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Leçon 8 sur 10 · 7 min

Inclusion et mixité

Dès six ans, des enfants associent robots et programmation aux garçons. La façon de présenter l’activité et d’organiser le travail compte.

En 2017, Master et ses collègues interrogent 96 enfants de six ans aux États-Unis. Ils associent déjà la robotique et la programmation aux garçons, mais pas les mathématiques ni les sciences. Après une courte séance où elles programment un robot, les filles disent plus d’intérêt pour la technologie et plus de confiance en elles que les filles des groupes témoins. Sur ces mesures, l’écart avec les garçons disparaît. Les stéréotypes, eux, ne changent pas.

En 2016, Sullivan et Bers suivent aux États-Unis 45 enfants des premiers degrés de l’école pendant huit semaines de robotique. Filles et garçons réussissent aussi bien les tâches de robotique et de programmation simple. Les garçons font mieux sur les tâches avancées, comme les boucles qui dépendent d’un capteur. La méta-analyse de Zhang relève aussi un effet plus grand chez les garçons. Il faut donc regarder qui manipule et qui regarde.

  • Des rôles qui tournent au signal : pilote, navigateur, rapporteur.
  • Des binômes composés par l’enseignant pour la séquence.
  • Des défis variés : livrer un message, aider un personnage, mesurer, raconter, pas seulement des courses.
  • Des modèles variés : montrer des femmes et des hommes qui conçoivent des robots.
  • Plusieurs accès à l’activité : cartes flèches imprimées pour qui ne lit pas encore, gros boutons pour qui manipule difficilement, consignes dites et écrites.

Références

  1. Master, Cheryan, Moscatelli, Meltzoff (2017). Programming experience promotes higher STEM motivation among first-grade girls. Journal of Experimental Child Psychology 160, p. 92–106. doi.org/10.1016/j.jecp.2017.03.013
  2. Sullivan, Bers (2016). Girls, Boys, and Bots: Gender Differences in Young Children’s Performance on Robotics and Programming Tasks. Journal of Information Technology Education: Innovations in Practice 15, p. 145–165. doi.org/10.28945/3547
  3. Zhang, Luo, Zhu, Yin (2021). Educational Robots Improve K-12 Students’ Computational Thinking and STEM Attitudes: Systematic Review. Journal of Educational Computing Research 59(7), p. 1450–1481. doi.org/10.1177/0735633121994070
  4. CAST (2024). Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. CAST, Lynnfield (MA). udlguidelines.cast.org/