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Enregistrement W4225545444 · doi:10.26034/cortica.2022.1956

Mieux comprendre les mécanismes cérébraux d’apprentissage pour faciliter la mise en application des connaissances issues de la recherche et favoriser la réussite scolaire des élèves

2022· article· fr· W4225545444 sur OpenAlexaff
Lorie‐Marlène Brault Foisy

Notice bibliographique

RevueCortica · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience, Education and Cognitive Function
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Résumé Souvent désignée « décennie du cerveau », la décennie des années 90 a été marquée par l’accroissement des connaissances neuroscientifiques et l’avènement de nouvelles technologies d’imagerie cérébrale. Ces progrès en neurosciences ont progressivement mené la communauté de recherche à se questionner sur les retombées possibles des connaissances neuroscientifiques pour le domaine de l’éducation. Une nouvelle approche de recherche interdisciplinaire a ainsi émergé : la neuroéducation. Cette approche s’intéresse à des problématiques propres au milieu de l’éducation à l’aide d’un niveau d’analyse qui est celui du fonctionnement cérébral. La neuroéducation cherche donc à établir un pont entre le fonctionnement cérébral, les mécanismes liés à l’apprentissage et l’enseignement. De l’avis de plusieurs chercheurs et organisations internationales, une meilleure compréhension du cerveau pourrait en effet fournir des pistes intéressantes afin de mieux comprendre ce qui caractérise différents apprentissages sur le plan cérébral et, ultimement, guider le choix d’approches pédagogiques mieux adaptées à l’organisation et au fonctionnement du cerveau des élèves. D’une part, la neuroéducation permet en ce sens une compréhension plus fondamentale de différents apprentissages scolaires en s’intéressant aux changements qui s’opèrent durant l’apprentissage grâce à la neuroplasticité. D’autre part, plusieurs recherches ont mis en évidence que la neuroplasticité ne serait pas infinie et présenterait certaines limites. Elle serait en effet influencée par différentes contraintes, en particulier par la structure et l’organisation initiale du cerveau, c’est‑à‑dire l’architecture cérébrale préalable à l’apprentissage. Dans la lignée des recherches menées en psychologie cognitive, les résultats des recherches en neuroéducation fournissent déjà des points de repère intéressants pour guider le choix de certaines stratégies pédagogiques. Néanmoins, la mise en application des résultats de recherche à la salle de classe représente un défi considérable. À cet égard, le présent article vise à discuter de l’idée qu’une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux d’apprentissage pourrait faciliter la mise en application des connaissances issues de la recherche et ainsi favoriser la réussite scolaire des élèves. Mots-clés : neuroéducation; contraintes cérébrales; neuroplasticité; enseignement Abstract Often referred to as the "decade of the brain," the decade of the 1990s was marked by the growth of neuroscience knowledge and the advent of new brain imaging technologies. These advances in neuroscience gradually led the research community to question the potential impact of neuroscientific knowledge on the field of education. A new interdisciplinary research approach has thus emerged: neuroeducation. This approach focuses on problems specific to the field of education using a level of analysis that is that of brain function. Neuroeducation therefore seeks to establish a bridge between brain functioning, the mechanisms related to learning and teaching. In the opinion of several researchers and international organizations, a better understanding of the brain could indeed provide interesting avenues to better understand what characterizes different learning processes at the brain level and, ultimately, guide the choice of pedagogical approaches that are better adapted to the organization and functioning of the students' brain. On the one hand, neuroeducation allows for a more fundamental understanding of various school learning processes by focusing on the changes that occur during learning through brain plasticity. On the other hand, several studies have shown that neuroplasticity is not infinite and has certain limits. It would indeed be influenced by different constraints, in particular by the initial structure and organization of the brain, i.e. the cerebral architecture prior to learning. In line with research in cognitive psychology, neuroeducational research findings already provide valuable insights to orient the choice of teaching strategies. Nevertheless, the application of research findings to the classroom presents a considerable challenge. In this respect, the present article aims to discuss the idea that a better understanding of the brain mechanisms of learning could facilitate the application of research findings and thus promote the academic success of students. Keywords: neuroeducation; brain constraints; neuroplasticity; teaching

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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