18 points par GN⁺ 2023-12-28 | 2 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • L’apprentissage est essentiel pour les développeurs logiciels. Les technologies évoluent en permanence, de nouvelles technologies sont fréquemment inventées et les anciennes sont régulièrement mises à jour.
  • Nous comprenons mal comment apprendre. Les gens n’ont pas une compréhension intuitive du fonctionnement de la mémoire et de l’apprentissage.
  • Les croyances sur les styles d’apprentissage vont souvent à l’encontre du consensus scientifique, et un enseignement efficace doit s’adapter au contenu plutôt qu’aux styles d’apprentissage.
  • Des décennies de recherche en psychologie cognitive, en éducation et en enseignement de la programmation apportent des éclairages sur la manière dont on apprend.

1. La mémoire humaine n’est pas faite de bits

  • La mémoire humaine est au cœur de l’apprentissage et ressemble à la mémoire d’un ordinateur, mais s’en distingue par sa précision et sa fiabilité.
  • La mémoire humaine fonctionne en « lire et mettre à jour », et le fait de rappeler un souvenir peut le renforcer ou le modifier.
  • L’« activation diffuse » signifie que les souvenirs sont stockés dans des voies neuronales interconnectées, ce qui peut aider à résoudre des problèmes.

2. La mémoire humaine se compose d’un système limité et d’un système illimité

  • La mémoire à long terme est l’endroit où l’information est stockée de manière permanente, et elle est pratiquement illimitée.
  • La mémoire de travail sert à traiter consciemment l’information pour résoudre des problèmes, et sa capacité est limitée.
  • Regrouper l’information en « chunks » permet d’augmenter la quantité d’informations que l’on peut manipuler dans la mémoire de travail.

3. Les experts reconnaissent, les débutants raisonnent

  • L’une des principales différences entre experts et débutants est que les experts savent reconnaître des motifs grâce à l’expérience.
  • Les experts peuvent libérer des ressources cognitives en mémorisant et en reconnaissant des motifs courants dans le code des programmes.

4. La compréhension des concepts va de l’abstrait au concret, puis revient à l’abstrait

  • Les experts, contrairement aux débutants, abordent les concepts d’une manière différente.
  • Les experts utilisent des termes généraux et abstraits sans se focaliser sur les détails.
  • Lorsqu’on apprend un nouveau concept, il est utile de comprendre à la fois ses caractéristiques abstraites et ses détails concrets ainsi que des exemples.

5. L’espacement et la répétition comptent

  • Pour maximiser l’efficacité de l’apprentissage, il vaut mieux répartir la pratique sur plusieurs sessions, plusieurs jours, et idéalement plusieurs semaines.
  • Les bootcamps de code intensifs ne sont pas idéaux, mais on peut y appliquer des stratégies pour maximiser l’efficacité de l’apprentissage.

6. Internet ne rend pas l’apprentissage inutile

  • L’arrivée d’Internet a changé l’accessibilité aux connaissances en programmation.
  • Ce n’est pas parce qu’une information est facile à trouver sur Internet ou via des outils d’IA que l’apprentissage devient inutile.

7. La résolution de problèmes n’est pas une compétence générale

  • La résolution de problèmes occupe une grande place en programmation, mais il n’est pas efficace de l’enseigner directement comme une compétence générale.
  • Les capacités de résolution de problèmes sont spécialisées par domaine, et leur transfert à d’autres domaines fonctionne mal.

8. Devenir expert peut poser problème dans certaines situations

  • Devenir expert aide à apprendre et à mieux performer, mais cela peut parfois créer des difficultés.
  • Comme les experts pensent différemment des débutants, ils peuvent avoir du mal à former ces derniers.

9. Les prédictions sur les capacités en programmation restent floues

  • La réussite dans l’apprentissage de la programmation est un mélange d’aptitudes innées et de pratique.
  • Il est très difficile de prédire les capacités en programmation, et les programmeurs peuvent venir de n’importe quel milieu ou profil démographique.

10. L’état d’esprit compte

  • Une vision binaire des capacités en programmation influence l’apprentissage et l’enseignement.
  • Le growth mindset défend l’idée que les capacités peuvent évoluer, et aide à persévérer face à de nouvelles tâches et à surmonter l’échec.

L’avis de GN⁺

  • La complexité de la mémoire humaine et de l’apprentissage : cet article souligne que la mémoire humaine n’est pas un simple espace de stockage de données, mais un réseau neuronal complexe qui joue un rôle important dans l’apprentissage et la résolution de problèmes. Cela apporte un éclairage utile aux développeurs logiciels lorsqu’ils apprennent et appliquent de nouvelles technologies.
  • L’importance de la manière d’apprendre : pour apprendre efficacement, les développeurs ne doivent pas seulement mémoriser des informations, mais aussi adopter des stratégies pour relier ces informations de façon structurée et les mettre en pratique. Cela fournit des repères utiles pour celles et ceux qui cherchent à progresser en continu.
  • La valeur du growth mindset : cet article soutient que le growth mindset joue un rôle important dans l’apprentissage et le développement. Il suggère qu’il est essentiel pour les développeurs d’adopter une attitude positive afin de développer et d’élargir leurs capacités.

2 commentaires

 
yangeok 2024-01-03

Ces jours-ci, la méthode d’étude du Dr Park Moon-ho fait beaucoup parler d’elle sur YouTube, donc j’y ai jeté un œil, et le contexte me semble assez similaire haha

 
GN⁺ 2023-12-28
Commentaires Hacker News
  • Remerciements pour l’explication à la fois concise et détaillée du concept de « styles d’apprentissage »

    • La personne s’est longtemps considérée comme un apprenant visuel, mais s’est interrogée face à l’affirmation selon laquelle cela n’aurait en réalité pas d’importance
    • Elle approuve l’idée qu’un enseignement efficace doit être adapté au contenu enseigné, et non au style d’apprentissage
    • Par exemple, elle reconnaît qu’en cours de sciences, montrer des données sous forme de graphique vaut mieux qu’une explication orale
  • Mise en garde à propos du « système 1 » et du « système 2 » de Daniel Kahneman

    • Il est souligné que le « système 1 » et le « système 2 » ne sont pas deux systèmes réellement présents dans le cerveau
    • Si ces termes sont utilisés, c’est parce qu’ils correspondent à notre manière de penser et qu’ils sont utiles
    • Pour expliquer le contexte de ce concept, le livre Moonwalking with Einstein de Joshua Foer est recommandé
  • Manque de discussion sur l’enseignement, notion corrélée à l’apprentissage

    • Il existe de nombreuses approches du secteur de l’enseignement et de la formation qui vont au-delà des styles d’apprentissage individuels
    • Il existe beaucoup de théories sur la structuration des cursus, les objectifs pédagogiques et les points clés à apprendre, les méthodes d’évaluation des élèves et la manière de fournir un retour
    • Il est important de comprendre la rétention des connaissances et des compétences, ainsi que les limites de ce qu’il est possible d’apprendre
  • Discussion sur la capacité de résolution de problèmes

    • Il existe une différence entre la résolution de problèmes dans un domaine donné et la résolution de problèmes en général
    • Dans le domaine du software engineering, il est important de comprendre cette différence
    • La capacité générale de résolution de problèmes est étroitement liée à l’intelligence fluide et au QI
    • Toutes les capacités de résolution de problèmes sont positivement corrélées entre elles
  • Limites des experts lorsqu’il s’agit de former des débutants

    • Un expert n’est pas toujours la meilleure personne pour former un débutant
    • Il est souligné qu’il ne faut pas utiliser d’énigmes cérébrales en entretien
    • L’observation par l’intervieweur ou le fait d’exiger de parler en même temps augmentent la charge cognitive et le stress, ce qui peut dégrader les performances
  • Éloges adressés aux chercheurs en enseignement de l’informatique

    • Les trois auteurs sont tous d’excellents chercheurs en enseignement de l’informatique
    • La personne entend parler de « Semantic Wave » pour la première fois
    • Remerciements pour ce partage instructif
  • Réflexion d’un parent sur l’éducation de son enfant

    • Discussion sur le fait de dire immédiatement la bonne réponse quand l’enfant se trompe, ou de le laisser la découvrir par lui-même
    • Cela apporte un nouveau point de vue sur le mindset de l’apprenant
    • Explication de l’état d’esprit de croissance et de l’état d’esprit fixe
    • Il est proposé de cultiver un état d’esprit de croissance en félicitant les réussites et en tolérant les échecs
  • Le phénomène selon lequel les recherches non reproductibles sont davantage citées

    • Les articles non reproductibles sont davantage cités en raison de résultats intéressants
    • En psychologie, seuls 39 % des expériences sont reproduites avec succès
  • Différences de perception et de raisonnement entre experts et débutants

    • Le système 1 est rapide et repose sur la perception, en s’appuyant sur la reconnaissance de motifs dans la mémoire à long terme
    • Le système 2 est lent et centré sur le raisonnement, en exigeant davantage de traitement dans la mémoire de travail
    • Les LLM aident à compenser un système 1 faible et à renforcer le système 2
  • Évaluation positive de l’article

    • La personne est d’accord avec l’essentiel de ce qu’elle a lu, alors qu’habituellement elle n’adhère pas à ce type d’article