L’apprentissage fondé sur l’exploration part d’un problème, plutôt que de présenter des faits établis ou de dépeindre un chemin sans heurts vers la connaissance. Les élèves dirigent leur propre apprentissage dans le cadre des paramètres définis par l’enseignant (qui joue le rôle de facilitateur/ressource pour les élèves).
L’éducation est ce qui reste lorsque tout ce que l’on a appris est oublié.
Des aventages de l’apprentissage fondé sur l’exploration:
- L’approche permet d’acquerir des compétences générales : Les élèves identifieront leurs propres domaines de recherche et s’engageront dans un apprentissage pratique en utilisant des compétences en matière de processus scientifiques pour rechercher des informations. Cette approche renforce l’appropriation de l’apprentissage et améliore les compétences de réflexion critique.
- L’approche prépar les apprentis à un monde de travail dynamique : Les faits changent, et les informations sont facilement disponibles – ce qu’il faut, c’est comprendre comment obtenir et donner du sens à la masse de données.
- L’approche contribue à la création d’une culture qui valorise les idées des apprenants : L’approche ne consiste pas tant à chercher la bonne réponse – car il n’y en a souvent pas – qu’à chercher des solutions appropriées aux questions et aux problèmes.
Les environnements de formation numériques permettent aux enseignants de tirer le meilleur parti de cette approche et de mettre en œuvre la demande de compétences durables pour le marché du travail décrite dans la vision 2030 de la formation professionnelle l’EFP, publiée par le SERI.
Des défis par rapport à l’apprentissage fondé sur l’exploration:
- Les apprentis sont face à une reproduction plus authentique du monde réel et peuvent donc être submergés. L’errance et la recherche sans fin de réponses peuvent être déroutantes.
- La LBI doit être combinée à d’autres méthodes d’enseignement, car elle présente des limites dans la pratique et risque de produire un enseignement inadéquat.
- L’enseignant doit prendre du recul et accepter que les résultats soient moins prévisibles qu’avec les méthodes d’enseignement traditionnelles.
- L’expérience d’apprentissage individuelle dépend de la capacité individuelle à enquêter de manière autonome. Les apprenants peuvent être frustrés s’ils ne sont pas tout à fait capables d’appliquer une stratégie de résolution de problèmes.
Compte tenu de ces défis, nous prévoyons spécifiquement d’analyser les rapports d’interaction des apprentis à l’aide de méthodes du machine learning afin de mieux comprendre le comportement d’apprentissage individuel dans les environnements numériques. Cela pourrait éventuellement promouvoir des expériences d’apprentissage personnalisées et aider davantage d’apprentis à atteindre les résultats d’apprentissage escomptés. Ce point est crucial pour offrir des expériences d’apprentissage qui ne sont pas seulement amusantes, mais aussi significatives sur le plan pédagogique.
En outre, nous avons l’intention de fournir aux enseignants et aux experts en éducation les informations pertinentes qui leur permettront d’adapter individuellement la formation aux besoins avérés des apprenants.