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Les abeilles apprennent mieux lorsqu'elles peuvent explorer. Les humains pourraient fonctionner de la même manière



Adrian Dyer reçoit un financement de l'Australian Research Council.
Elizabeth Jayne White, Jair Garcia et Scarlett Howard ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas pas de pièces, ne reçoivent pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'ont déclaré aucune autre affiliation que leur poste universitaire.
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Comprendre comment les humains apprennent est une clé pour améliorer les pratiques pédagogiques et faire progresser l'éducation. Est-ce que tout le monde apprend de la même manière, ou des personnes différentes ont-elles besoin de styles d'enseignement différents?
La question peut sembler simple, mais l'évaluation et l'interprétation des performances d'apprentissage restent insaisissables. C'est l'un des sujets éducatifs les plus débattus aujourd'hui, en particulier pour les apprenants qui ont des moyens uniques de démontrer leur compréhension.
Nous avons cherché des réponses dans ce qui pourrait être un endroit inattendu: chez les abeilles. Dans une nouvelle étude publiée dans le Video Journal of Education and Pedagogy, nous utilisons les abeilles comme modèle pour comprendre comment différentes personnes acquièrent des informations.
L'utilisation de modèles animaux pour comprendre l'apprentissage a une longue et fière histoire. . Le lauréat du prix Nobel Ivan Pavlov a dressé des chiens célèbres pour associer un son à une récompense alimentaire . Finalement, Pavlov a démontré que les chiens ont commencé à saliver au son.
L'expérience de Pavlov a révélé la théorie fondamentale derrière la façon dont nous comprenons l'apprentissage associatif dans l'éducation, la société et la culture populaire. (Pensez à la façon dont le dragon de Gringott a été conditionné dans Harry Potter et les reliques de la mort .)
Une grande partie de ce que nous savons sur la physiologie de la formation de la mémoire provient du travail fondateur du Le prix Nobel Eric Kandel. Kandel a utilisé la simple limace de mer ( Aplysia californica ) pour étudier comment les connexions entre les neurones dans le cerveau permettent l'apprentissage. ] apprendre des visages ajouter et soustraire et même traiter le concept de zéro . Les abeilles apprennent des tâches complexes par essais et erreurs, où une récompense de l'eau sucrée est fournie pour résoudre correctement un problème.
Nous étions très intéressés de découvrir si toutes les abeilles individuelles apprendraient des tâches complexes d'une manière similaire. Chaque individu montrerait-il des performances d'apprentissage similaires tout au long de la formation, ou les individus démontreraient-ils différentes stratégies d'apprentissage?
  
    
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L'une des compétences de base en mathématiques que nous apprenons tous à propos de l'âge préscolaire est la façon d'ajouter et de soustraire des nombres. L'arithmétique n'est pas une tâche triviale. Cela nécessite une mémoire à long terme des règles associées à des symboles particuliers comme plus (+) ou moins (-), ainsi qu'une mémoire à court terme des nombres particuliers à manipuler dans un cas donné.
Lorsque nous nous sommes entraînés abeilles à ajouter et à soustraire nous avons évalué le nombre d'essais qu'il a fallu à chaque abeille pour acquérir la tâche, et avons résumé les données examinant comment les individus apprennent dans une vidéo .
Nous avons été surpris de voir que toutes les abeilles n'ont pas appris la tâche au même stade de la formation. Au lieu de cela, différentes personnes ont acquis la capacité de résoudre le problème après un nombre différent d'essais.
Il n'y avait pas d'étape d'apprentissage commune tout au long des essais où les abeilles réussissaient. La tâche demandait plutôt aux abeilles d'essayer différentes stratégies pour voir ce qui fonctionnait. En particulier, la possibilité d'apprendre des erreurs était essentielle pour permettre aux abeilles d'apprendre des problèmes mathématiques.
Cette constatation suggère que lorsque le cerveau doit apprendre des problèmes à plusieurs degrés impliquant différents types de mémoire, une opportunité pour un comportement exploratoire est ce que la nature préfère.
Les humains et les abeilles ont partagé pour la dernière fois un ancêtre commun il y a environ 600 millions d'années. Cependant, nous partageons un grand nombre de gènes et il est probable que nous avons des similitudes dans la façon dont nous traitons l'information .
Nous savons que les abeilles et les humains ont un moyen commun de traiter des nombres de un à quatre par exemple, suggérant que les processus d'apprentissage peuvent être liés à des mécanismes évolutifs conservés. Ainsi, les résultats améliorés des abeilles lors de l'apprentissage des problèmes mathématiques d'une manière exploratoire individuelle suggèrent que cela peut être la façon dont les humains sont également câblés pour acquérir de nouvelles compétences.
En effet, certaines recherches récentes sur l'apprentissage et les difficultés d'apprentissage chez les enfants ont a trouvé des preuves que les individus voient et apprennent fréquemment de différentes façons selon le contexte environnemental .
Notre biologie peut être programmée pour encourager l'apprentissage exploratoire, plutôt que d'essayer d'acquérir des informations d'une manière définie. Si tel est le cas, nos systèmes éducatifs devraient en tenir compte.
Cette idée n'est peut-être pas nouvelle, mais peut être confrontée à des défis si l'apprentissage par ordinateur est de plus en plus adopté, car il existe un risque qu'une programmation limitée puisse limiter les styles d'apprentissage.
D'autre part, l'utilisation intelligente d'environnements d'apprentissage exploratoires – numériques ou physiques – peut améliorer les résultats d'apprentissage.
Nous ne devons pas hésiter à examiner comment notre histoire évolutive influe sur l'apprentissage et à l'utiliser à notre avantage. La compréhension des principes évolutifs pourrait aider à concevoir des environnements d'apprentissage les mieux adaptés pour encourager l'exploration pour un apprentissage optimal, par exemple.
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