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Numérique éducatif : Mesurer l’évolution des modèles mentaux chez les novices pour mieux enseigner la programmation

redaction
Dernière mise à jou 20/10/2021 à 11:08 AM
redaction
Publié 18 octobre 2021
2.1k Vues
5 min de lecture
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Dans les études supérieures, les cours d’introduction à la programmation se traduisent encore aujourd’hui par des taux d’échec et d’abandon assez élevés. Entre autres facteurs, il semble que les programmeurs débutants aient des représentations erronées par rapport aux concepts-clé de programmation.

Ces représentations entravent leurs progrès et peuvent les décourager de poursuivre leur apprentissage. En outre, c’est entre autres sur base de ces représentations que les construisent leurs modèles mentaux. Dès lors, l’identification des représentations (et avec elles, des modèles mentaux) erronés aiderait non seulement les enseignants à intervenir de manière plus appropriée auprès des novices en programmation, et ce quel que soit leur âge, mais constituerait également une source de matériel didactique de premier ordre. En effet, les enseignants doivent aider les apprenants à construire des modèles mentaux viables à un stade précoce. S’ils ne le font pas, les étudiants risquent de construire des modèles mentaux inappropriés basés sur une mauvaise utilisation de leurs connaissances préalables et de leurs modèles mentaux intuitifs. La compréhension des modèles mentaux intuitifs des étudiants est donc cruciale pour la préparation d’un matériel pédagogique adapté.

En ce sens, cet article propose non seulement une approche pour développer et administrer un questionnaire permettant l’identification des représentations et modèles mentaux erronés, mais surtout, permettant de visualiser l’évolution de ces modèles mentaux sur une période d’enseignement donnée. Cette approche est illustrée par l’élaboration de quatre questionnaires, chacun se concentrant sur un concept de programmation de base : Variables, structures conditionnelles, boucle et fonctions.

Parce que l’enseignement belge francophone ne propose à ce jour pas encore un vrai enseignement de la programmation au niveau de l’enseignement obligatoire, ces questionnaires ont été testés auprès de primo-arrivants dans leur premier mois d’un cours d’Introduction à la Programmation.  Une étude a été menée pendant quatre ans avec quatre groupes d’étudiants. Au cours de la première année, une approche ethnographique a été appliquée pour définir les sujets problématiques et identifier les représentations erronées des étudiants (groupe 1). De la deuxième à la quatrième année, les étudiants (groupe 2 à groupe 4) ont été évalués longitudinalement, selon un calendrier spécifique. Les questionnaires élaborés ont été répétés trois fois et administrés à plus de 250 étudiants.

Au terme de l’étude, tous les questionnaires semblent être efficaces pour identifier les modèles mentaux des novices. En outre, l’évolution des modèles mentaux identifiés au moyen du questionnaire sur le concept de variable a permis de définir des profils de compréhension parmi les primo-arrivants. Enfin, l’intérêt d’une telle évaluation et la possibilité de « profiler » les novices en programmation ont été brièvement discutés avec des enseignants.

Bibliographie

Ben-Ari, M. “Constructivism in computer science education.” Journal of Computers in Mathematics and Science Teaching, vol. 20, no. 1, pp.45–73, 2001.

Dehnadi, S, “A cognitive study of learning to program in introductory programming courses.” Ph.D. dissertation, Middlesex University, 2009

Luxton-Reilly, A., Becker, B.A., Cao, Y., McDermott, R., Mirolo, C., Muhling, A., Petersen, A., Sanders, K., Whalley, J. et al., “Developing assessments to determine mastery of programming fundamentals,” in Proceedings of the 2017 ITiCSE Conference on Working Group Reports. ACM, 2018, pp. 47–69

Ma, L. “Investigating and improving novice programmers’ mental models of programming concepts,” Ph.D. dissertation, University of Strathclyde, 2007.Qian, Y. and Lehman, J. “Students’ misconceptions and other difficulties in introductory programming: A literature review,” ACM Trans. Comput. Educ., vol. 18, no. 1, pp. 1:1–1:24, Oct. 2017

Tew, A.E. “Assessing fundamental introductory computing concept knowledge in a language independent manner,” Ph.D. dissertation, Georgia Institute of Technology, 2010


Pour la 2ème édition du Colloque scientifique à Ludovia#BE, des communications vous seront présentées sur le thème « A la recherche du point C (point de convergence) ». Ludomag se propose de vous donner un avant-goût du colloque jusqu’au début de l’événement, mercredi 03 novembre.

Julie Henry présenteront « Les Robots Lab : un dispositif innovant de robotique pédagogique qui suscite l’intérêt, la motivation et un réel engagement des élèves autour des STEAM. », vendredi 5 novembre de 10h20 à 11h00.

Retrouvez tous les articles sur Ludovia#BE et toutes les présentations d’ateliers sur notre page dédiée.

Plus d’infos et inscriptions : ludovia.be

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