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Leçon 6 sur 10 · 10 min

Une séquence qui progresse

Du débranché au texte, prédire avant de lancer, déboguer avec méthode, travailler à deux : construire une séquence qui fait apprendre.

Laissés libres devant l’écran, les élèves tombent vite dans une boucle d’essais et d’erreurs. Ils changent un bloc, relancent, recommencent. En 2020, Chevalier et ses collègues l’observent avec Thymio dans des classes primaires. Bloquer l’accès au logiciel à des moments prévus a poussé les élèves à comprendre le problème, chercher des idées et formuler une solution avant de programmer. C’est une petite étude, mais le geste est simple à reprendre.

La démarche PRIMM, décrite par Sentance et ses collègues en 2019, va dans le même sens. Prédire ce que fera un programme, l’exécuter, l’examiner, le modifier, puis en créer un. L’élève lit du code avant d’en écrire.

  • Dire ce que le robot devait faire, puis ce qu’il a fait.
  • Chercher la première instruction où les deux divergent.
  • Changer une seule chose à la fois, puis relancer.
  • Noter ce qu’on a essayé, pour ne pas tourner en rond.

Le travail à deux a des appuis. Une méta-analyse d’Umapathy et Ritzhaupt réunit 18 études sur la programmation en binôme dans des cours d’informatique. Les binômes réussissent mieux les exercices de programmation et les examens, et échouent moins souvent au cours, sans effet net sur l’attitude. Ces études portent surtout sur des étudiants. Avec des élèves, donnez des rôles : le pilote manipule, le navigateur lit le défi et vérifie. Ils échangent au signal.

  1. Séance 1 : sans écran, un élève joue le robot sur un quadrillage.
  2. Séance 2 : découvrir le robot avec un programme donné. Prédire, puis tester.
  3. Séance 3 : modifier ce programme pour un nouveau but.
  4. Séance 4 : un défi lié à la notion visée, en binôme, avec cinq minutes de plan sur papier avant d’accéder au robot.
  5. Séance 5 : chaque binôme crée son défi, le fait résoudre à un autre et explique sa solution.
  6. Séance 6 : évaluation avec la grille et une question sans robot.

Références

  1. Chevalier, Giang, Piatti, Mondada (2020). Fostering computational thinking through educational robotics: a model for creative computational problem solving. International Journal of STEM Education 7, article 39. doi.org/10.1186/s40594-020-00238-z
  2. Sentance, Waite, Kallia (2019). Teaching computer programming with PRIMM: a sociocultural perspective. Computer Science Education 29(2–3), p. 136–176. doi.org/10.1080/08993408.2019.1608781
  3. Umapathy, Ritzhaupt (2017). A Meta-Analysis of Pair-Programming in Computer Programming Courses: Implications for Educational Practice. ACM Transactions on Computing Education 17(4), article 16. doi.org/10.1145/2996201