Développement de la pensée computationnelle chez les jeunes enfants avec la robotique éducative : un effet interactif entre le sexe et la stratégie de support.

Le présent document examine l’utilisation de la robotique éducative comme moyen d’aider les enfants à développer les principes de la pensée calculatoire (Computational Thinking). De nombreux/-euses éducateurs/-trices et universitaires avancent l’idée que la pensée calculatoire doit être considérée comme une compétence fondamentale du 21e siècle et qu’elle doit être intégrée à tous les niveaux d’enseignement. Les compétences en matière de pensée calculatoire peuvent inclure l’abstraction, la décomposition et la pensée algorithmique, qui en soi peuvent être considérées comme des compétences transversales et peuvent être appliquées dans n’importe quel domaine. Cependant, malgré l’importance de ces compétences, les connaissances nécessaires pour aider les enfants à les développer restent limitées.

L’une des principales alternatives pour l’enseignement de la pensée calculatoire qui fait actuellement l’objet de discussions est la robotique éducative. Il s’agit d’une approche séduisante, car elle constitue une motivation supplémentaire pour les enfants ainsi que leur permet d’effectuer des tâches interactives avec un robot et de constater un effet immédiat. Selon les chercheurs, la robotique éducative représente une approche efficace pour enseigner aux enfants les relations spatiales. Les auteures soulignent l’importance de l’utilisation de la robotique comme outil éducatif dans le cursus traditionnel de la petite enfance.

L’étude actuelle vise à examiner le développement des pratiques de pensée calculatoire dans l’enseignement primaire. Les participants sont des enfants âgés de 5 à 6 ans provenant de huit écoles primaires de trois villes européennes différentes. Les chercheurs ont utilisé trois scénarios de résolution de problèmes, qui consistaient à explorer la fonctionnalité d’un petit robot de sol programmable en forme d’abeille, “Bee-Bot.” Les enfants devaient résoudre des tâches spécifiques, à savoir déplacer le Bee-Bot de la ruche afin de collecter le pollen des fleurs, de rendre visite à un ami, de visiter la forêt et puis rentrer à la maison. Les trois scénarios étaient conçus avec une complexité progressive, qui se composait de différentes variations des mouvements de Bee-Bot.

Afin d’aider les enfants à se souvenir de la séquence de commandes, les chercheurs ont conçu deux types de systèmes de mémoire, le type A et le type B. Les deux systèmes avaient pour but d’explorer la mémoire des enfants et de les aider à comprendre la nécessité d’un certain type de système pour optimiser la programmation de la Bee-Bot. Le type A consistait de commandes imprimées sous forme de cartes, qui devaient être assemblées par les enfants afin de former un algorithme, nécessaire pour résoudre le problème. Le type B consistait d’une activité collaborative entre les enfants et les chercheurs pour définir sur papier toutes les commandes nécessaires avant de programmer la Bee-Bot. En d’autres termes, deux techniques offrent un support de référence externe aux enfants.

Pour analyser les résultats, les chercheurs ont appliqué une analyse statistique qui visait à évaluer les techniques de soutien de type A et de type B. En outre, l’analyse avait pour objectif d’explorer les stratégies de résolution de problèmes des enfants.

Les résultats démontrent que le Bee-Bot, avec ses tâches de résolution de problèmes, est une méthode efficace pour aider les enfants à développer leur pensée calculatoire. Selon les résultats, les enfants ont réalisé des gains d’apprentissage significatifs entre l’évaluation initiale et l’évaluation finale de leurs compétences en calcul. De plus, deux techniques de soutien (Type A et Type B) ont été évaluées, et il a été noté que les deux sexes ont bénéficié de ces techniques. Plus précisément, l’analyse a montré que les garçons ont bénéficié davantage du support de type A, consistant des commandes imprimées sous forme de cartes, tandis que les filles ont bénéficié davantage du support de type B, consistant d’activité d’écriture collaborative.

Les chercheurs soulignent que les implications de ces résultats sont très importantes, car elles démontrent que l’approche différenciée dans la conception des tâches numériques est essentielle. Cela affecte les performances des enfants et les aide par conséquent à obtenir des gains d’apprentissage plus significatifs. Ainsi, cette étude démontre l’importance d’un environnement d’apprentissage adapté, qui doit répondre aux intérêts et aux besoins des enfants à cette période de leur développement.