Selon les présupposés de la PNL, l’échec est une composante indispensable de l’apprentissage. Pour apprendre de nouvelles choses, nous devons bien souvent échouer. Mais quel est le bon niveau d'échec ?
Si vous obtenez toujours un score de 100% dans vos apprentissages, cela signifie probablement que vous n'apprenez rien de nouveau. De nouvelles recherches proposent une réponse mathématique à cette question en montrent que le « point d'orgue » de l'apprentissage est de 85 % de réussite.
Les éducateurs et les spécialistes de l'éducation reconnaissent depuis longtemps qu'il y a une sorte de "point d'orgue" en matière d’apprentissage. Cela signifie que nous apprenons mieux lorsque nous sommes mis au défi de saisir quelque chose qui se trouve juste en dehors des limites de nos connaissances existantes. Lorsque le défi est trop simple, nous n'apprenons rien de nouveau ; de même, nous n'améliorons pas nos connaissances lorsqu'un défi est si difficile que nous échouons complètement ou abandonnons.
Alors, où se situe le point idéal ? Selon les résultats d’une nouvelle étude, l’apprentissage est optimal quand l'échec survient 15% du temps. Autrement dit, c'est lorsque la bonne réponse est donnée 85 % du temps.
"Cette idée courante dans le domaine de l'éducation, selon laquelle il existe une "zone de difficulté proximale" dans laquelle vous devriez pouvoir maximiser votre apprentissage, nous les avons mises sur une base mathématique ", a déclaré Robert Wilson, professeur adjoint de psychologie et de sciences cognitives à l'Université d'Arizona et auteur principal de l'étude, intitulée "The Eighty five Percent Rule for Optimal Learning". Robert Wilson et ses collaborateurs de l'Université Brown, de l'Université de Californie, de Los Angeles et de Princeton ont mis au point ce que l'on appelle la "règle des 85 % " après avoir mené une série d'expériences d'apprentissage sur machines au cours desquelles ils ont enseigné aux ordinateurs des tâches simples, comme la classification de différents modèles en deux catégories ou la classification de photographies de chiffres manuscrits en nombres pairs et impairs ou en nombres faibles et élevés.
Les ordinateurs ont appris le plus rapidement dans les situations où la difficulté était telle qu'ils ont répondu avec une précision de 85 %. "Si vous avez un taux d'erreur de 15 % ou une précision de 85 %, vous maximisez toujours votre taux d'apprentissage dans ces tâches à deux choix ", dit M. Wilson. Lorsque les chercheurs ont examiné les études antérieures sur l'apprentissage des animaux, ils ont constaté que la règle des 85 % s'appliquait également dans ces cas-là, dit également M. Wilson.
Lorsque nous réfléchissons à la façon dont les humains apprennent, la règle des 85 % s'appliquerait très probablement à l'apprentissage perceptif, dans lequel nous apprenons graduellement par l'expérience et les exemples, dit Wilson. Imaginez, par exemple, qu'un radiologue apprenne à faire la différence entre les images de tumeurs et de non tumeurs.
"Il faut de l'expérience et des exemples pour s'améliorer ", dit M. Wilson. "Je peux imaginer donner des exemples faciles, des exemples difficiles et des exemples intermédiaires. Si je vous donne des exemples très simples, vous avez toujours des réponses bonnes à 100% et il n'y a plus rien à apprendre. Si je vous donne des exemples très difficiles, vous aurez 50% de bonnes réponses et vous n'apprendrez toujours rien de nouveau, alors que si je vous donne quelque chose entre les deux, vous pouvez vous trouver à ce point idéal dans lequel vous obtenez le plus d'informations de chaque exemple particulier."
Puisque Wilson et ses collaborateurs ne s'intéressaient qu'à des tâches simples pour lesquelles il y avait une réponse claire, correcte et incorrecte, Wilson n'ira pas jusqu'à dire que les élèves devraient viser une moyenne de B à l'école. Toutefois, il pense qu'il pourrait y avoir des leçons pour l'éducation qui méritent d'être approfondies. "Si vous suivez des cours trop faciles et que vous les réussissez tout le temps, alors vous n'obtiendrez probablement pas autant d'un cours que quelqu'un qui a du mal à suivre, mais qui réussit à le faire ", dit-il. "Nous espérons pouvoir étendre ce travail et commencer à parler de formes d'apprentissage plus complexes."
Sources
Robert C. Wilson, Amitai Shenhav, Mark Straccia, Jonathan D. Cohen. The Eighty Five Percent Rule for optimal learning. Nature Communications, 2019; 10 (1) DOI: 10.1038/s41467-019-12552-4
University of Arizona. "Learning is optimized when we fail 15% of the time." ScienceDaily. ScienceDaily, 5 November 2019. <www.sciencedaily.com/releases/2019/11/191105113457.htm>.
