Steve Masson, professeur en neuroéducation au Département de didactique de la Faculté des sciences de l’éducation et directeur du Laboratoire de Recherche en Neuroéducation (LRN) de l’UQAM, présentait à la Journée pédagogique nationale en formation professionnelle (JPNFP), une conférence intitulée « Comprendre le cerveau pour favoriser la motivation et l’engagement en formation professionnelle ». Il posait une question simple: comment stimuler la motivation et l’engagement des élèves en formation professionnelle? Cette question est centrale pour soutenir leur implication et leur réussite. Les recherches en neurosciences apportent des éclairages précieux sur les mécanismes cérébraux qui sous-tendent la motivation et permettent d’identifier des stratégies pédagogiques efficaces. Je vous propose donc mes notes de cette conférence fort pertinente.
La motivation : un équilibre coût/bénéfice
Le professeur Masson relève que la motivation se définit comme la volonté d’agir pour atteindre un but, malgré les efforts requis. Le cerveau évalue constamment le rapport coût/bénéfice avant de s’engager dans une tâche. Deux parties du cerveau semblent plus particulièrement impliquées dans cette procédure:
- Le cortex cingulaire antérieur qui détecte les conflits d’information et analyse le coût/bénéfice.
- Le cortex préfrontal qui s’active si l’analyse mène à l’idée que l’effort en vaut la peine.
À la lumière de ces données neuroscientifiques, l’apprenant.e doit alors:
- Croire qu’il est possible de s’améliorer.
- Croire que les efforts mèneront à la réussite.
Concrètement, cela implique deux états d’esprit bien distincts…
L’état d’esprit (mindset) : dynamique C. fixe
- État d’esprit dynamique, c’est croire qu’on peut progresser et chercher des stratégies pour s’améliorer.
- État d’esprit fixe : penser que les capacités sont immuables, ne pas croire en ses capacités de réussir.
Steve Masson aborde alors les recherches de Moser et al. (2011,) où il est mentionné que plus l’état d’esprit est dynamique, plus le cerveau s’active face aux erreurs. Cela favorise l’effort et l’apprentissage.
Super, alors comment faire concrètement?
Deux leviers pour stimuler la motivation
Le professeur Masson attire notre attention sur deux idées simples et concrètes:
Idée 1 : Cultiver un état d’esprit dynamique
- Faire connaître la notion de neuroplasticité par des vidéos ou des textes (proposition vidéo 1) afin de permettre à l’apprenant.e de croire qu’il est possible de s’améliorer.
- Employer des encouragements compatibles avec la neuroscience, c’est-à-dire envoyer le message que le succès est un processus qui implique des efforts ET des stratégies :
- « L’objectif n’est pas de tout réussir d’un coup, mais de progresser. Tu veux développer ta compréhension étape par étape. Que peux-tu essayer d’autre? »
- « Bravo pour ton excellent résultat! Tu as travaillé fort, tu as amélioré tes stratégies d’étude et, depuis, tu ne cesses de t’améliorer. »
Idée 2 : Favoriser la réussite progressive et l’augmentation de dopamine
Le professeur Masson explique qu’une partie du cerveau, le striatum, envoie des récompenses (bénéfices) en produisant de la dopamine, ce qui génère plaisir et motivation (Wilkinson et al., 2014, DePasque et al., 2014). Bref, chaque réussite augmente la dopamine, surtout si la tâche est difficile. Donc, il faut:
- Offrir une rétroaction positive, fréquente et immédiate afin d’augmenter le taux de dopamine chez l’apprenant.e, ce qui augmente le sentiment de plaisir et la satisfaction. Ainsi, la personne sera plus motivée!
- Proposer des tâches ni trop faciles ni trop difficiles (zone proximale de développement).
- Maximiser la rétroaction
- Utiliser des principes issus de la recherche:
- Activer à plusieurs reprises, soit revenir sur les connaissances antérieures
- Espacer les activations dans une logique de progression graduelle (on veut un taux de réussite important pour encourager, mais il existe une notion de « taux d’erreur optimal » pour encourager l’effort).
- Automatiser les préalables (commencer par vérifier les fonctions exécutives avant de passer à autre chose)
- Optimiser les modalités de présentation en réduisant les distractions et automatiser les préalables (fonctions exécutives).
Idée 3: Prévoir des tâches ni trop faciles ni trop difficiles
Le professeur Masson explique qu’il faut viser un taux d’erreur (optimal) de 16 % et un taux de réussite (optimal) de 84 % dans les tâches proposées à l’apprenant.e.
Il a conclu avec cette image qui me semble bien résumer son message:
État d’esprit ↑ → Effort ↑ → Réussite ↑ → Dopamine ↑ → Bénéfice ↑
Références bibliographiques
Moser, J. S., Schroder, H. S., Heeter, C., Moran, T. P., & Lee, Y.-H. (2011). Mind Your Errors: Evidence for a Neural Mechanism Linking Growth Mind-Set to Adaptive Posterror Adjustments: Evidence for a Neural Mechanism Linking Growth Mind-Set to Adaptive Posterror Adjustments. Psychological Science, 22(12), 1484-1489. https://doi.org/10.1177/0956797611419520 (Original work published 2011)
Schroder, H. S., Moran, T. P., Donnellan, M. B., & Moser, J. S. (2014). Mindset induction effects on cognitive control: a neurobehavioral investigation. Biological psychology, 103, 27–37. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2014.08.004
Sarrasin, J. B., Nenciovici, L., Foisy, L.-M. B., Allaire-Duquette, G., Riopel, M., & Masson, S. (2018). Effects of teaching the concept of neuroplasticity to induce a growth mindset on motivation, achievement, and brain activity: A meta-analysis. Trends in Neuroscience and Education, 12, 22-31. https://doi:10.1016/j.tine.2018.07.003
Wilkinson, L., Tai, Y. F., Lin, C. S., Lagnado, D. A., Brooks, D. J., Piccini, P., & Jahanshahi, M. (2014). Probabilistic classification learning with corrective feedback is associated with in vivo striatal dopamine release in the ventral striatum, while learning without feedback is not. Human brain mapping, 35(10), 5106–5115. https://doi.org/10.1002/hbm.22536
DePasque Swanson, S., & Tricomi, E. (2014). Goals and task difficulty expectations modulate striatal responses to feedback. Cognitive, affective & behavioral neuroscience, 14(2), 610–620. https://doi.org/10.3758/s13415-014-0269-8
