Chapitre 1.

Les théories de l’apprentissage et les systèmes multimédias

Denis Legros
Emmanuelle Maître de Pembroke
Assia Talbi

« L’une des exigences de base de l’école du futur est de préparer les élèves au travail en réseau et
de les intégrer à la société de l’information dans laquelle la connaissance constitue la ressource
fondamentale pour le développement économique et social. L’institution scolaire est contrainte
d’adapter sa pédagogie et son enseignement. Les nouvelles technologies de l’information et de la
communication peuvent contribuer à transformer l’apprentissage et l’enseignement et à rendre le
système capable d’évoluer et de répondre aux défis. » (Lehtinen et al., 1998, n.p.)

Les travaux consacrés aux effets des systèmes multimédias sur l’apprentissage
sont rares en France. De nombreuses études, essentiellement américaines, nous
mettent en garde depuis de nombreuses années sur l’inefficacité de ces systèmes.
Selon Clark (1994), les médias en général ne sont que de simples véhicules qui
présentent des informations, mais n’aident pas le sujet à construire les connaissances.
Dans une revue de question, Kozma (1994) n’a relevé aucune recherche mettant
clairement en évidence l’effet positif des systèmes multimédias sur l’amélioration de
l’apprentissage. Dès 1986, Clark et Salomon pensaient même qu’il ne fallait plus
perdre de temps sur ce sujet avant qu’une nouvelle théorie de l’apprentissage
multimédia ne soit développée. Et ils jugeaient indispensable d’entreprendre des
recherches, afin de mettre clairement en évidence les effets des fonctionnalités
multimédias sur l’apprentissage. Contrairement à ce qui se passe en France, les
travaux conduits sur cette question aux États-Unis constituent aujourd’hui un
domaine de rechercheconsidérable. Les revues spécialisées se comptent par dizaines.
L’exploration de ce champ immense nous a plongés dans la

Denis Legros, Emmanuelle Maître de Pmbroke & Assia Talbi – mars 2001
perplexité. Comment peut-on ignorer tous ces travaux, alors que l’utilisation des
technologies de l’information et de la communication (TIC) à l’école se généralise ?
Le moment semble favorable pour faire le point et contribuer à l’explicitation
des théories de l’apprentissage qui sont souvent implicitement à la base des systèmes
et des outils multimédias.
Le but de ce chapitre est de présenter une synthèse des principaux travaux,
essentiellement américains, sur l’étude des rapports entre théories de l’apprentissage
et systèmes d’aide à l’apprentissage. Cette synthèse doit contribuer à apporter
quelques éléments de réponse à trois questions que pose à l’école le développement
de l’utilisation des technologies de l’information et de la communication : quelle est
l’influence des théories de l’apprentissage sur la conception et l’utilisation en classe
de ces environnements techniques ? En quoi ces environnements techniques
modifient-ils les modèles théoriques de référence et influencent-ils nos conceptions
de l’enseignement ? Quels bénéfices peut-on espérer en tirer pour améliorer
l’efficacité de l’apprentissage et de l’enseignement ?
La plupart des spécialistes de l’apprentissage et de l’enseignement, et, en
particulier, les responsables et les formateurs des Instituts universitaires de
Formation de maîtres (IUFM) sont conscients de la nécessité de développer auprès
des futurs enseignants la connaissance des bases cognitives de l’apprentissage et des
effets des nouvelles technologies sur l’apprentissage. Ces bases constituent en effet
les fondements indispensables à tout acte d’enseignement. Quel que soit le domaine
de connaissances enseigné, il apparaît en effet difficile de concevoir des scénarios
pédagogiques incluant des environnements d’apprentissage sans connaître
précisément le fonctionnement cognitif de l’apprenant dans les activités proposées et
les effets de ces environnements sur ces activités.
Sans ces bases, l’enseignant s’appuie dans sa pratique sur des conceptions
souvent confuses, partielles, et qui renvoient le plus souvent au paradigme
béhavioriste, c’est-à-dire à une conception de l’apprentissage conçu comme un
conditionnement (Burton, Moore & Magliano, 1996). Dans sa formation et dans sa
pratique, il passe alors l’essentiel de son temps à construire des cours, c’est-à-dire à
organiser les informations à proposer aux élèves en s’appuyant le plus souvent
davantage sur les connaissances des champs disciplinaires que sur les processus de
traitement des connaissances appartenant à ces différents champs. Or, les deux
domaines de connaissances sont indispensables pour construire des séquences
efficaces, c’est-à-dire qui tiennent compte des modalités de traitement cognitif des
différents types d’informations proposées à l’apprenant au cours des différentes
activités pédagogiques. Lorsqu’on observe les changements provoqués par les
nouvelles technologies dans la façon de traiter l’information, on imagine aisément
les bouleversements que ces nouvelles technologies pourraient produire dans la
façon d’apprendre et d’enseigner.
Les technologies de l’information et de la communication pour l’enseignement
(TICE), utilisées dans les environnements multimédias d’aujourd’hui sont en effet
d’un autre type que les logiciels d’inspiration béhavioriste qui ont prévalu un temps.
Selon certains auteurs, ces nouveaux environnements permettent l’expérience
concrète et la découverte personnelle, ils constituent alors des outils cognitifs avec
lesquels l’élève peut penser et agir. Ils affectent
ainsi la façon de lire, de comprendre, de construire des connaissances, de résoudre
des problèmes (Crinon & Legros, sous presse).
De plus, ils ont un impact sur la communication dans la classe et ils offrent la
possibilité d’établir des situations d’apprentissage dans lesquelles plusieurs élèves
collaborent et interagissent à distance à une même tâche. Ces nouveaux
environnements constituent ainsi une force potentielle de changement dans la façon
d’enseigner. Les nouvelles modalités d’enseignement résultant de ces nouveaux
environnements doivent faire appel à des cadres théoriques de référence nouveaux
afin de rendre compte des effets des interactions verbales sur l’apprentissage
(Duchastel, 1993).
Un champ de connaissances est apparu à l’interface de la psychologie
cognitive développementale et de l’enseignement (Driscoll & Dick, 1999 ; Mayer,
1992a ; Richey, 1997 ; voir Conway, 1997). Dans le cadre de ce nouveau domaine
scientifique, la notion de « instuctional design », qui n’est pas récente (Joyce &
Weil, 1972), renvoie à une conception fondée sur les sciences de la connaissance et
fait appel en même temps à l’expérience pédagogique. Goupil et Lusignan (1993)
ont traduit ce terme par « modèle d’enseignement » et proposé une analyse de la
notion. Ils ont établi une typologie de ces modèles qui se fondent sur des théories
ayant toutes pour objet la relation enseignement/apprentissage. Parmi les designs
qu’ils ont analysés, les plus souvent invoqués aujourd’hui dans la conception des
systèmes et des environnements d’aide sont ceux du tutorat et du guidage (Reusser,
1996).
Selon Depover, Giardina et Marton (1996), les recherches ont contribué « à
tisser autour de cette notion de design une multiplicité de représentations tantôt
positives, tantôt plus critiques. Ainsi, alors que certains lui associent volontiers l’idée
de rigueur, d’efficacité, voire de rentabilité, d’autres s’attachent d’avantage à
stigmatiser ce qu’ils considèrent comme des défauts majeurs : rigidité, approches
trop standardisées... » (p. 41). C’est pourquoi l’analyse des designs qui sous-tendent
les environnements d’apprentissage informatisés et de la place qu’ils réservent à
l’apprenant et au contexte de l’apprentissage est une condition de leur efficacité
(West, Farmer & Wolff,1991).
La clarification des champs théoriques est d’autant plus souhaitable que les
environnements tendent à reposer sur des bases théoriques multiples et à proposer
des champs de connaissances multidisciplinaires (Willis, Thompson & Sadera,
1999). Enfin, cette clarification permettra des interactions plus efficaces entre la
recherche théorique et la recherche de terrain. Elle rendra ainsi possible les aller et
retours entre la prise en compte des théories du fonctionnement de l’apprenant et les
pratiques des enseignants, contrôlées et évaluées par la recherche empirique
(Niederhauser, Salem & Fields, 1999).
Après avoir présenté les grands paradigmes de l’apprentissage et leur influence
sur la conception des environnements, nous analysons les effets des nouvelles
technologies sur les conceptions de l’enseignement. Nous évoquons pour terminer le
travail coopératif à distance. Ce champ de recherche en cours de constitution ouvre
en effet des perspectives passionnantes et riches.
1. Théories de l’apprentissage, enseignement et nouvelles
technologies

1.1 Les avatars du béhaviorisme et l’enseignement

Skinner, l’un des pionniers du béhaviorisme, a suscité des recherches qui ont
généré une grande quantité de données expérimentales etcontribué à constituer pour
plusieurs décennies le paradigme de référence des théories de l’apprentissage. Les
béhavioristes ne s’intéressent qu’aux résultats, et non aux processus cognitifs de
traitement des informations. L’accent est mis sur l’analyse des comportements
observables. Dans cette perspective, le courant de la pédagogie par objectifs cherche
à définir les objectifs d’apprentissage sous forme de comportements observables
(Mager, 1975). Le travail de l’enseignant consiste alors à analyser les réponses de
l’apprenant en fonction des objectifs à atteindre et, à partir de ces réponses, à en
déduire les habiletés (skills) qui les produisent. Dans la lignée des « modèles
d’enseignement » conçus selon les principes d’une structuration des habiletés à
atteindre, en fonction d’une hiérarchisation des objectifs d’apprentissage (Joyce,
Weil & Showers, 1992), des environnements ont été conçus pour favoriser la
construction de ces habiletés (Roblyer, Edwards & Havriluk, 1997, cité par Conway,
1997).
Les béhavioristes s’intéressent d’abord au contenu informationnel à
transmettre. Ils mettent ainsi entre parenthèses le système cognitif de l’individu : les
processus cognitifs et les structures sur lesquels ils opèrent pour traiter les
informations nouvelles et construire de nouvelles connaissances. Cette ignorance du
système et du fonctionnement cognitif de l’apprenant a souvent provoqué une
confusion grave entre la notion d’information et celle de connaissance qui n’a fait
que se renforcer avec le développement des TIC. D’autres confusions encore plus
graves, comme celles qui consistent à assimiler cohésion entre les informations
proposées et cohérence entre les connaissances construites, contribuent à ignorer le
travail de l’apprenant dans son activité de construction de la cohérence des
représentations des connaissances (voir Hoover, 1997).
Ainsi, ignorer toutes les caractéristiques du fonctionnement de l’ apprenant
risque de conduire à une analyse partielle des causes de l’échec scolaire. En effet, les
problèmes et les difficultés de l’enfant n’étant pas traités dans leurs dimensions
cognitives, l’enseignant est amené à surestimer les interventions sur les facteurs
contextuels de la situation d’apprentissage (soutien scolaire, aide aux devoirs, aide
aux familles…), interventions sans doute nécessaires, mais insuffisantes.
La conception béhavioriste, encore largement dominante dans de nombreuses
pratiques enseignantes et dans de nombreux systèmes et outils multimédias, ne peut
contribuer efficacement au développement cognitif et métacognitif de l’élève. Les
développements les plus récents du paradigme béhavioriste ont permis de renouveler
et d’enrichir les modèles, en y intégrant, en particulier, des éléments du paradigme
cognitiviste (Staat, 1986), pour les adapter aux TIC (Bergan, 1990 ; Gagné, Briggs &
Wager, 1992). Ces modèles continuent cependant à proposer des programmes
d’enseignement qui, dans de nombreux cas,
reposent essentiellement sur les mêmes principes de base : découpage des savoirs en
micro-objectifs, renforcement, etc.

C’est sur la base explicite des principaux concepts du béhaviorisme que de

nombreux systèmes d’aide à l’apprentissage ont été conçus : « machines à
enseigner » conçues selon les principes de l’apprentissage programmé, qui proposent
des systèmes d’aide à l’acquisition de connaissances personnalisées et adaptés à la
vitesse et au rythme de progression de l’apprenant (voir Bruillard, 1997).
Ces systèmes d’enseignement assisté par ordinateur (EAO ou CAI, Computer
Assisted Instruction) sont apparus en même temps que la vague de l’ordinateur
individuel. Les objectifs d’apprentissage et les cheminements y sont clairement
définis, des renforcements apparaissent sous forme de textes, d’images ou de sons,
des systèmes de notation permettent d’évaluer les progrès. Ils sont constitués
d’exercices et d’activités pratiques, ainsi que de simulations avec différents types de
guides et de tuteurs. L’apprentissage peut être rendu amusant grâce aux fonctions
multimédias. Les didacticiels ainsi conçus constituent des aides personnelles à
l’apprentissage visant dans la plupart des cas l’accompagnement scolaire et non le
travail en classe.
Un programme d’enseignement assisté par ordinateur contient, comme dans un
manuel, des informations relatives au contenu enseigné et des informations
pédagogiques, relatives à la structure et à la gestion du contenu. Dans un manuel, ces
deux types d’informations sont inséparablement liées, la mise en forme du contenu
déterminant le type de pédagogie utilisée. L’accès au contenu, bien qu’il puisse se
faire par un index ou une table des matières, reste linéaire et peu interactif. Le
concepteur de logiciels peut créer un matériel d’enseignement moins rigide. Mais il
doit alors prévoir toutes les interactions possibles. Son système sera incapable de
répondre à des questions inattendues et de saisir ainsi qualitativement les progrès de
l’apprenant (Wenger, 1987). C’est pourquoi des espoirs importants ont été placés
dans les recherches en intelligence artificielle. L’implémentation dans le système de
« modèles d’apprenants » prenant en compte les réponses des utilisateurs eux-mêmes
contribue à une plus grande flexibilité des parcours d’enseignement proposés.
Concevoir des systèmes capables d’analyser qualitativement les réponses d’un élève
et d’adapter le feed-back à cette réponse relève cependant largement du mythe.
Les « systèmes auteurs » éducatifs, basés sur les mêmes principes, sont
utilisables par des concepteurs formateurs non-programmeurs. Ceux-ci peuvent eux-
mêmes créer plus rapidement et plus facilement les applications d’apprentissage. Ces
outils, qui proviennent de la tradition de l’auto-formation modulaire, comme les
tutorats interactifs, les routines et les simulations d’exercices pratiques, sont
aujourd’hui très présents par exemple sur le marché de la formation en bureautique
ou en langues
1.2. Théories cognitives, apprentissage et enseignement
Le paradigme cognitiviste et, en particulier, les théories du traitement de
l’information qui s’inspirent du domaine de l’informatique et des modèles du
fonctionnement de l’ordinateur, s’intéresse au fonctionnement et au contenu de la
« boîte noire ». Le contenu de la « boite noire » peut être défini par
deux éléments clés : les processus cognitifs et les représentations sur lesquels ils
opèrent, quelles que soient les activités de l’individu.
Ce paradigme, dans sa forme « pure », s’appuie à la fois sur le réalisme et
l’essentialisme (voir Lakoff, 1987) et repose sur la croyance en l’existence d’un
monde réel externe à l’individu et indépendant de l’expérience humaine. C’est
l’organisation de ce monde qui structure et modélise les connaissances de l’individu.
Les symboles abstraits, constitutifs des représentations, à bases essentiellement
langagière (Le Ny, 1988) et manipulés par les processus cognitifs sont une projection
dans l’esprit humain de cette structure du monde.
Les modèles qui s’inscrivent dans ce paradigme se caractérisent par le rôle
important conféré à la mémoire, à l’organisation des connaissances en mémoire et au
rôle de ces connaissances dans le traitement des informations mises en jeu dans les
différentes tâches. C’est à partir de ces éléments clés qu’il a été possible de
concevoir des modèles de compréhension de textes (Denhière & Baudet, 1992 ;
Kintsch, 1997), de production écrite (Fayol, 1997 ; Levy & Ransdell, 1996 ; Olive,
Kellogg & Piolat, 2001), de résolution de problèmes (Bastien, 1991 ; Gumm &
Hagendorf, 1990 ; Newell & Simon, 1972 ; Richard, 1990 ; 1994), de construction
des connaissances (Ferstl & Kintsch 1999) ou de la cohérence des représentations de
ces connaissances (Noordman & Vonk, 1998 ; Pazzani, 1991).
Selon Duffy et Cunningham (1996), deux idées fortes sont communes à tous
les modèles d’enseignement issus du paradigme cognitiviste. Tout d’abord,
l’apprentissage est conçu comme un processus de construction des connaissances, et
non pas comme un processus d’acquisition des connaissances. Ensuite, les activités
d’enseignement sont des activités d’aide à la construction des connaissances et non
pas des activités de transmission des connaissances. Selon Charron (1990),
« l’enseignant (qui s’inspire de ces modèles) doit moins se préoccuper de transmettre
les connaissances, et davantage de les organiser, de les structurer, de mettre en
lumière leur cohérence, de travailler à leur intégration » (p. 4, cité par Goupil et
Lusignan, 1993).

Les modèles qui s’inspirent qui s’inspirent du paradigme cognitiviste dans sa

forme pure ont permis de proposer des outils d’aide au développement des processus
de traitement de l’information. De nombreux , logiciels comportant un système de
guidage et de régulation, de nombreux tutoriels et progiciels dits intelligents ou
programmables sur les connaissances générales ou les connaissances spécifiques ont
été conçus et mis au point dans ce cadre. De tels systèmes visent, comme l’EAO, à
proposer les moyens d’un enseignement individualisé, mais avec une plus grande
interactivité et à propos d’activités plus complexes.
Ainsi, les systèmes d’EIAO (Environnements Interactifs d’Apprentissage avec
l’Ordinateur) ou de tutorat intelligent contiennent les règles formalisées à partir du
savoir faire de l’expert, nécessaires pour produire des interactions pédagogiques
efficaces à partir d’un contenu. Dans ce cadre, les informations sur les domaines
disciplinaires et celles concernant leur accès et leur gestion sont indépendantes, de
façon à permettre toutes les interactions possibles entre l’apprenant et le contenu.
Les développements de l’IA (Intelligence artificielle) ont contribué à répondre à trois
objectifs fondamentaux des systèmes d’EIAO : (i) s’adapter aux particularités et aux
besoins des élèves, (ii) rendre
possible l’apprentissage par l’action et (iii) permettre le transfert des connaissances.
Cependant Reusser (1996) après d’autres, a montré les limites de ces systèmes en
raison notamment de la difficulté à modéliser les interactions entre un apprenant et le
matériel verbal, d’où l’importance des recherches actuelles de psychologie cognitive
sur la mémoire et le traitement des informations verbales, et, en particulier, sur les
textes et les hypertextes (Rouet, Levonen, Dillon & Spiro, 1996 ; van Oostendorp &
de Mul, 1996).
Les recherches sur le rôle de la mémoire dans le traitement des informations
ont contribué à concevoir et à développer la technologie éducative consacrée à la
recherche d’informations, et donc à la construction des connaissances nouvelles. Par
exemple, les travaux sur l’organisation des connaissances, telle qu’elle a pu être
conceptualisée dans la théorie des modèles mentaux (Johnson-Laird, 1980 ; 1983) ou
dans celle des modèles de situation (Van Dijk et Kintsch, 1983) a favorisé la
conception de systèmes conçus comme des outils cognitifs d’aide à la construction
des connaissances (Hueyching & Reeves, 1992 ; Lajoie & Derry, 1993 ; Jonassen,
1999). Ces outils apparaissent en effet comme des mémoires externes, c’est-à-dire
comme des systèmes de bases de données qui peuvent interagir avec les
connaissances antérieures des individus et contribuer à la construction de leurs
connaissances nouvelles.

Ces outils, centrés sur l’apprenant, débouchent sur la conception

d’environnements d’apprentissage ouverts favorables aux échanges et la
collaboration entre apprenants (Casey, 1996 ; Hannafin & Land, 1997 ; Winn &
Snyder, 1996). Cette orientation bouleverse les conceptions traditionnelles de
l’enseignement/apprentissage (Dwyer, 1996 ; Garner & Gillingham, 1998 ; Poole,
2000) et infléchit la recherche en éducation et la formation (Kozma, 2000). Elle
ouvre des perspectives de recherche sur la réalité virtuelle (Winn, 1993) et sur le
travail collaboratif à distance, via Internet. Ces nouvelles perspectives entraînent un
changement des paradigmes théoriques de référence et une (ré)orientation vers le
constructivisme.
Les théories constructivistes (revenues au premier plan et invoquées pour
conceptualiser cette nouvelle orientation, semblent aujourd’hui constituer le
paradigme de référence pour développer les environnements conçus à l’aide des TIC
et favoriser leur intégration dans les classes (Hannafin, Hannafin, Land & Oliver,
1997 ; Kafai & Resnick, 1996 ; Steffe & Gale, 1995 ; Strommen & Lincoln, 1999).

1.3. Théories constructivistes, apprentissage et enseignement

Le terme « constructiviste », qui apparaît dans tous les discours, projets et

rapports pédagogiques, dans toutes les présentations théoriques de l’apprentissage et
dans tous les milieux pédagogiques, n’est plus aujourd’hui, selon Duffy et
Cunningham (1996), qu’un « slogan, un cliché et même une banalité » (p. 170). Ce
terme recouvre en effet une multiplicité de significations. Celles-ci dissimulent bien
souvent un vide théorique ou renvoient à des points de vue différents (Philips, 1995).
Ces points de vue ont des effets variables, non seulement sur la conception de
l’enseignement et des environnements d’apprentissage, mais aussi sur les
méthodologies de recherche (Marshall, 1996). Il apparaît donc nécessaire de clarifier
la notion et de mettre en évidence les fondements communs qui sont à la base de
l’ensemble
 du paradigme. Cette clarification doit permettre d’analyser la pertinence des designs
et des environnements d’apprentissage qu’ils inspirent, mais aussi de comprendre
l’effet des nouvelles technologies sur l’évolution du paradigme.
Le constructivisme s’appuie sur l’idée que la réalité du monde se construit dans
la tête de l’individu à partir de son activité perceptive sous forme de représentations
mentales ou modèles du monde. Cette idée qui remonte à la philosophie kantienne
confère aux connaissances un statut subjectif, puisque celles-ci résultent de nos
expériences sur le monde. C’est pourquoi, le contexte, dans ce paradigme, joue un
rôle fondamental évident. La construction de connaissances nouvelles ne peut se
produire que dans les contextes de la vie réelle qui ont servi de base à la construction
de nos connaissances antérieures. La théorie de l’apprentissage cognitif («cognitive
apprenticeship », Collins, Brown & Newman,, 1990) aboutit à la conception
d’environnements bâtis exclusivement sur des situations réalistes du monde. La
théorie de la flexibilité cognitive (« Cognitive flexibility theory », Spiro et al. 1988)
propose des modèles et des environnements constitués de bases de connaissances
riches et présentés selon des points de vue et des perspectives multiples comme dans
la vie réelle, afin de faciliter la construction des domaines de connaissances
complexes et mal structurés.

Le paradigme constructiviste peut se diviser essentiellement en deux types

d’approches bien distinctes, mais souvent confondues dans les modèles qui sont à la
base des environnements d’apprentissage (Hannafin, Hannafin, Land & Oliver,
1997). La première, appelée « constructivisme » au sens strict, peut se rattacher à la
fois au courant cognitiviste et à l’approche piagétienne La seconde appelée
« constructionnisme » est dérivée de l’approche socioculturelle de Vygotski.
Le constructivisme piagétien, qui a inspiré de nombreux modèles
d’enseignement et de nombreux programmes d’apprentissage, en particulier, dans le
domaine des mathématiques et des sciences1, confère au sujet et à l’influence de son
milieu un rôle capital. Cette théorie conçoit l’activité de construction des
connaissances comme un ensemble de processus d’« assimilation » des informations
nouvelles aux schémas anciens. Les connaissances nouvelles qui en résultent
constituent les nouveaux objets de pensée sur lesquels les sujets s’appuient pour agir
(Piaget, 1977). Von Glaserfeld (1995) a analysé le rôle des partenaires qui, dans
l’activité du sujet, facilitent la cassure du « puzzle » de connaissances antérieures,
constitutives des schémas, et qui contribuent ainsi à la construction des
connaissances nouvelles. Les travaux sur le conflit socio-cognitif et son rôle dans
l’assimilation individuelle des connaissances aux schémas antérieurs entrent dans ce
cadre (Doise & Mugny, 1984 ; voir Dillenbourg, Baker, Blaye & O’Malley, 1995).
L’approche socioculturelle inspirée des travaux de Vygotski, Leontiev et
Bakhtine (voir Wertsch, 1985) et qui met l’accent sur le contexte socioculturel

1
Il faut noter ici la place particulière de Papert et de ses collègues du MIT’s Media Laboratory. La tortue
LOGO et les micro-mondes (Papert, 1981) ont jeté les bases d’une conception spécifique de
l’informatique à l’école, qui a marqué les années 80 : le rôle de l’action du sujet sur un environnement
par la programmation y est prépondérant. Sur les micro-mondes et l’approche par la programmation, voir
Bruillard, 1997.
de la cognition conçoit la connaissance comme l’effet d’une co-construction entre les
individus et les groupes et le résultat d’une interaction entre les facteurs culturels et
langagiers.
Cette approche a donné de nouvelles perspectives aux travaux sur
l’apprentissage (voir Gilly, Roux & Trognon, 1999a). Elle a aussi ouvert la voie à la
constitution de nombreux cadres théoriques qui conçoivent la cognition comme
socialement partagée (Resnick, Levine & Teasley, 1991) et qui ont pour point
commun de concevoir l’apprentissage comme une activité située socialement
(« Situated cognition », voir Brown, Collins & Duguid, 1989 ; Anderson, Reder &
Simon, 1996 ; Lave & Wenger, 1991 ; McClellan, 1996) et ancrée dans la réalité
quotidienne (Bransford, Sherwood, Hasselbring, Kinzer & Williams, 1990). Ces
théories de la cognition rencontrent certains courants de la philosophie des sciences
(Kitcher, 1990) pour lesquels l’activité cognitive est distribuée ou partagée
socialement, dans le but d’étendre les ressources cognitives individuelles (Pea,
1993).
Malgré une conception du processus de co-résolution différente selon les
approches (Mugny, 1985, Gilly, 1995 ; Gilly & Deblieux, 1999), certains auteurs ont
tenté de rendre complémentaires et d’unifier le courant constructiviste et
constructionniste (Cobbs, 1994) — souvent confondues dans les modèles
d’enseignement/apprentissage et les environnements qu’ils inspirent. Duffy et
Cunningham (1996) jugent cependant incompatibles les deux positions. L’une
consiste à concevoir, après Piaget, les interactions sociales comme responsables de la
transformation des processus inter-individuels en processus intra-individuels.
Pour l’autre, les processus d’apprentissage s’insèrent dans les pratiques
socioculturelles elles-mêmes, aussi bien les pratiques collectives de la vie
quotidienne que les interactions scolaires. Ce sont ces pratiques d’action sur le
monde réel qui, en transformant les représentations de ce monde, sont responsables
de la (re)construction des connaissances. Mais le monde dont il s’agit n’est pas
simplement le monde réel, ni le monde expériencé comme certains spécialistes des
sciences cognitives ont tendance à le concevoir, il est le monde dans toute sa
complexité sociale. A l’échelle de l’histoire, les processus mentaux supérieurs ont
leur source dans l’héritage culturel (Gilly, Roux, & Trognon, 1999b). C’est la raison
pour laquelle, l’apprentissage implique une activité « sémiotique » (Cunningham,
1992 ; Deleau, 1989 ; Dinter, 1999 ; Seel, 1999) qui va au-delà de l’expérience
immédiate et individuelle du sujet. Pour Deely (1982), c’est par le(s) langage(s) que
les individus s’engagent dans ce type particulier de construction collective d’un
monde façonné par la culture, c’est-à-dire par la collectivité (Lave & Wenger, 1991).
« Contexte » et « outil cognitif » constituent ainsi deux concepts clés de ces
théories. Le contexte devient partie intégrante du processus d’apprentissage. La
métaphore du rhizome inspirée par Eco (1984) (« l’esprit comme rhizome »), reprise
par Duffy et Cunningham (1993) assimile les connaissances à un ensemble de
racines, de tiges et de fibres entremêlés qui s’oppose à toute idée de structure, de
hiérarchie, d’ordre, de nœud et de noyau. De plus, le rhizome n’a pas d’extérieur, ni
d’intérieur, il est un réseau ouvert qui peut être connecté à d’autres réseaux dans
toutes ses dimensions. Si l’on file la métaphore, le fonctionnement de l’esprit (à la
fois « mind » et « brain ») de l’individu humain, conçu comme système
(neuro)cognitif de traitement de l’information, ne peut s’envisager que comme une
partie de
l’esprit collectif distribué dans les contextes et réseaux sociaux, culturels, historiques
et institutionnels. Wertsch (1985), à partir des travaux de Vygotski en particulier,
considère ainsi l’esprit comme un système cognitif connecté, non seulement aux
membres des communautés culturelles et linguistiques, mais aussi aux milieux
socioculturels d’appartenance de l’apprenant caractérisés par des outils comme les
ordinateurs, la télévision, etc. et des systèmes sémiotiques propres à chaque domaine
du monde. La pensée n’est donc pas une activité qui se situe dans la tête de
l’individu, mais plutôt dans les connections et les interactions entre, d’une part, les
individus humains et, d’autre part, les objets du monde qui constituent ainsi des
outils cognitifs d’aide à la construction des connaissances.

De nombreuses données ont confirmé la plus grande efficacité de

l’apprentissage collaboratif sur l’apprentissage individuel (Dillenbourg, Baker, Blaye
& O’Malley, 1995 ; Teasley & Roschelle, 1993). Selon Puntambekar (1999),
l’apprentissage collaboratif facilite en effet la recherche des informations pertinentes,
leur articulation et leur mise en cohérence (voir aussi Gilly & Deblieux, 1996). Il
permet une recherche plus efficaces des procédures nécessaires à la résolution des
problèmes (Trognon, Saint-Dizier de Almeida & Grossen, 1999), et en particulier
des problèmes complexes (Hennesy, Murphy, 1999 ; Lampert, Rittenhouse &
Crumbaugh, 1995) ou celui de la tour de Hanoï (Sorsana, 1999). En outre, il
contribue à développer les interactions verbales entre les partenaires, et ces
interactions, qui sont la marque et le résultat de la confrontation des représentations
activées, constituent en réalité une activité de négociation sur la construction de la
représentation des connaissances communes, qu’il s’agisse des connaissances
générales (Fruchter & Emery, 1999), des connaissances scientifiques (Hsi &
Hoadley, 1997) ou des connaissances sur les textes (Gilly & Deblieux, 1998 ;
Klinger, Vaughn, 1996).
De plus, les réactions et les interactions des partenaires de travail dans les
tâches de (co)construction des connaissances contribuent au développement des
habiletés métacognitives des élèves (Brown & Palincsar, 1987 ; White &
Frederiksen, 1998).
L’analyse des principes qui définissent les grands paradigmes de
l’apprentissage ne suffit pas pour clarifier les fondements des systèmes d’aide à
l’apprentissage qu’ils ont inspirés, ni pour comprendre les effets des TIC sur
l’évolution de ces théories. C’est pourquoi il nous semble important de rendre
compte des principaux types de designs ou de « modèles » d’enseignement qui
s’inspirent explicitement ou implicitement de ces paradigmes.

2. « Modèles » d’enseignement et conceptions des environnements

L’enseignement, mais aussi les systèmes et les outils d’aide à l’apprentissage

s’appuient sur une représentation du fonctionnement de l’apprenant ou « modèle »
(designs) d’enseignement. La confusion qui règne en raison du nombre important de
modèles dans les revues spécialisées anglophones peut décourager le praticien. Nous
présentons dans cette partie une synthèse rapide des principaux travaux qui
permettent de comprendre les apports des recherches concernant l’apprentissage
multimédia à la conception des modèles d’enseignement.
 2.1. Les modèles centrés sur l’enseignant
Les modèles centrés sur l’enseignant dénommés souvent dans la littérature
« modèles instructionnistes » sont divers, mais on retiendra ici essentiellement les
« modèles d’enseignement direct » ou « modèles d’enseignement explicité»
(Rosenshine, 1987, voir Goupil et Lusignan, 1993).
Dans ce cadre, la tâche de l’enseignant consiste à présenter les objectifs et le
contenu de la leçon, à situer ce contenu par rapport aux connaissances déjà acquises,
à guider l’élève dans ses exercices d’apprentissage et à l’évaluer. La tâche de l’élève
consiste à apprendre à reconnaître et à structurer ses connaissances initiales et à y
intégrer ses connaissances nouvelles. Les concepteurs des modèles d’enseignement
direct se sont attachés à analyser et à décomposer les domaines de connaissances en
unités plus petites de façon à en rendre l’acquisition plus facile pour l’apprenant. Ils
conçoivent alors généralement l’apprentissage comme l’intégration en un domaine
de connaissances cohérent de chacune de ces unités, les « habiletés »2.
L’aspect modulaire (Dick & Carey, 1996) de nombreux systèmes tutoriels qui
s’inspirent de ces modèles ont permis d’introduire une certaine flexibilité dans
l’apprentissage. De plus, ils ont pour objectif de guider l’apprenant dans sa recherche
d’informations en tenant compte du but à atteindre et de l’aider ainsi à évaluer les
résultats de ses actions. Ils lui permettent de réduire sa charge cognitive, et ainsi
d’augmenter les capacités de sa mémoire de travail en éliminant les traitements
improductifs (Gagné, Briggs & Wager, 1992), ce qui est censé favoriser le
développement des habiletés de l’apprenant conçues comme structurées
hiérarchiquement.
Mais ces logiciels proposent des contenus découpés, décomposés, isolés,
simplifiés en unités de plus en plus petites et décontextualisées qui perdent souvent
toute signification pour l’élève. Ils finissent par produire des « connaissances
inertes », car construites dans des contextes généralement abstraits et sans liens
directs avec la réalité de l’apprenant. Et les apprenants eux-mêmes en sont alors
réduits à « traiter ces objets d’apprentissage comme des fins et non comme des
moyens » (Bransford et al., 1990, p. 117) ; ces « objets » sont alors des facteurs de
démotivation, de passivité, en particulier chez les adolescents (Cognition and
Technology Group at Vanderbilt, 1993a et b), voire de rejet (Perelman, 1992, cité
par Grabinger, 1996). Ces connaissances sont rarement transférées et donc réutilisées
dans d’autres situations d’apprentissage. De plus, le choix du découpage de ces
unités relève le plus souvent des contraintes des programmes conçus généralement
en fonction des contenus disciplinaires, plutôt qu’en fonction des processus
d’apprentissage sur lesquels ils opèrent.

2.2. Les modèles centrés sur l’élève

Les modèles centrés sur l’élève, dénommés souvent « modèles
constructivistes» s’oppose aux précédents dans la mesure où l’élève gère lui-même
ses activités. Par exemple, à la différennce des « modèles d’enseignement direct »,
les « modèles d’apprentissage par la découverte », influencés notamment par les
travaux de Bruner (1973), supposent une situation-problème (voir Fabre, 1999), la
formulation d’hypothèses, la recherche et l’analyse des informations, variables en
fonction des connaissances antérieures

2
En anglais, skills. On pourrait aussi parler de compétences.
de l’apprenant et leur évaluation. En permettant à l’élève de soulever lui-même des
questions et de rechercher des réponses, ils favorisent le développement des
processus cognitifs de construction des connaissances. Cet apprentissage par l’action
(Georges, 1983 ; Richard, 1990) contribue ainsi au développement de la pensée
critique de l’élève et donc à son autonomie.
Divers environnements d’apprentissage, inspirés de ces modèles, sont à citer
ici : les environnements d’apprentissage ouverts (open-ended learning environments,
Land & Hannafin, 1996), les micromondes et l’enseignement ancré sur la réalité
(anchored instruction, Cognition and Technology Group, 1992), l’apprentissage par
résolution de problèmes (problem-based learning, Savery & Duffy, 1995), les
scénarios pédagogiques basés sur des buts (goal-based scenarios, Shank & Cleary,
1995).
Ces environnements que Jonassen (Jonassen & Land, 1999 ; Jonassen &
Murphy, 1999) dénomme « les environnements d’apprentissage constructivistes »
(Constructivist Learning Environments : CLEs) diffèrent complètement des
environnements inspirés des modèles centrés sur l’enseignant ou modèles
instructionnistes. Non seulement parce qu’ils sont centrés sur l’apprenant mais aussi
parce qu’ils incluent tous dans leur conceptualisation une « théorie de l’action »
inspirée de Leontiev (1981, voir Kozulin,1986), théorie qui comprend trois niveaux
d'activité: les activités proprement dites, les actions et les opérations. Une activité est
associée à un motif, une action à un but et une opération à des conditions nécessaires
à son exécution (Kuutti,1996). Les actions et opérations sont dans une relation
dynamique qui permet à une action de devenir une opération.
Au fur et à mesure que des actions deviennent des opérations, le sujet peut
s'occuper d'actions de plus haut niveau. Lorsque les conditions de réalisation d'une
opération ont changé, celle-ci peut à nouveau obtenir le statut d'action pour être
spécialisée et adaptée à ces nouvelles conditions. Notons tout d’abord la similitude
qui existe entre ce processus et le processus de compilation décrit par Anderson
(1992) dans son modèle ACT (Active Control of Thought). D'après ce modèle, les
connaissances sont d'abord déclaratives et l'apprentissage consiste à compiler
plusieurs cas particuliers en une règle de production générale, puis d'exercer celle-ci
en vue de l'automatiser. Selon ce modèle, le processus d’interaction entre les
connaissances procédurales et les connaissances déclaratives est à la base de la
construction des connaissances. Même si l’auteur conçoit ce modèle comme un outil
de portée très générale pouvant aider à comprendre les mécanismes d’apprentissage,
il reconnait lui-même que le formalisme basé sur des règles de production permet de
concevoir des outils d’aide à l’apprentissage (Anderson, 1996). C’est ainsi qu’est née
toute une lignée de tueurs intelligents censés valider le modèle ACT (voir Depover,
Quintin & De Lièvre, 2000).

Notons ensuite que dans le modèle de l'activité proposé par Engeström

(Engeström 1987 ; 1993 ; Engeström, Miettinen & Punamäki, 1998), la communauté
intervient dès lors que l'individu n'est pas seul et se définit comme l'ensemble des
individus qui partagent le même objet (le même motif). Chacune des composantes ne
peut donc s’analyser que dans le contexte où elle opère (Tessmer & Richey, 1997).
Ce modèle permet en réalité de comprendre d’un point de vue
 cognitif l’importance et le rôle de la dimension culturelle dans l’émergence des
nouveaux paradigmes de recherche (Bruner, 1991).
Cette évolution du paradigme constructiviste conduit à réanalyser toutes les
composantes qui interviennent interactivement dans les activités d’apprentissage.
L’analyse de cette interaction conduit, par exemple, à prendre en compte les travaux
de Gibson (1979) et de ses successeurs sur l’affordance. Les objets de l’activité
affectent la nature de l’activité qui à son tour affecte les objets dans une relation
dynamique. Selon Jonassen et Murphy (1999), l’utilisation de la théorie de l’action
permet de réanalyser les situations et les différents composants du monde réel, et,
ainsi, de les intégrer dans la conception des environnements d’apprentissage
constructiviste (CLEs) (Nardi, 1996). De plus, ces différents composants du monde
réel constituent autant de facteurs « qu’il faut être capable d’intégrer dans les plans
d’analyse des données, de façon à évaluer la pertinence des modèles et des
environnements qu’ils inspirent » (Jonassen & Murphy, 1999, p. 78). Si la méthode
expérimentale classique a encore sa place dans l’analyse de protocoles fondés sur ces
modèles (Corbett, Koedinger & Anderson, 1999), Kozma (2000), après Richey
(1998), propose des méthodologies de recherche alternatives à la recherche
expérimentale classique qui tiennent compte de la multiplicité des facteurs inclus
dans les designs constructivistes3.

2.3. Les modèles centrés sur les interactions

Les modèles centrés sur les interactions parfois dénommés modèles
constructionnistes ont pour but de concevoir des configurations d’apprentissage qui
puissent rendre les individus capables de s’engager dans le travail coopératif en vue
de (co)construire, d’organiser et de structurer les connaissances. Dans les modèles
constructionnistes, les élèves, partenaires de l’apprentissage coopératif, sont plus que
des partenaires, ils sont des constituants contextuels du processus d’apprentissage
(voir plus haut). La pensée ne se réduit pas à un ensemble d’activités discrètes et
désincarnées comme la prise de décision, la catégorisation ou la mémorisation, mais
plutôt comme un processus global qui unifie l’attention, l’intention, le raisonnement,
la mémoire et le langage. La pensée étant dans la pratique, elle est contenue dans des
matrices sociales composées des membres du groupe et des artefacts — outils
techniques et systèmes sémiotiques intégrés dans les pratiques sociales (Nardi,
1996). Pour analyser le fonctionnement de la pensée ou pour intervenir sur les
mécanismes qui la composent, il est donc nécessaire d’analyser les contextes qui les
définissent, et même qui les constituent, afin de pouvoir concevoir des outils et des
systèmes sémiotiques d’aide à la médiation entre les composants des interactions. De
nombreux environnements qui appartiennent au modèle constructionniste sont ainsi
conçus comme des outils de médiation entre les composants de ces interactions.
Cependant Gilbert & Moore, (1998) notent que les notions d’interaction et
d’interactivité sont utilisées dans des cadres théoriques et des modèles tellement
variés et différents qu’ils doivent être analysés si l’on veut rendre rendre compte des
actions qu’ils impliquent et donc de l’efficacité des différentes technologies d’aide à
la médiation.

3
On utilise alors aussi bien les méthodes quasi expérimentales, l’entretien non directif, l’analyse de
protocoles individuels, l’enquête ou l’observation de comportements induits. Les situations pédagogiques
étudiées peuvent impliquer deux pairs, un petit groupe, ou une classe, pendant vingt minutes ou plusieurs
années (voir l’analyse des travaux consacrés aux effets de l’apprentissage coopératif par Dillembourg,
1999).
 2.4. Le constructionnisme et les conditions d’un design efficace
Dans son étude consacrée à l’influence des théories de l’apprentissage sur ce
que les américains appellent la science instructionnelle (« instructional science»),
c’est-à-dire, en gros, la didactique, De Corte (1996) décrit les caractéristiques
majeures qui permettent de définir un apprentissage efficace (voir aussi Harel &
Papert, 1991).
Ces caractéristiques résument les points essentiels qui se dégagent de la
synthèse des travaux évoqués plus haut. « L’apprentissage efficace est
constructiviste, cumulatif, autorégulé, intentionnel, situé et collaboratif. » (p. 99)
L’apprenant n’est pas un récipient qui reçoit et accumule l’information, ni un
système cognitif autonome ni passif ; il est un agent actif qui participe avec ses
partenaires et les outils cognitifs dont il dispose, à la (co)construction active des
connaissances et des habiletés nécessaires à cette activités de construction.
L’apprentissage est cumulatif. Les élèves construisent les connaissances sur la
base de leurs acquis. C’est sur cette base de données qu’ils s’appuient pour
construire les nouvelles connaissances et les nouvelles habiletés. Les erreurs de
conceptions s’expliquent ainsi par la résistance au changement, c’est-à-dire par le
poids de ces structures cognitives (Perkins & Simmons, 1988), d’où l’intérêt cognitif
des interactions entre apprenants.
L’apprentissage est autorégulé. Cette caractéristique renvoie aux aspects
métacognitifs qui définissent l’apprentissage efficace. Plus l’apprentissage devient
autorégulé, plus les élèves prennent le contrôle de leurs propres activités et moins ils
sont dépendants des supports d’apprentissage.
L’apprentissage est orienté vers un but. Bien que l’apprentissage incident
puisse toujours se produire, il y a aujourd’hui un large consensus pour admettre que
l’apprentissage est le plus efficace lorsque qu’il est orienté vers un but défini par
l’élève. Bereiter et Scardamalia (1989) ont introduit le terme d’« apprentissage
intentionnel » pour définir les processus cognitifs qui sont eux-mêmes orientés vers
un but.
L’apprentissage est situé (Brown, Collins & Duguid, 1989 ; Lave & Wengler,
1991. Greeno (1991) compare l’apprentissage d’un domaine de connaissances à
l’apprentissage de la vie au milieu de ce domaine de connaissances. Cette conception
implique que les situations d’apprentissage soient ancrées dans des contextes de la
vie sociale.
L’apprentissage est collaboratif. Il se produit à travers les interactions.
, En outre, alors que « la plupart des théories décrivent l’acquisition des
connaissances en termes purement cognitifs, le constructionisme reconnaît le poids
important des affects. L’engagement de l’individu confère à ses activités et à ses
projets une dimension significative personnelle importante et constitutive des
connaissances construites. Créer de nouvelles relations avec la connaissance est aussi
important que de construire de nouvelles connaissances. Le constructionnisme met
l’accent sur l’importance de la diversité et de la richesse des connaissances
côtoyées » (Kafai et Resnick, 1996,p. 2).
Selon Kafai et Resnick (1996), ces caractéristiques permettent d’expliquer
pourquoi le constructionnisme est à la fois une théorie d’apprentissage et une
stratégie d’enseignement. Le constructionnisme permet en effet d’établir des
interactions très fortes entre l’apprentissage et le modèle pédagogique. Dans ce
contexte, le statut des technologies d’apprentissage se trouve modifié. Les produits
logiciels ne sont plus des tuteurs à la disposition de l’enseignant, comme dans le
paradigme du modèle instructionniste (Coulsen, Estavan, Melaragno & Silberman,
1962). Ils ne sont plus seulement des outils cognitifs pour l’individu apprenant
(Winograd & Flores, 1986). Mais ils constituent des environnements
d’apprentissage : à la fois partenaires cognitifs et moyens de travailler avec une
communauté de partenaires. Cette idée de communauté d’apprenants a toujours été
présente dans la vision du constructionnisme (voir Papert, 1981).

3. Technologies, apprentissage et enseignement : vers un nouveau

paradigme

Il en résulte que les recherches sur l’apprentissage, sur les modèles

pédagogiques et sur les environnements constructionnistes sont souvent considérées
comme constitutives d’un nouveau paradigme en émergence (Driscoll, 1995). Ce
changement de paradigme provoque un renouvellement des méthodes (Richey &
Nelson, 1996 ; Savenye & Robinson, 1996), mais aussi un enrichissement théorique
permanent que nous illlustrons par la présentation des travaux à la fois théoriques et
pédagogiques conduits autour du programme CSILE (Computer-Supported
Intentional Learning Environment) lancé par Scardamalia et Bereiter (1991a) dans le
but de favoriser la trandformation de l’école.
Dans le cadre de ce programme, les élèves doivent résoudre des problèmes ou
réaliser des dossiers en commun. Ils se font aider par leurs professeurs ou par des
intervenants extérieurs ; ils échangent entre eux des hypothèses, en débattent, les
complètent, les modifient jusqu’à obtenir un résultat satisfaisant. Le système peut
être étendu à d’autres écoles via Internet. Le projet se caractérise donc par un
contexte et une activité authentiques, une vision et des perspectives multiples des
situations d’apprentissage, le point de vue d’experts sur les domaines
d’apprentissage et les interactions (Herrington & Standen , 2000).
Cet environnement a pour objectif de développer chez les apprenants les
habiletés de recherche d’informations et de construction des connaissances dans tous
les domaines, et, plus particulièrement, dans les domaines scientifiques :
mathématiques, physique, biologie (Scardamalia, Bereiter, McLean, Swallow &
Woodruff, 1989 ; Scardamalia & Bereiter, 1989 ; 1991b ; 1993 ; 1994). Mais il vise
aussi selon ses concepteurs à préparer les élèves à la société de demain où la capacité
à travailler en réseau constituera un impératif pour beaucoup de professions. Il est
considéré aujourd’hui comme l’un des projets
 les plus représentatifs du mouvement de « l’Ecole collaborative pour apprendre à
penser » (Schools For Thought : SFT) (Voir Brown, 1993).
Cet environnement est constitué d’outils qui permettent de produire des textes
et des graphiques ; la partie centrale du système est constituée d’une base de données
commune qui sert à traiter les informations les plus diverses — classement,
classification, structuration dans le but de faciliter un traitement en profondeur des
connaissances — et qui surtout permet d’objectiver les connaissances construites.
Les élèves qui utilisent le système sont eux-mêmes les responsables de la base de
données et de l’élaboration de son contenu. Des outils sont prévus pour faciliter le
partage des tâches, ainsi que les échanges entre les participants : notes,
commentaires, graphiques etc.. Les élèves comparent ainsi les différentes réponses et
les différentes perspectives théoriques proposées. Ils sont ainsi engagés dans un
travail commun de production de connaissances et apprennent à comprendre et à
construire ensemble des connaissances. Les écrits sont enregistrés et à la disposition
de tous. Le produit final est comparable à des journaux ou à des revues consacrés à
un thème ou à un domaine scientifique.
Il est difficile d’engager naturellement les élèves, et particulièrement les plus
jeunes élèves du secondaire, dans des formes sophistiquées de recherche scientifique.
Cet environnement se prête à ce type d’exigence en favorisant par le travail
collaboratif la recherche scientifique telle qu’elle se pratique dans les laboratoires,
c’est-à-dire une activité partagée, socialement distribuée et qui réunit toutes les
ressources cognitives de l’équipe et du laboratoire (Bereiter, 1994 ; Kitcher, 1990 ;
Oatley, 1990). L’environnement CSILE est conçu pour transformer l’organisation de
la classe et la faire fonctionner comme une équipe de recherche. Cet objectif ne va
pas sans poser de problème. Comment en effet parvenir à transformer une salle de
classe en un groupe de jeunes chercheurs ? Comment rendre les élèves capables de
partager les connaissances nouvelles, de construire ensemble des concepts,
d’échanger et de soulever de nouvelles questions ? CSILE a constitué un intéressant
outil d’aide à la construction collaborative des connaissances. Mais il constitue aussi
un outil de modélisation qui alimente la recherche dans le domaine du travail
collaboratif et qui ouvre de nouvelles perspectives à l’adaptation de l’école aux TIC.
D’ailleurs, en 1996, a été créé WeBCSILE qui permet de rendre accessible à une
communauté élargie la base de données par l’intermédiaire de Netscape ou de
Microsoft Explorer4
De nombreuses recherches ont été conduites autour de ce programme, afin de
tester non seulement l’efficacité du système comme outil d’apprentissage, mais aussi
comme outil d’expérimentation des conditions d’efficacité du travail coopératif
(Koivusaari, 1999 ; Koschmann, 1996).
Ce programme est à l’origine de nombreux enrichissements théoriques. C’est
ainsi, par exemple, que Shaw (1996) développe à travers le « constructionnisme
social » l’idée selon laquelle les outils cognitifs ne permettent pas seulement le
développement de l’individu à travers et grâce à sa communauté d’appartenance,
mais le développement de la communauté d’appartenance de l’individu elle-même.
Les applications pratiques de ce programme se développent en liaison avec les
recherches théoriques sur l’apprentissage qui sont à son origine (Land &

4
En ligne : http://csile.oise.on.ca/intro.html.
Greene, 2000 ; Resnick, 1996b ; Shneiderman, Borkowski, Alavi & Norman, 1998).
Leur réussite implique en effet des changements profonds dans les conceptions de
l’apprentissage et de l’enseignement. Ces changements nécessitent de nouvelles
formes de pratique et de formation pédagogique et une véritable interaction entre les
chercheurs et les praticiens.
Selon Lehtinen et al. (1998), CSILE et la plupart des environnements
d’apprentissage collaboratif contribuent au développement des processus de haut
niveau. Lamon, Secules, Petrosino, Hackett, Bransford et Goldman (1996) ont
comparé des classes élémentaires utilisant cet environnement avec des classes
témoins ne l’utilisant pas. Ils ont observé que les élèves des classes CSILE
obtenaient de meilleures performances à des tâches de lecture et de compréhension
de textes. Ils comprenaient mieux les textes difficiles. Ils posaient des questions
beaucoup plus pertinentes et proposaient des réponses plus riches. Selon les auteurs,
les progrès proviennent des changements radicaux dans l’apprentissage. Ces
connaissances ne sont pas des objets formels appris, mais des outils réinvestissables
dans des constructions de connaissances de plus en plus complexes (Brown et
Campione, 1994), Les connaissances ne sont plus transmises, mais construites par
des élèves appartenant non pas seulement à une classe, mais à une communauté
virtuelle d’acteurs actifs.
Hakkarainen et Lipponen (cités par Lehtinen et al., 1998) ont analysé les
activités de recherche et les processus d’apprentissage mis en place au cours de ces
activités chez des élèves appartenant à des écoles du Canada et de Finlande. Ils ont
observé des différences importantes au niveau de la gestion du travail collaboratif et
du fonctionnement des élèves dans les activités de construction des connaissances.
Étudier l’effet de ces différences culturelles dans les interactions permettra de
comprendre les particularités des structures de connaissances et des traitements
cognitifs mis en jeu dans les apprentissage ; les enjeux sont importants : préserver
l’identité et la spécificité de chaque culture, mais aussi rendre plus efficace les
systèmes (Chisholm & Wetzel, 1997 ; Cifuentes & Murphy, 2000). Une étude de
Riel (1995) a montré qu’après une année de travail coopératif à distance, « les
partenaires prenaient davantage conscience de leur propre identité et de leur propre
spécificité culturelle » (p. 234). De même Zeitz et Kueny (1998) ont observé à
travers l’analyse d’échanges entre étudiants japonais et américains une capacité à
briser rapidement les conceptions stéreotypées des uns et des autres et à construire
ensemble de nouvelles conceptions fondées sur et enrichies par la diversité culturelle
des représentations.
Cette ouverture sur le champ de l’apprentissage interculturel débouche aussi
sur de nouvelles perspectives de recherche, dans la conception de l’interactivité et du
travail coopératif (Gilbert & Moore, 1998), dans le domaine de la sémantique
cognitive interculturelle (Legros, Maître de Pembroke, Makhlouf & Talbi, 2001 ;
Maître de Pembroke & Legros, 2001) et dans le domaine de l’apprentissage
coopératif à distance (Erlendsson, 2000 ; Peal, 2001). Il est évident que ces
bouleversements nécessitent une implication de tous les acteurs et de tous les
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