Les études, c’est du gym pour l’esprit…

En boutade, j’évoque à l’occasion le fait que le désengagement aux études que l’on observe parfois chez certaines personnes étudiantes donne l’impression d’une personne qui s’inscrit au gym, paie son abonnement, mais espère se muscler en restant chez elle et en ne réalisant aucun entraînement. Le gym peut fournir des appareils, des indications alimentaires, une ou un entraîneur, mais la personne n’arrivera à rien sans effort.

Je n’ai évidemment pas inventé cette analogie.  J’ai dû la lire quelque part ou l’entendre d’autres personnes. Mon collègue Serge Piché me pointe vers un texte récent d’Erich Hudson, facilitateur et consultant en éducation, qui fait ce même parallèle, mais en lien avec l’intelligence artificielle. Hudson mentionne à quel point cette analogie est devenue commune. Pour moi, l’intérêt du texte d’Hudson, ce qu’il nous rappelle que la raison qui amène les personnes étudiantes à « tricher » (avec ou sans l’IA) plutôt que de mettre les efforts nécessaires à se « muscler le cerveau », c’est bien sûr qu’on s’est mis à confondre la fin et les moyens.  La fin: apprendre. Le moyen: l’évaluation des apprentissages et la note qui devrait servir de mesure de ce qui a été appris.

« Lorsqu’une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure »

Je découvre que cette confusion entre la fin et les moyens relativement à la mesure porte un nom: c’est la Goodheart’s Law, un principe établi en 1975 par l’économiste Charles Goodheart:  “When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure“.

Hudson rappelle que tout ne se mesure pas: « plus un élément est dynamique et variable, plus il résiste à une évaluation par le biais d’indicateurs ». Il pense évidemment à l’apprentissage, qui est on ne peut plus « dynamique et variable ».

Dans un livre intitulé The Score: How to Stop Playing Somebody Else’s Game, le philosophe C. Thi Nguyen explique comment cette volonté [je dirais « cette obsession »] de toujours quantifier les résultats à l’aide d’indicateurs peut encourager des comportements inappropriés. Selon Nguyen, lorsqu’un indicateur devient un objectif, cela crée un système où il existe un décalage entre le signal (la note) et le fonctionnement réel du système (l’apprentissage).

Le recours aux indicateurs peut donc inciter à contourner un système ou, pour paraphraser Nguyen, à exploiter « l’écart entre les signaux qu’un système utilise pour attribuer des récompenses et ce que ce système cherche à promouvoir ». La conséquence la plus grave de cette exploitation est ce que Nguyen appelle la « captation des valeurs » (value capture) : à force d’exploiter le système, on en vient à substituer les valeurs du système à ses propres valeurs.  C’est ainsi que, depuis des décennies, des étudiantes et étudiants « contournent le système scolaire, cherchant le chemin le plus court possible vers la meilleure note possible ». Pour Hudson, l’arrivée de l’IA générative rend simplement ce « détournement » encore plus facile.

Vers une « littératie de l’apprentissage »?

Erich Hudson mentionne que, de manière générale, nous n’enseignons pas aux étudiantes et étudiants les liens entre le travail effectué aux études, l’apprentissage et l’expertise. Hudson s’intéresse ainsi à Blake Harvard, un enseignant de Madison en Alabama, qui applique les sciences cognitives à son enseignement. Pour ce dernier, le fait d’expliquer aux personnes étudiantes comment se déroule l’apprentissage et ce qui se passe dans leur cerveau lorsqu’elles apprennent constitue un excellent moyen d’influencer la manière dont elles utilisent (ou pas) l’IA. L’importance de cette littératie de l’apprentissage dépasse le cadre des préoccupations liées à l’IA ; elle s’inscrit dans un projet plus large visant à aider les étudiantes et étudiants à devenir des penseurs indépendants et autonomes.  J’ajouterais: de futurs citoyennes et citoyens critiques.

J’aime beaucoup cette idée de « littératie de l’apprentissage » (learning literacy).  On pourrait aussi parler de « métacognition ».

Les « facteurs non-cognitifs de l’apprentissage » influencent l’engagement

Hudson évoque également les travaux de Camille Farrington du Chicago Universtiy Consortium on School Research relativement au développement de l’« état d’esprit académique » (academic mindset) des étudiants. Ses recherches suggèrent que le design des environnements d’apprentissage est un facteur déterminant de persévérance aux études. Elle estime que ce sont les « facteurs non cognitifs de l’apprentissage », c’est-à-dire des aspects liés aux émotions, au sentiment d’appartenance, à l’identité, etc., qui influencent l’engagement réel d’une personne étudiante. Selon Farrington, les environnements d’apprentissage les plus efficaces sont ceux où les personnes étudiantes peuvent affirmer :

« J’ai ma place dans cette communauté académique. »; « Je peux y arriver. »; « Mes capacités et mes compétences s’améliorent à mesure que je m’investis. »; « Ce travail a de la valeur à mes yeux. »

En conclusion, Hudson revient à l’analogie de « l’école comme gym ». Compte tenu de l’effort requis, pourquoi continuer à y aller ? Pourquoi s’entrainer ? Pourquoi repousser nos limites ?

C’est parce que, avant tout, aller au gym fait SENS (« …[G]oing to the gym is meaningful » [emphase dans le texte original].).

[Les diverses sections de ce texte utilisent des éléments traduits par DeepL.com, puis ajustés.]

Source: Hudson, E. (2026, juin). “School is a gym, not a job.”, Substack.