Ingénierie didactique
Origine du concept
Le concept d’ingénierie didactique (ID) est apparu à partir des années 80 dans le champ de la didactique des mathématiques. Il a marqué la complexité du travail de chercheur qui, à plusieurs égards, peut être assimilé à celui de l’ingénieur qui mobilise et applique des connaissances scientifiques ou constructions théoriques, afin – d’une part – de les mettre à l’épreuve et – d’autre part – de développer de nouvelles propositions éducationnelles (Artigue, 2021 ; Artigue & Perrin-Glorian, 1991 ; Barquero & Bosch, 2015). À partir des années 90, l’ID a été utilisée par des didacticiens d’autres disciplines que les mathématiques (Artigue, 2021, Barquero & Bosch, 2015).
Il s’agit donc d’une méthodologie au croisement de la recherche et de la production dédiée à l’enseignement ; une relation duale proche de la recherche-action (apparue à la fin des années 40) qui lui confère un caractère polysémique. Ceci est à considérer comme une ouverture plutôt qu’un obstacle, car la frontière entre les deux pôles n’a pas besoin d’être marquée avec précision (Artigue & Perrin-Glorian, 1991). Notons toutefois que l’ID met l’accent sur la dimension de l’action concrète plutôt que sur le cadre théorique général. En outre, le chercheur qui s’intéresse au rôle des « réalisations didactiques » en classe d’un point de vue méthodologique (Artigue, 2021, p. 283), est parfois aussi le praticien (par exemple, l’enseignant).
La recherche orientée par la conception (ROC), apparue au début des années 2000, correspond en grande partie à l’ingénierie didactique en l’agrémentant de la dimension de collaboration et de relation partenariale entre le chercheur et le praticien. La Fig. 1 présente une chronologie plus détaillée des méthodologies de recherche collaborative dans le domaine de l'éducation, de l'approche ethnologique dans les années 30, en passant par l'ID dans les années 80, jusqu'à la ROC.
Phases du processus
La singularité de l’ingénierie didactique vient des caractéristiques de son fonctionnement méthodologique, et plus précisément des quatre phases qui composent le processus expérimental (voir Fig. 2) :
- 1. Analyses préalables du contexte (incluant les contraintes épistémologiques, cognitives, didactiques) et formulation d’hypothèses ;
- 2. Conception et analyse a priori des situations didactiques de l’ingénierie et des actions possibles « sur un certain nombre de variables du système non fixées par les contraintes » (Artigue, 2021, p. 291). Il existe deux types de variables : les « macro-didactiques » pour l'organisation globale de l'ingénierie et les « micro-didactiques » pour son organisation locale, « c'est-à-dire l'organisation d'une séance ou d'une phase, les unes et les autres pouvant être elles-mêmes des variables d'ordre général ou des variables dépendantes du contenu didactique dont l'enseignement est visé » (Artigue, 2021, p. 291) ;
- 3. Expérimentation (qui consiste en la mise en œuvre concrète des actions envisagées et en la collecte de données) ;
- 4. Analyse a posteriori et évaluation (qui peut avoir des retombées théoriques générales).
Cas pratique : Projet PEPTI
Par exemple, dans le cadre du projet PEPTI (Pedago-digital practices promoting telepresence and inclusion), qui s'intéresse à la notion de « présence à distance » dans un contexte universitaire, le processus pourrait se dérouler comme suit :
- 1. Les analyses préalables : spécifier dans quel contexte la recherche aura lieu (cours/module, contenu d'apprentissage, enseignants et apprenants, enjeux potentiels, etc.), comment les chercheurs s'attendent à ce que les participants fassent l'expérience de la téléprésence et de quelle manière elle est censée avoir un impact sur leur expérience d'apprentissage, notamment en favorisant l'inclusion ;
- 2. Conception et analyse a priori : co-conception par les chercheurs et les praticiens des dispositifs de formation hybrides qui permettront d'explorer la thématique de manière pertinente et qui permettront de collecter des données en plein cœur de l'action pédagogique ;
- 3. Expérimentation : mise en œuvre des dispositifs hybrides en contexte écologique ;
- 4. Analyse a posteriori et évaluation : analyse des données recueillies au cours de l'expérimentation - enregistrements vidéo, entretiens d'autoconfrontation avec les participants, traces des interactions multimodales sous forme d'analyse de l'apprentissage et questionnaires en ligne - afin de formuler des conclusions et recommandations pour améliorer l’expérience de téléprésence tout en révisant si besoin le cadre théorique initial.
Itérativité et enjeux du processus
Artigue (2021) souligne l’itérativité du processus expérimental et l’intérêt de se centrer sur ses deux premières phases pour aller au-delà d’une méthode purement expérimentale . Barquero et Bosch (2015) abondent dans le même sens en expliquant qu’il y a « toujours une interaction constante entre les résultats des différentes phases : les résultats de l'analyse a posteriori peuvent non seulement suggérer d'introduire des changements dans la conception du processus d'enseignement, mais aussi de développer la caractérisation du contenu en jeu (analyse préliminaire) » (p. 4, traduction libre). Ils soulignent que les résultats obtenus et les problèmes soulevés peuvent également conduire à de nouveaux développements théoriques ou méthodologiques, ce qui fait de l'ID « non pas une pratique de développement où des résultats de recherche préalablement établis sont transformés en propositions d’enseignement [mais plutôt] un moyen de contraster empiriquement les hypothèses sur les possibilités de diffusion des connaissances [mathématiques] et les phénomènes qui y font obstacle » (p. 4, traduction libre).
La méthode de validation de l’ID ne repose donc pas sur une comparaison statistique des niveaux de réussite d’un groupe expérimental et d’un groupe contrôle, mais sur une confrontation entre les analyses a priori et a posteriori des situations didactiques au sein du processus d’expérimentation (Artigue & Perrin-Glorian, 1991). Cette validation interne plutôt qu’externe ne va pas sans difficultés - analyse a priori incommunicable à l’externe, distorsions possibles dans la confrontation d’analyses (a priori et a posteriori), hypothèses souvent « relativement globales, mettant en jeu des processus d’apprentissage à long terme » (Artigue, 2021, p. 298) - ce qui pose les problèmes de la transmission des résultats et de la reproductibilité de l’expérience. Le chercheur doit trouver des moyens de surmonter ces difficultés car, comme le soulignent Musial, Pradere & Tricot (2012), « l’ingénierie didactique consiste [justement] à déterminer des dispositifs d’enseignement communicables et reproductibles » (p. 54).
Un virage nécessaire
En précurseur de la ROC, Artigue (2021) insiste sur la nécessité de prendre en compte les praticiens - les élèves mais aussi les enseignants - dans le processus d’ID, en opposition au « symptôme d’évitement » de l’enseignant qui a prévalu dans les recherches en didactique ancrées dans des théories constructivistes ; ces dernières étant focalisées sur la relation élève/milieu (p. 296). Or, les représentations des enseignants sur les contenus d’enseignement et sur les élèves exercent une influence claire sur leurs choix et leurs décisions. Artigue invite ainsi les chercheurs à faire évoluer les méthodologies de recherche en didactique dans le sens d’une plus grande intégration des praticiens : « cette meilleure prise en compte de l’enseignant (...), en dépit des difficultés qu’elle pose, ne constitue pas moins un des passages obligés de l’avancée de la didactique à l’heure actuelle » (p. 304). Dans le même sens, Robert et Robinet (1989, cités par Artigue, 2021) parlent d’une « compatibilité de représentations (...) nécessaire au bon fonctionnement de la transmission didactique » (p. 304).
L’ingénierie didactique consiste donc à concevoir des situations d’enseignement rationnelles et argumentées sur la base d’études et d’analyses (Musial, Pradere & Tricot, 2012). Autrement dit, ce sont des propositions d'enseignement découlant d’un questionnement, puis de choix didactiques justifiés par la recherche (Douady, 1994), élaborées par le biais d'une méthodologie qui devient à la fois un produit et un processus itératif.
Références
Artigue, M., & Perrin-Glorian, M. J. (1991). Didactic Engineering, Research and Development Tool: Some Theoretical Problems Linked to This Duality. For the Learning of Mathematics, 11(1), 13–18.
Artigue, M. (2021). Ingénierie didactique. Recherches en didactique des mathématiques, 38(1), 1–15. https://revue-rdm.com/1988/ingenierie-didactique-2/
Barquero, B., & Bosch, M. (2015). Didactic Engineering as a Research Methodology: From Fundamental Situations to Study and Research Paths. Task Design In Mathematics Education, 249–272.
Douady R. (1994) Ingénierie didactique et évolution du rapport au savoir, une chronique en calcul mental, un projet en algèbre à l'articulation collège-seconde. Repères IREM, 15, 1-25.
Musial, M., Pradere, F. & Tricot, A. (2012). L’ingénierie didactique, une démarche pour enseigner rationnellement. Technologie – CNDP, 180, 54-59.
Sanchez, E., & Monod-Ansaldi, R. (2015). Recherche collaborative orientée par la conception. Un paradigme méthodologique pour prendre en compte la complexité des situations d’enseignement-apprentissage. Education & Didactique, 9(2), 73-94.