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Discover Life on Mars with a Rover

4#Discover Life on Mars with a Rover

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PITT

4.1 Indication didactique

Sandra Baumann, Dominic Harion & Ann Kiefer

Le module #Discover Life on Mars with a Rover a été développé en collaboration avec ESERO Luxembourg (European Space Education Ressource Office). ESERO conçoit, tant pour les écoles primaires que pour les écoles secondaires, du matériel pédagogique adapté aux programmes scolaires luxembourgeois dans les matières STIM (Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques), mais toujours en lien avec le thème de l’espace. Dans la filière Bachelor en Sciences de l’Éducation (BScE) de l’Université du Luxembourg, ESERO Luxembourg soutient également les futurs enseignant·e·s du primaire dans le développement d’une compétence scientifique globale – les étudiant·e·s travaillent par exemple sur les ressources développées par ESERO dans le cadre du projet « teach with Space » sur le thème du changement climatique (Andersen et al., 2021).

La présente unité d’enseignement #Discover life on Mars with a Rover traite de la thématique des robots et a été intégrée à la découverte de l‘espace. L’objectif est d’amener dans la salle de classe la fascination suscitée par l’espace, d’inciter les jeunes à apprendre et travailler en autonomie par le biais de ce thème et de développer leur motivation pour les processus d’apprentissage : l’espace avec toutes ses facettes est un thème très apprécié des jeunes – en particulier en relation avec la recherche de vie (extra)terrestre. Le module fait appel à l’imagination des élèves et suscite l’enthousiasme et la curiosité. D’autre part, l’espace fait office de support pour la thématique des robots qui, sortent la programmation d’un cadre plus théorique dans un cadre très appliqué. 

Tim Peake, astronaute de l’ESA, met en lumière le potentiel pédagogique du thème de l’espace dans une interview réalisée dans le cadre de l’Esero UK Secondary Space Conference. Peake est convaincu que la fascination suscitée par l’espace peut être transposée à de nombreux domaines d’apprentissage et matières scientifiques dans le cadre de l’enseignement. Selon lui, l’espace et le travail de l’ESA peuvent être utilisés comme des plateformes uniques pour intéresser les enfants et les jeunes aux thèmes de l’espace et de la conquête spatiale, ainsi que pour éveiller leur intérêt pour le travail des astronautes, des ingénieurs et des scientifiques. Peake voit un avantage décisif dans le fait que les contenus d’apprentissage sur l’espace ont un sens pour les enfants et les adolescents : les notions abstraites des mathématiques, de la physique, de la chimie ou de la biologie deviennent ainsi concrètes et tangibles. C’est ce que Peake appelle « space as an educational outreach tool » (UK ESERO, n.d.). Le module #Discover Life on Mars with a Rover n’a pas non plus pour objectif d’intégrer le codage à un environnement purement virtuel, où les programmes créés par les élèves entraînent simplement une réponse sur écran (c’est-à-dire programmer des images en mouvement, des effets sonores, etc.). En testant le fonctionnement des instructions de commande programmées par les élèves sur un robot, on crée une réaction qui reflète directement l‘efficacité, les réussites et les échecs des élèves. La robotisation ajoute ici un niveau supplémentaire en permettant aux algorithmes conçus par les élèves de fournir « une rétroaction spatiale », un aspect tangible qui permet aux apprenant·e·s de chercher des solutions dans un cadre d’apprentissage moins traditionnel et scolaire (INRIA, 2020). 

La programmation permet ainsi d’aborder l’erreur, en classe, dans le cadre de l’apprentissage par l’expérience (Kapur, 2011). « Sur un plan neuroscientifique, l’erreur est avant tout traitée comme un écart à une attente, donc constitue une information précieuse permettant de réajuster ses conceptions et donc d’apprendre. » (INRIA, 2020). Grâce à la programmation, les élèves peuvent faire l’expérience d’une approche positive de l’erreur, car le message d’erreur est immédiat : un programme informatique ne porte pas de jugement, il ne fait que détecter l’erreur et la signaler. Il offre à l’élève la possibilité de faire un nouvel essai ludique jusqu’à ce que son travail aboutisse au résultat souhaité. Ainsi, même les élèves les moins performant·e·s ont la possibilité de terminer leur tâche correctement. 

La programmation aide également les élèves à développer une méthode de travail approfondie, car un programme ne fonctionne que s’il est configuré correctement à 100 %. C’est en cela qu’elle diffère de l’approche scolaire dans laquelle les élèves travaillent pour être « assez bons » plutôt que « bons ». Les apprenant·e·s ont par exemple souvent pour objectif de réussir un test, mais pas d’obtenir un maximum de points. Ce n’est pas le cas en programmation : alors qu’un examen est considéré comme réussi avec 30/60 points, un programme à moitié configuré est inutilisable et ne peut pas fonctionner (INRIA, 2020).

En plus de la réaction fournie par les feed-backs spatiaux, d’une gestion des erreurs propice à l’apprentissage et de l’apprentissage d’un travail approfondi, le module permet enfin une formation à la pensée critique. Par « pensée critique », nous entendons ici spécifiquement la capacité à émettre des hypothèses et à les confirmer et/ou à les prouver – ou à les rejeter. Les mathématiques et les sciences peuvent jouer un rôle fondamental dans le développement de cette capacité chez les apprenant·e·s, car les hypothèses, les relations de cause à effet et les théories sont des éléments essentiels de la modélisation dans les cadres mathématiques et scientifiques. La conscience de pouvoir changer d’avis joue également un rôle important à cet égard. Alors que cette boucle essai-erreur n’est généralement pas réalisable dans un cours classique d’une heure, car un tel processus prend souvent beaucoup plus de temps en laboratoire, la boucle essai-erreur est beaucoup plus courte en informatique, car un programme signale directement une erreur dès le premier essai. Ainsi, les élèves apprennent rapidement à dire « Je pensais que…, mais je constate que…, je vais essayer autre chose » (INRIA, 2020) et peuvent pratiquer une culture positive de l’erreur.

 Dans le module #Discover Life on Mars with a Rover, des véhicules robotisés comme Opportunity et Curiosity (NASA, 2022) partent en mission sur la planète Mars. Pour qu’un tel rover martien sache ce qu’il doit faire, un·e programmeur·euse doit écrire une série d’instructions que le robot exécute l’une après l’autre (par exemple « déployer les panneaux solaires », « déployer les roues » ou « allumer la caméra »). Il n’est toutefois pas possible de contrôler le rover depuis la Terre, car le signal radio prend entre quatre et vingt minutes, selon la position de la Terre par rapport à Mars. Un rover télécommandé ne fonctionnerait qu’avec un grand décalage dans le temps. C’est pourquoi le rover martien doit être programmé à l’avance de manière à pouvoir fonctionner de manière autonome.

Dans cette unité, les élèves reçoivent donc quatre missions de programmation différentes et successives, de plus en plus complexes. Les missions de base peuvent en partie être reprises pour des tâches plus complexes. L’unité étant une introduction à la programmation, les élèves n’ont pas besoin de programmer toutes les missions à partir de zéro. Pour leur faciliter la tâche, des parties de la programmation leur sont données sous forme de tâches. Cela correspond également aux schémas des tâches de l’étude ICILS (International Computer and Information Literacy Study 2018, réalisée avec des élèves de 8e année) (Fraillon et all., 2019). Les robots utilisés sont les mBot de la société MakeBlock. Ces robots sont spécialement conçus pour les débutant·e·s et permettent d’enseigner et d’apprendre la programmation robotique de manière simple et ludique. La programmation elle-même se fait via le logiciel MakeBlock, un environnement de programmation par blocs basé sur Scratch. 

Le module #Discover Life on Mars with a Rover se concentre donc sur le développement d’un domaine de compétence spécifique, qui a été modélisé par la récente étude ICILS sous le nom de Computational Thinking (CT). Il s’agit de la capacité d’une personne à « identifier les aspects des problèmes du monde réel qui se prêtent à une modélisation informatique, à évaluer des solutions algorithmiques à ces problèmes et à développer elle-même ces solutions de manière à ce qu’elles puissent être mises en œuvre par ordinateur » (Boualam et al., 2021). Le domaine de compétences comprend donc les deux compétences clés « conceptualiser des problèmes » et « mettre en œuvre des solutions » (ibid.). Les élèves de 8e année (6e/8e) du Luxembourg se situent actuellement en dessous de la moyenne internationale de l’étude dans le domaine de la pensée computationnelle ainsi que dans les compétences générales liées à l’ordinateur et à l’information (cf. ibid.) 1.

L’accès à la programmation via Scratch dans le cadre du module #Discover Life on Mars with a Rover permet d’acquérir une première expérience des systèmes informatiques et se prête très bien à l’enseignement initial. L’activité de programmation se limite à adapter l’environnement de programmation déjà existant aux exigences des tâches de programmation successives et offre ainsi la possibilité de construire des produits performants avec peu de connaissances préalables dans le domaine de la programmation (Schubert & Schwill, 2011). Grâce à des instructions étape par étape, les apprenant·e·s se familiarisent avec les principes de base de la programmation par blocs et développent des compétences de base en matière de CT, qui peuvent être mises en lien avec d’éventuelles expériences déjà réalisées dans le domaine du codage, tel qu’il est conçu dans l’enseignement fondamental.

1 Pour une critique du modèle de la pensée computationnelle, voir par exemple Nardelli (2019) ainsi que Tedre & Denning (2016). Tant du point de vue de la psychologie (de l’apprentissage) que de l’épistémologie, il est en effet peu probable que le CT puisse désigner une manière de penser – même nouvelle – qui pourrait être enseignée. Les différents domaines de compétences qui en font partie sont également développés dans d’autres disciplines, comme les mathématiques et les sciences naturelles, ainsi que dans la philosophie et la logique formelle. Pour le présent module PITT, le CT est donc considéré comme un ensemble de caractéristiques, tel qu’il a été conceptualisé dans le cadre de l’ICILS 2018 et mis en œuvre par Boualam et al. 2021. Les compétences regroupées ici sous CT sont donc utilisées de manière descriptive et non normative.

Références
Andersen, Katia N., Cornrotte, Fréderic, Trap, Guillaume & Bettelo, Nadia. (2021). Le projet ESERO Luxembourg : conséquences pour la professionnalisation des enseignants sur le thème de l’éducation au développement durable. Rapport national sur l’éducation 2021. https://doi.org/10.48746/bb2021lu-fr-19
Boualam, Rachid,  Lomos, Catalina & Fischbach, Antoine. (2021). Compétences en informatique et en information (CIL) et compétences en raisonnement informatique (CT) des élèves de 8e année. Principaux résultats de l’ICILS 2018. Rapport national sur l’éducation 2021. https://doi.org/10.48746/bb2021lu-fr-26
Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA). (2020). Éducation et Numérique : enjeux et défis. Livre Blanc N 04. https://hal.inria.fr/hal-03051329v2/document
Fraillon, Julian, Ainley, John, Schulz, Wolfram,  Friedman, Tim & Duckworth, Daniel. (2019).  IEA International Computer and Information Literacy Study 2018. Assessment Framework. IEA.
Kapur, Manu. (2011). A further Study of productive failure in mathematical problem solving : unpacking the design components. Instructional Science, 34(4), 561-579.
Nardelli, Enrico. (2019). Do we really need computational thinking? Communications of the ACM, 62(2), 32-35. https://doi.org/10.1145/3231587.
NASA. (2022). Mars Exploration Rovers. https://mars.nasa.gov/mer/mission/overview/
Schubert, Sigrid & Schwill, Andreas. (2011). Didaktik der Informatik. Spektrum Akademischer Verlag.
Tedre, Matti & Denning, Peter J. (2016). The long quest for computational thinking. Proceedings of the 16th Koli Calling Conference on Computing Education Research, 120–129.
UK Esero. The benefits of bringing Space to the classroom. The Esero UK Secondary Space Conference. https://www.esa.int/ESA_Multimedia/Videos/2014/11/ESERO_UK_Secondary_Conference_at_Farnborough_with_Tim_Peake/(lang)/en

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