L’EPFL doit-elle enseigner le computational thinking à travers tous les degrés de la formation ? Faut-il adapter les méthodes actuelles d’enseignement, et comment allier au mieux apprentissage théorique et applications pratiques ? Voilà quelques-unes des questions sur lesquelles planche cette année un groupe de travail interdisciplinaire. Un atelier pour débattre de ces enjeux est organisé le 21 mars à l’EPFL.
Il aura fallu une année de travail à treize personnes pour préparer la première mouture du cours ICC, donné à tous les futurs ingénieurs depuis 2013. Une première, qui a fait de l’EPFL une pionnière dans le domaine. Aujourd’hui, le résultat semble avoir convaincu tout le monde, mais pas question pour l’Ecole de se reposer sur ses lauriers. « Une part de l’intérêt des mathématiques et de la physique durant l’année propédeutique est l’application que les étudiants en feront plus tard dans leurs études d’ingénieur. C’est la même chose pour le computational thinking : on ne donne pas une base aux étudiants pour l’oublier ensuite. Au contraire, elle doit avoir des répercussions sur l’ensemble du cursus », estime Roland Tormey, conseiller pédagogique au Centre d’appui à l’enseignement de l’EPFL.
Dans cette optique, un groupe de travail formé de représentants de chaque section et de personnes intéressées par le sujet réfléchit actuellement à la suite à donner à cet enseignement. Aujourd’hui, de nombreux enseignants utilisent déjà une approche computationnelle dans leurs cours, mais la forme et le fond sont très variables selon les sections. « Chaque étudiant doit avoir acquis les bases données dans le cours ICC en première année. La question est de savoir jusqu’où pousser ces bases par la suite », analyse Olivier Lévêque, responsable du cours ICC. La problématique est la même que pour l’utilisation d’autres outils : jusqu’où un étudiant en microtechnique doit-il maîtriser l’aspect théorique des mathématiques ? « Pour ma part, je pense qu’il est important d’avoir un enseignement qui ne néglige aucune des deux approches, théorique et pratique, cela permet une meilleure compréhension », estime-t-il.
Pour plusieurs enseignants, un apprentissage fortement axé sur la pratique est fondamental. « Tout le monde s’accorde sur le fait que les étudiants doivent sortir de l’EPFL avec de bonnes connaissances de pensée computationnelle, souligne la professeure Anna Fontcuberta, qui intègre le computational thinking dans son cours de semi-conducteur au niveau Master. Mais je pense qu’il faut respecter l’approche de chaque discipline. Mes étudiants n’ont pas choisi l’informatique, il faut les intéresser avec une approche pratique. C’est la même chose pour les mathématiques : certains aiment les théorèmes pour leur beauté, et pour les autres c’est un outil. » Un avis partagé par Andrew Oates, professeur et responsable du groupe de travail sur le computational thinking à l’EPFL.
« Personnellement, je suis d’avis qu’il faut ancrer les principes de la pensée computationnelle dans des domaines concrets. Enseigner seulement la théorie reviendrait à montrer une pipette aux étudiants, mais ne pas les laisser l’utiliser en laboratoire. » Pierre Dillenbourg rappelle, pour sa part, que « la diversité est une loi de l’éducation : il faut apprendre les mêmes compétences dans des contextes différents, sous des formes et des approches variées, pour les renforcer et créer des connexions dans le cerveau. L’idéal serait que les éléments de computational thinking soient repris dans la plupart des cours de l’EPFL. Les connaissances transversales doivent s’enseigner transversalement. »
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