Distinguer efficacité et efficience des stratégies d’apprentissage
Distinguer efficacité et efficience des stratégies d’apprentissage
L’efficacité se réfère à la capacité d’une stratégie d’apprentissage à atteindre les résultats escomptés (en matière de maîtrise d’un objectif d’apprentissage ou de performance lors d’une évaluation), peu importe le coût.
L’efficience prend en compte également la rapidité et les ressources mobilisées pour atteindre un même résultat. Il s’agit de maîtriser l’objectif d’apprentissage ou d’être performant lors d’une évaluation en optimisant les ressources disponibles, notamment le temps et l’effort cognitif.
Dans le cadre des stratégies d’apprentissage, ces notions ne sont pas équivalentes :
Une stratégie peut être efficace (et produire de bons résultats), mais être coûteuse en temps ou effort, et donc peu efficiente.
Une stratégie peut être efficiente (rapidement mobilisable ou peu coûteuse), mais générer un apprentissage moins profond et moins durable, donc moins efficace.
Le principe de l’économie cognitive.
Selon le principe de l’économie cognitive, le système cognitif humain cherche à obtenir le maximum d’informations sur son environnement tout en minimisant l’effort mental et les ressources de traitement dépensés. L’idée centrale est que l’esprit humain fonctionne sous une contrainte de ressources limitées (notamment la mémoire de travail et l’attention).
Le système cognitif cherche par conséquent à atteindre un point d’équilibre où la précision de l’information est suffisante pour l’action, sans pour autant exiger une analyse exhaustive de chaque détail.
Pour appliquer ce principe d’économie cognitive, le cerveau emploie diverses démarches :
Selon la théorie de la charge cognitive (Sweller, 1988), l’efficience est atteinte lorsque la charge cognitive intrinsèque est optimisée sans saturer la mémoire de travail. En privilégiant l’efficience, on évite la surcharge cognitive. Si une méthode est efficace, mais demande un effort disproportionné, l’apprenant risque l’abandon (Paas & Van Merriënboer, 1993). Si la tâche dépasse les capacités de la mémoire de travail (surcharge), l’apprentissage s’arrête.
En cas de surcharge, le cerveau privilégie les schémas déjà connus pour traiter l’information nouvelle plus rapidement. Tversky et Kahneman (1974) expliquent que le cerveau fait appel à des heuristiques de jugement. Ce sont des raccourcis mentaux qui permettent de prendre des décisions rapides. Bien qu’elles puissent mener à des biais, elles sont hautement efficientes, car elles économisent un temps de calcul analytique précieux.
Dans la même logique, Eleanor Rosch (1978) explique que pour ne pas être submergé par la complexité infinie du monde, le cerveau regroupe les objets en catégories basées sur des similitudes. Plutôt que de mémoriser chaque élément individuel (par exemple, chaque chien croisé), nous stockons un « prototype » ou une catégorie générale. Cela réduit la charge de stockage mémoriel.
Une autre difficulté est exprimée par la loi des rendements décroissants. Passé un certain seuil, l’effort supplémentaire pour une maîtrise parfaite apporte des gains marginaux minimes. On parle d’épuisement de la mémoire de travail ou d’une force de récupération trop élevée pour avoir une influence sur la force de stockage en mémoire.
Plus particulièrement, le cerveau fait appel à trois approches pour éviter la surcharge cognitive :
Le chunking : regrouper des informations isolées en unités de sens plus larges (ex. : retenir un numéro de téléphone par blocs de deux chiffres plutôt que dix chiffres isolés).
L’automatisation : par la pratique répétée, une tâche complexe (conduire, lire) devient automatique. Elle ne consomme alors presque plus de ressources attentionnelles, libérant de l’espace pour des tâches de haut niveau.
L’utilisation de modèles mentaux : utiliser des analogies ou des structures déjà maîtrisées pour comprendre un nouveau concept (ex. : comprendre le courant électrique par analogie avec un flux d’eau).
Privilégier l’efficience ou l’efficacité
Dans des environnements à ressources limitées (temps, énergie), maximiser l’efficience cognitive — apprendre avec moins de temps ou de charge mentale — devient prioritaire. Par exemple : utilisation de stratégies comme l’étude d’exemples résolus ou la pratique de récupération distribuée qui réduisent le temps d’apprentissage tout en conservant une bonne qualité d’acquisition.
Lorsque l’objectif immédiat est l’exécution ou l’acquisition rapide d’un savoir opérationnel. Dans des contextes où une compétence doit être acquise rapidement (préparation d’un test à courte échéance), viser une efficience maximale peut produire un gain pragmatique plus utile qu’une profondeur théorique exhaustive.
Dans des phases initiales d’apprentissage d’une nouvelle compétence, les tâches cognitives sont plus coûteuses. Optimiser l’efficience initiale en réduisant les obstacles cognitifs permet d’éviter la surcharge mentale, ce qui augmente les chances de progression future. Réduire les efforts superflus ou la charge cognitive extrinsèque augmente l’engagement et préserve l’énergie cognitive pour les éléments essentiels de l’apprentissage lors de l’exécution de tâches. Par exemple, il est utile d’introduire de nouveaux sujets par des formats guidés plutôt que de laisser l’apprenant résoudre des problèmes complexes sans étayage.
À l’opposé, si l’objectif est de comprendre en profondeur, de développer des compétences transférables, ou de favoriser la métacognition — alors l’efficacité pédagogique prime sur l’efficience. Un apprentissage superficiel efficace sur le court terme, mais pas durable n’est pas suffisant pour des compétences complexes.
Le cas des études en médecine
Dans le cadre des études en médecine, étant donné le volume de contenus à apprendre, l’enjeu n’est pas tant l’efficacité des stratégies d’apprentissage que leur efficience, dans un contexte stratégique où le temps disponible est précieux.
Les étudiants en médecine ont une énorme quantité d’informations à apprendre dans chacun de ces cours en un laps de temps réduit. Leur objectif n’est pas de maîtriser 100 % du contenu, mais de rester bien au-dessus du seuil de réussite.
En effet, l’enjeu n’est pas seulement de mémoriser des contenus. L’objectif n’est pas une connaissance superficielle, mais une capacité de les appliquer dans des cas concrets, ce qui impose une intégration et une flexibilité des connaissances.
Il s’agit de rester au-delà du niveau de réussite en considérant que certaines connaissances mémorisées ne seront pas autant intégrées ou flexibles que souhaité.
Il n’y a tout simplement pas assez d’heures dans la journée pour que ces étudiants maîtrisent l’ensemble de la matière par une mobilisation classique des stratégies couramment recommandées. Ils ont besoin de stratégies d’apprentissage non seulement efficaces, mais aussi efficientes, qui leur permettent de maximiser l’apprentissage tout en étant peu gourmandes en temps.