Pour apprendre de nouvelles choses, nous devons parfois échouer. Mais quel est le bon niveau d’échec? Une nouvelle étude effectuée par l’Université de l’Arizona avance un modèle mathématique pour répondre à cette question.
Voilà longtemps que les enseignants et les spécialistes de l’éducation reconnaissent qu’il existe quelque chose comme une « zone payante » lorsqu’il est question d’apprentissage. Cela signifie que nous sommes à notre meilleur pour apprendre lorsque nous sommes mis au défi de comprendre quelque chose qui est à peine au-delà des limites de nos connaissances actuelles; de la même façon, nous n’améliorons pas nos connaissances lorsqu’un défi est si difficile que nous échouons carrément, ou que nous abandonnons.
« Ces idées qui circulaient dans le domaine de l’éducation, le fait qu’il existe une « zone de difficulté proximale », en vertu de laquelle vous pouvez maximiser votre apprentissage, nous avons traduit cela en termes mathématiques », a indiqué Robert Wilson, professeur adjoint de psychologie et de sciences cognitives à l’Université de l’Arizona, ainsi que principal auteur de l’étude.
M. Wilson et ses collaborateurs des Universités de Brown, de la Californie à Los Angeles, et de Princeton, ont établi cette « règle des 85% » après avoir effectué une série d’expériences utilisant l’apprentissage machine lors desquelles ils ont appris à des ordinateurs à accomplir des tâches simples, comme classer des tendances différences en deux catégories, ou encore classer des photos de chiffres écrits à la main selon qu’il s’agisse de chiffres pairs ou impairs, ou encore de petits ou grands nombres.
Les ordinateurs ont ainsi appris plus rapidement dans le cadre de situations lors desquelles la difficulté était telle qu’ils ont atteint une efficacité de 85%.
« Si vous avez un taux d’erreur de 15%, ou une précision de 85%, vous maximisez toujours votre taux d’apprentissage dans le cadre de ces tâches à deux choix », a dit M. Wilson.
Lorsque les chercheurs ont examiné de précédentes études sur l’apprentissage animal, ils ont aussi constaté que la règle des 85% fonctionnait là aussi, a précisé M. Wilson.
Selon ce dernier, lorsqu’il est question d’apprentissage chez les humains, cette règle des 85% s’appliquerait sans doute à l’apprentissage perceptuel, dans le cadre duquel nous apprenons graduellement via l’expérience et les exemples. Il faut ainsi imaginer, par exemple, un radiologue apprenant à faire la différence entre des images de tumeurs et des photos de ce qui n’est pas une tumeur.
