, dans cet environnement
Proposer des aides avant que le problème auquel elles s’appliquent ne soit connu, constituait, dans notre hypothèse, un handicap. En effet, cela introduit une charge cognitive supplémentaire et peut apparaître comme une tâche en soi, différente du problème posé par la suite. Il semble qu’il n’en soit rien, au contraire, les aides ont permis de mieux comprendre le problème sans que le problème ne soit effectivement posé. Il semblerait que l’ajout d’aides soit vécu par l’étudiant comme une forme de
« béquille », indicateur d’une carence. Cette constatation avait déjà été faite dans Baudouin et al, (2007b). Il apparaît donc que la fonction des aides change, selon le moment de présentation. Elles passent d’une fonction d’information à celle d’une fonction de remédiation. Dans le premier cas, (présentation avant le problème posé) les étudiants qui ont affiché les aides le font sans avoir à se préoccuper d’effectuer une tâche spéciale. Cette première phase est une étape de familiarisation sans enjeu de réussite. Ils découvrent simplement des animations représentant des phénomènes physiques dans un environnement virtuel. Dans le second cas (présentation après le problème posé), les étudiants sont confrontés à cette difficulté qui engendre du stress, notamment le fait de ne pas trouver de solution. La présentation des aides devient alors synonyme de non réussite. Par ailleurs nous avions noté que les aides, quand elles étaient fournies au cours de l’activité elle-même, pouvaient constituer une activité et une tâche en soi, indépendantes de l’activité principale. Par exemple, Brown et al., (1989) ont montré que des apprentissages réalisés, dans le cadre d’une activité, n’étaient pas réutilisés dans des activités perçues par l’apprenant, comme différentes. Dans notre cas, les apprenants qui ont participé à cette expérimentation sont des étudiants. Ils ont déjà des habitudes et des attentes par rapport à l’activité qui leur est proposée (ici un TP). Elle leur est familière et renvoie à des représentations réalistes et concrètes de ce qui s’y passe et de ce qu’il faut faire. Les aides que nous avons élaborées renvoient à des représentations inhabituelles et non réalistes. De ce point de vue, elles peuvent apparaître comme étrangères à ce type d’activité. Les apprenants ont des habitudes qui ne leur permettent pas toujours d’envisager la nouveauté. Leurs représentations peuvent les amener à interpréter ce
qui se passe et ce qu’il faut faire de manière parfois erronée (Beney et al., 2001). Les aides sont ainsi interprétées en lien avec l’activité qui est demandée aux apprenants et cette interprétation peut être contre-productive. Nous montrons ici qu’il est nécessaire et profitable de dissocier l’activité liée à l’utilisation des aides de celle correspondant à la résolution du problème. Ce résultat indique qu’il faut éviter une interruption de l’activité de résolution de problème pour proposer des aides. La théorie de la charge cognitive peut également servir de modèle interprétatif des résultats obtenus (Amadieu et al., 2006). Le problème à résoudre dans le TP sollicite une charge cognitive intrinsèque élevée, ce qui laisse peu de place à une charge cognitive extrinsèque nécessaire pour l’effort de compréhension des aides virtuelles à consulter (Paas et al., 2003).
Rôle de l’explicitation des aides
Nos aides sont des aides interactives qui s’insèrent dans le milieu dans lequel les apprenants manipulent et pour qu’elles soient efficaces, elles doivent faire partie de l’activité. Concernant l’utilisation des aides, nous étions partis du constat que les apprenants utilisaient peu et (ou) mal les aides qui leur étaient proposées. Nous avons construit nos protocoles expérimentaux afin que les apprenants soient effectivement amenés à prendre connaissance des aides. Pour certains, nous avons demandé d’expliciter ce qu’ils comprenaient des aides.
Concernant l’hypothèse selon laquelle l’explicitation des aides favorise la prise de conscience et la compréhension de ces aides, nous n’avons pas pu la mettre en évidence entre les protocoles A et B. Il semblerait que le moment de présentation des aides soit un facteur dominant par rapport au facteur explicitation et que dans le cas où les aides sont présentées après avoir pris connaissance du problème, l’explication de ces aides n’améliore pas la compréhension. Cependant nous n’avons pas comparé deux groupes qui auraient eu les aides avant le problème : l’un explicitant les aides et l’autre non. Nous ne savons donc pas si l’explication des aides pourrait encore améliorer la compréhension. Ce que nous pouvons dire, c’est que les sujets qui ont extrait le plus d’informations des aides, sont aussi ceux qui ont atteint le plus haut niveau de compréhension du problème posé. Pour Jonnaert, (2002), il s’agit là du niveau de la compétence explicitée et réfléchie, par laquelle la personne met en mots ce qu’elle a compris et réalisé en situation.
La prise de connaissance des aides est une contrainte que nous avons introduite dans l’activité. A cette contrainte, nous avons associé une double liberté : le temps de résolution du problème n’était pas imposé et les apprenants étaient libres de faire ce qu’ils voulaient, sans avoir à en rendre compte. Nous avons donc laissé un contrôle psychologique élevé de ce point de vue et un contrôle pédagogique faible, ce qui favorise l’apprentissage auto-dirigé (Jezégou, 2008).
Nos résultats montrent que l’on peut effectivement amener les apprenants à utiliser les aides sans intrusion et en connaissance de cause tout en leur permettant
d’être actifs (au sens de leurs apprentissages) en présentant les aides en début d’activité. Cela est d’autant plus vrai que nos aides ont été construites pour s’insérer dans le milieu. Ce faisant, elles font partie de l’activité elle-même, ce qui contribue à éviter des ruptures d’activité. Cela contribuerait à dire qu’il faudrait construire les aides comme faisant partie de l’activité et non pas comme des ajouts.
Le fait que la présentation des aides en dehors du problème posé soit profitable indique également qu’il est possible de ne pas associer les aides à la détection d’une difficulté d’un apprenant à un moment donné de son activité avec le risque d’intrusion que nous avons signalé. Cela permet également de ne pas faire d’hypothèse a priori et d’interprétation de l’activité d’un apprenant. Par ailleurs, nous avions signalé qu’un TP ne se déroule jamais deux fois de la même façon et qu’un apprenant peut réussir une première fois et échouer une autre fois en fonction d’aléas non contrôlés. Dans ce cas il est difficile d’associer une aide à un profil particulier d’apprenant. La présentation des aides en début d’activité permet également de s’affranchir de cette contrainte et permet de laisser ensuite à l’apprenant un contrôle psychologique élevé.
Types d’aides proposées
Nous nous sommes limités à un nombre restreint d’aides qui ne prétendent pas faire face à l’ensemble des problèmes rencontrés par le sujet dans son TP. Ce nombre limité nous a permis d’imposer aux apprenants, une découverte obligatoire par manipulation. Un nombre plus élevé aurait rendu cette phase de notre protocole, impossible. Par contre, il est probable qu’un nombre plus important d’aides aurait pu améliorer l’efficacité de la compréhension du problème. En effet, l’étudiant peut avoir des difficultés qui ne trouveront pas à être solutionnées par les aides proposées.
D’autres aides à la compréhension sont envisageables. Tricot et al., (2008) préconisent, par exemple, de fournir un dispositif de sélection ou de hiérarchisation de l’information en fonction de réponses à un questionnaire d’entrée. D’autres auteurs comme Foucher et al., (2007) proposent dans leurs expériences, une plus grande diversification d’aides stratégiques. Par exemple des aides pour mobiliser des connaissances pré-requises, pour vérifier des principes, pour s’évaluer ou aller plus loin. Mais notre but était centré sur un problème bien circonscrit concernant le moment utile de présentation de ces aides interactives. Il s’agissait ici de tester l’intérêt de proposer ces aides avant de réaliser la tâche ou au cours de celle-ci. Nous avons fait l’hypothèse que le nombre d’aides était décorrélé du moment de présentation. Il faudrait pouvoir le vérifier.
Conclusion
Dans ce travail, nous avons cherché à favoriser, en pratique autonome, la compréhension d’un problème en rapport avec des travaux pratiques scientifiques.
Pour cela, nous proposons des aides qui peuvent être considérées comme des aides ponctuelles à l’élaboration d’une représentation opérationnelle (Tricot, 1998). Ces aides sont spécifiquement construites à partir de constats de difficultés récurrentes chez les apprenants. Elles visent à dépasser certains obstacles critiques de compréhension. Elles ont été construites pour s’intégrer dans le milieu dans lequel l’activité doit s’exercer. L’utilisation des aides par des apprenants n’est ni simple ni immédiate. Nous posons la question des conditions d’optimisation de leur utilisation. Pour cela, en nous appuyant sur d’autres recherches, nous avons étudié des situations expérimentales dans lesquelles les apprenants doivent prendre connaissance des aides et les utiliser Nous avons donc observé les sujets en situation, sans intervenir dans le guidage autrement que par la construction de protocoles. Ces derniers avaient pour but, d’une part, de favoriser la manipulation des aides dynamiques, d’autre part, de favoriser l’activité réflexive par des explicitations, tout en laissant libre l’apprenant par ailleurs.
Nous montrons que les étudiants qui ont eu à utiliser les aides, avant de connaître le problème, non seulement comprennent mieux les aides, mais les utilisent mieux que ceux qui ont eu d’abord le problème à résoudre. Nous avons interprété ce résultat de deux points de vue : la valeur que les apprenants accordent à la notion d’aide et le fait que les aides doivent être intégrées dans l’activité elle-même et non pas perçues comme une activité différente. Dans ce cas il est plus efficace de proposer d’utiliser les aides avant l’activité elle-même afin de favoriser leur intégration dans l’activité ensuite. Ce faisant, cela permet de ne pas avoir de rupture dans l’activité. Il faudrait donc pouvoir construire les aides comme faisant partie de l’activité. Par ailleurs, les étudiants ont déjà des habitudes et des attentes par rapport à l’activité qui leur est proposée. Cette activité s’appuie sur des représentations visibles de ce qui s’y passe. Au contraire, les aides construites afin d’amener les apprenants à réfléchir sur les principes mis en œuvre dans l’activité, renvoient à des représentations inhabituelles et non réalistes. Ceci peut correspondre à une rupture d’activité et dans ce cas, il faut faire travailler les étudiants sur l’utilisation des aides d’abord (c’est-à-dire dans un contexte qui ne renvoie pas à une activité connue). Nous retrouvons là une problématique qui pourrait être élargie à la réalité augmentée (RA). En effet, en RA, les apprenants sont amenés à y superposer des représentations différentes.
Cependant il reste un certain nombre de questions. Nous avons dit qu’il fallait pouvoir construire les aides comme faisant partie de l’activité, cela étant, il y a une limite, celle de leur nombre. Nous avons utilisé un nombre restreint d’aides et nous n’avons pas testé leur efficacité en tant que telle, nous voulions comparer l’efficacité du moment de leur présentation. Il s’agirait de savoir si un nombre restreint d’aides adaptées est plus efficace qu’un grand nombre. Enfin, nous n’avons pas pu conclure sur l’effet de l’explicitation comme facteur permettant de rendre plus efficace l’utilisation des aides. Il s’agirait de pouvoir le montrer.
Construire un environnement d’apprentissage, en tant que concepteurs didacticiens, demande une posture et une vigilance particulière en rapport avec l’optimisation de la situation d’apprentissage. Ici, nous avons associé à un temps de contrainte (découverte
et manipulation des aides) un temps d’autonomie (l’utilisation libre des aides virtuelles dans le cadre de la résolution du problème). L’association ordonnée de ces deux temps est nécessaire pour répondre à la fonction d’un logiciel de type simulation (De Vries, 2001). D’abord imposer une découverte active des aides avant de proposer librement son exploitation dans le contexte de la résolution du problème. Ainsi, il y a évitement des deux obstacles que sont la non-connaissance des aides dans le cas de l’autonomie complète et éviter l’intrusion dans la phase réflexive, si le guidage de l’étudiant est strictement orchestré par un système de remédiation.
Bibliographie
Albero B., (2000). L’autoformation en contexte institutionnel – Du paradigme de l’instruction au paradigme de l’autonomie, Paris, l’Harmattan.
Aleven V., Koedinger K. R. (2000). “Limitations of student control: Do students know when they need help?”, G. Gauthier, C. Frasson, & K. VanLehn (Eds.), Proceedings of the 5th international conference on intelligent tutoring systems, ITS 2000 Berlin: Springer- Verlag, p. 292-303.
Aleven V., McLaren B., Roll I., Koedinger K. R. (2004). “Toward tutoring help seeking:
Applying cognitive modeling to meta-cognitive skills”, J. C. Lester, R. M. Vicari, F.
Paraguaçu (Eds.), Proceedings of ITS 2004, Maceio, Brazil: Springer-Verlag, p. 227-239.
Amadieu F., Tricot A., (2006). « Utilisation d’un hypermédia et apprentissage : deux activités concurrentes ou complémentaires ? », Psychologie française, n° 51, p. 5-23.
Anastassova M., Burkhardt J.-M., Mégard C., Ehanno P., (2007). « L’ergonomie de la réalité augmentée pour l’apprentissage : une revue », Le Travail Humain, vol. 70, n°2, p. 97-125.
Babin L.-M., Tricot A., Mariné C., (2009). “Seeking and providing assistance while learning to use information systems”, Computers and Education, vol. 53, p. 1029-1039.
Baudouin C., Beney M., Chevaillier P., Le Pallec A., (2007a). « Utilisation de traces pour l’analyse de l’activité des apprenants : le cas de travaux pratiques en réalité virtuelle », STICEF, vol. 14, p. 1-24.
(http://sticef.univlemans.fr/num/vol2007/07baudouin/sticef_2008_baudouin_07.htm) Baudouin C., Beney M., Chevaillier P., Le Pallec A., (2007b). “Analysis of Virtual usage in a
Virtual Environment for Learning”, Actes du colloque INTUITION, Athènes, 4-5 octobre.
Beaufils D., Richoux B., (2003). « Un schéma théorique pour situer les activités avec des logiciels de simulation dans renseignement de la physique », Didaskalia, n° 23, p. 9-38.
Beney M., Sere M.-G., (2001). « Entre réussir et comprendre ou de l’effet des consignes opératoires sur la compréhension des procédures de mesurage en TP de physique de premier cycle universitaire»,Didaskalia,n° 19, p. 9-37.
Beney M., Guinard J-Y., (2004). « L’évaluation de l’efficacité du guidage dans les Travaux pratiques de Deug : un problème méthodologique complexe », Didaskalia, n° 24, p. 29-64.
Beney M., Le Pallec A., Chevaillier P., Baudouin C., (2008). « Aides et guidages en utilisant la réalité virtuelle. Le cas des TP virtuels », Actes du 5e colloque international de Questions de pédagogie dans l’enseignement supérieur, Télécom Bretagne, p. 87-98.
Brown J.S., Collins A., Duguid P., (1989). “Situated cognition and the culture of learning”, Educational Researcher, vol. 18, p. 32-42.
Carroll J.M., McKendree J., (1987). “Interface design issues for advice-giving expert systems”, Communications of the ACM, n° 30, p. 14-31.
Cauzinille-Marmèche E., Julo J., (1998). “Studies of micro-genetic learning brought about by the comparison and solving of isomorphic arithmetic problems”, Learning and Instruction, vol. 8, n° 3, p. 253-269.
Dalgarno B., Bishop. AG., Adlong W., Bedgoad DR., (2009). “Effectiveness of a Virtual Laboratory as a preparatory resource for Distance Education chemistry students”, Computers and Education, vol. 53, n° 1, p. 853-865.
De Lièvre B., Depover C., Dillenbourg P., (2006). “The relationship between tutoring mode and learners’use of help tools in distance education”, Instructional Science, n° 34, p. 97- 129.
Demaizière F., (2007). « Didactique des langues et TIC : les aides à l’apprentissage », ALSIC, vol. 10, n° 1, p. 5-21.
Develotte C., Pothier M., (dir.) (2004). La notion de ressources à l’heure du numérique.
Notions en questions, n° 8, Lyon, ÉNS Éditions.
De Vries E. (2001). « Les logiciels d’apprentissage : panoplie ou éventail ? », Revue Française de Pédagogie, n°137, p. 105-116.
Fernandes H., Carron T., Ducasse S., (2009). « Guidage macroscopique de l’apprentissage », Actes du colloque Environnements informatiques pour l’apprentissage humain, INRP.
Fisher G., Lemke A., Schwab T., (1985). “Knowledge-based help systems”, L. Borman, B.Curtis (Eds.), Proceedings of CHI’85 (International Conference on Human Factors in Computing Systems), San Francisco, CA, April 1985. New York: ACM Press and Addison Wesley, p. 161-167.
Foucher A.L., Pothier M., (2007). « Aides stratégiques dans un environnement d’apprentissage en FLE », ALSIC, vol. 10, n° 1, p. 145-157.
Fuchs P., (1996). Les interfaces de la réalité virtuelle
,
AJIIMD, les Presses de l'Ecole des Mines de Paris, ISBN 2-9509954-0-3, 210 pages.Galindo M., Marquié D., (2007). « Machines virtuelles au service de la pédagogie en ligne », Distances et savoirs, vol. 5, n° 2, p. 245-255.
Guin-Duclosson N., (2004). « Représentation des connaissances dans l’EIAH AMBRE-add », Actes du colloque TICE, p. 164-171.
Horvitz E., Apacible J., (2003). “Learning and Reasoning about Interruption”, Proceedings of ACM International Conference on Multimodal Interfaces (ICMI’03), November 2003, Vancouver, Canada, p. 20-27.
Huang H-M., Rauch U., Liaw S-S., (2010). “Investigating Learners’ Attitudes toward Virtual Reality Learning Environments: Based on a Constructivist Approach”, Computers and Education, n° 55, p. 1171-1182.
Jezegou A., (2008). « Apprentissage autodirigé et formation à distance », Distances et savoirs, vol. 6, n° 3, p. 343-364.
Jonnaert P., (2002). Compétences et constructivisme : un cadre théorique, Liège, Editions de Boeck.
Julien H., (1999). “Barriers to adolescents’information seeking for career decision making”, Journal of the Americain Society for Information Science, vol. 50, n° 1, p. 38-48.
Julo J., (2002). « Des apprentissages spécifiques pour la résolution de problèmes ? », Grand N, n° 69, p. 31-52, http://www-irem.ujf-grenoble.fr/revues/revue_n/
Lourdeaux D., (2001). Réalité virtuelle et formation : conception d’environnements virtuels pédagogiques, Thèse de doctorat, Ecole des Mines de Paris.
Marcel J.-F., (2002). « Le concept de contextualisation : un instrument pour l’étude des pratiques enseignantes », Revue Française de Pédagogie, n° 138, p. 103-113.
Mellet d’Huart D., (2004). De l’intention à l’attention. Contributions à une démarche de conception d’environnements virtuels pour apprendre à partir d’un modèle de l’(én)action, Thèse de doctorat, Université du Maine.
Musial M., Tricot A., (2008). « Enseigner pour que les élèves apprennent : une évidence ? 1ère Partie » Technologie - Sciences et Techniques Industrielles, n° 156, p. 20-27.
Paas F., Renkl A., Sweller J., (2003). “Cognitive load theory and instructional design recent developments”, Educational Psychologist, n° 38, p. 1-4.
Pastré P., (2005). « La conception de situations didactiques à la lumière de la théorie de la conceptualisation dans l’action », Rabardel P., Pastré P., (Dir.), Modèles du sujet pour la conception. Dialectiques activités développement, Toulouse, Octarès.
Schiaffino S., Armandi A., (2004). “User-interface agent interaction personalization issues”, Journal of Human-Computers Studies, vol. 60, n° 1, p. 129-148.
Tricot A., Pierre-Demarcy C., El Boussarghini R., (1998). « Définitions d’aides en fonction des types d’apprentissages dans des environnements hypermédias », Rouet J.-F. et La Passardière B., (de) (dir.), Hypermédias et apprentissages 4, Paris, INRP/EPI, p. 41-58.
Tricot A., (2003). Apprentissage et recherche d’informations dans des documents électroniques, Mémoire d’habilitation à diriger des recherches, Université de Toulouse 2.
Vincent C., Delozanne E., Grugeon B., Gélis J.-M., Rogalski J., Coulange L., (2005). « Des erreurs aux stéréotypes : des modèles cognitifs de différents niveaux dans le projet Pepite », Actes de la conférence EIAH 2005, Montpellier, INRP, p. 297-320.
