Pourquoi notre conception de l’intelligence impacte notre potentiel d’apprentissage ?

Lundi 18 octobre 2021, 9h30, Salle Grainetier, Silvae, Montrouge.

Deux apprenants commencent une formation. Ils se connaissent bien et l’un dit à l’autre : « Je ne me fais pas de soucis pour toi, tu vas réussir à tout comprendre et tout apprendre, tu as de la chance, tu es intelligent et tu as toujours eu un don pour apprendre ». Cette conception fixiste de l’intelligence comme relevant d’un don, de capacités innées et figées est l’une des conceptions de l’intelligence. Bien qu’étant implicite, notre propre conception de l’intelligence et de nos capacités cognitives a une grande influence sur notre potentiel d’apprentissage et nous allons vous expliquer pourquoi.

Qu’est-ce que l’intelligence ?

Tout d’abord, avant de parler de conception de l’intelligence, définissons-la. Nous choisissons une définition générique, prudente et consensuelle : « l’intelligence est la capacité de s’adapter au monde extérieur » (Dehaene et al., 2018, p.85).

Cela fait plus d’un siècle que la psychologie se penche sur l’étude de l’intelligence et plusieurs théoriciens ont contribué à nos conceptions actuelles.

Au début du XIX^ème siècle, l’intelligence était considérée une caractéristique biologique innée. La phrénologie supposait que les facultés mentales se devinaient chez une personne en fonction des bosses qu’elle avait sur le crâne au niveau des zones cérébrales supposées comme étant le siège de certaines aptitudes. C’est Gall qui est à l’origine de ce courant et de l’expression « la bosse des maths ».

Un peu plus tard, l’intelligence était considérée comme inversement proportionnelle au temps de réaction à certains tests.

Ce siècle de recherche a permis de nous mettre sur la voie de la mesure de l’intelligence via des indices comportementaux. C’est l’origine de l’approche psychométrique, domaine de la psychologie qui utilise des échelles de mesures et des statistiques pour étudier les facultés mentales.

Mais comment mesurer ce concept qui se retrouve dans un très large éventail d’activités ?

La première mesure de l’intelligence date de 1905, c’est le test Binet-Simon (1908). Ce test a donné naissance à la notion de QI qui était à l’époque le rapport de l’âge mental sur l’âge chronologique.

30 ans plus tard, Thurstone a contribué à la recherche sur le sujet en proposant un modèle avec sept facteurs qui caractérisent autant de formes d’intelligence comme la fluidité verbale, les aptitudes numériques ou encore les aptitudes spatiales.

Dès les années 1960, d’autres chercheurs ont mis au point des modèles adoptant différents points de vue. Naissent alors les notions de créativité de Guilford (1967) et d’intelligence fluide et cristallisée de Cattell (1971). Ce dernier s’est associé à avec Horn et Carroll et ils développent le modèle CHC (Cattell-Horn-Carroll) (Cattell, 1971 ; Horn, 1965 ; Carroll, 1993).
L’intelligence fluide est la capacité générale d’adaptation à des situations nouvelles indépendamment des connaissances déjà acquises. L’intelligence cristallisée est la capacité générale à utiliser les connaissances antérieures, l’expériences et les capacités précédemment acquises. Cette conception d’intelligence fluide et cristallisée est encore d’actualité aujourd’hui. Selon le modèle CHC, l’intelligence fluide alimente l’intelligence cristallisée (les nouveautés deviennent un jour des connaissances antérieures et font partie de l’expérience).

Pourquoi notre conception de l’intelligence accroit ou limite notre potentiel d’apprentissage ?

Aujourd’hui, des théories de l’intelligence sous-tendent nos représentations (Dweck & Leggett, 1988) :

– La théorie fixiste (ou théorie innée ou théorie de l’entité) – Fixed Mindset : les capacités humaines sont fixes et ne bougent pas pendant la vie

– La théorie incrémentielle – Growth Mindset : les capacités humaines se développent, il est possible d’avoir un effet sur elles

Ces théories peuvent devenir implicites, c’est à dire influencer nos jugements sans que nous en ayons conscience.

Dans la conception fixiste, l’intelligence est un potentiel qui ne se développe pas. Cette croyance est souvent associée aux théories biologiques du XIX^ème siècle (taille du cerveau, bosse des maths) aujourd’hui invalidées par les neurosciences.

Les travaux de Dweck et Leggett questionnent la relation entre les théories implicites de l’intelligence et les buts d’apprentissage. Ces croyances ont un impact sur les élèves et leur relation avec l’école. Dès la naissance, l’être humain est doté d’intelligence et intériorise des normes et des croyances liées à son environnement familial et scolaire. Prenons l’exemple d’une mauvaise note. Un élève qui croit que l’intelligence est figée va interpréter cette note comme reflétant son incapacité et son incompétence, contrairement à un élève qui croit que l’intelligence est évolutive. Les théories implicites orientent donc les comportements scolaires. Connaître ces conceptions permet d’adapter, de manière individuelle et collective, les stratégies et les feedbacks des apprenants et des formateurs (Da Fonseca, 2019).

Quels sont les impacts de ces conceptions pour la formation des adultes ?

Les croyances du formateur sur l’intelligence ont un effet sur sa pédagogie et impactent ses feedbacks aux apprenants. Il peut sans en avoir conscience renforcer les croyances fixistes de ces derniers et limiter leurs apprentissages. Au contraire, un formateur qui est dans une logique « incrémentielle » sera plus à même d’accompagner les apprenants dans leur développement professionnel et les ouvrir à leur potentiel d’apprentissage.

De même un apprenant qui croit que l’intelligence est innée, s’il est en situation d’échec, risque de se résigner et de penser qu’apprendre n’augmentera pas ses capacités.

Par ailleurs, les sciences de l’éducation ont montré que les croyances développées pendant l’enfance façonnent notre rapport au savoir et l’apprentissage tout au long de la vie. Outre l’importance de déconstruire les neuromythes, les travaux menés sur l’apprendre à apprendre permettent de mieux comprendre les mécanismes de l’apprentissage et de l’apprenance (Carré, 2005, 2020). L’IFCAM instruit ces sujets de diverses façons : à travers des expositions apprenantes comme « Apprendre, le cerveau livre ses secrets », en formant ses formateurs grâce au dispositif Camp’use et en mettant des ressources formatives à disposition de toutes et tous sur son blog.

Camille Besson, Conceptrice Pédagogique & Dorothée Cavignaux-Bros, Ingénieure Formation

Bibliographie 

Binet, A. & Simon, T. (1908). Le développement de l’intelligence chez les enfants. L’Année Psychologique, 14, 1-95.

Carré, P. (2005). L’apprenance, vers un nouveau rapport au savoir. Paris : Dunod.

Carré, P. (2020). Pourquoi et comment les adultes apprennent – De la formation à l’apprenance. Paris : Dunod.

Carroll, J. B. (1993). Human cognitive abilities – A survey of factor-analytic studies. Cambridge University Press.

Cattell, R. B. (1971). Abilities : Their structure, growth, and action. New York : Houghton Mifflin.

Da Fonseca, D. (2019). Comment donner le meilleur de soi à l’école ? Rôle des théories implicites. Dans C. Martin-Krumm et al. (dirs.), Psychologie positive (pp 203-216). Dunod.

Dehaene, S., Le Cun, Y. & Girardon, J. (2018). La plus belle histoire de l’intelligence. Robert Laffont.

Dweck, C. S. & Leggett, E.L. (1988). A social-cognitive approach to motivation and personality. Psychological Review, 95(2), 256-273.

F. J. Gall dans S. Vieillard (2019). Cours de Psychologie Cognitive sur l’Intelligence Humaine. Université Paris Nanterre.

Guilford, J.P. (1967). The nature of human intelligence. McGraw-Hill.

Horn, J. L. (1965). Fluid and crystallized intelligence : A factor analytic study of the structure among primary mental abilities [Ph. D. University of Illinois]. ProQuest Dissertations Publishing.