La recherche, l’enseignement et les élèves

Depuis quelques temps, lorsqu’on me demande ce que je fais dans la vie, je réponds “enseignant-chercheur” et je trouve que le terme me convient bien…

I.− Part. prés. de enseigner*: a) [L’obj. désigne le destinataire] Transmettre un savoir à. Synon.

Prononc. et Orth. : [ʃ ε ʀ ʃ œ:ʀ], fém. [-ø:z]. Ds Ac. 1694-1932. Étymol. et Hist. 1. le plus souvent avec compl. introduit par de a) 1538 cercheur « personne qui cherche, qui s’informe » (Est., s.v. conquisitores); 1636 chercheur (Monet); b) 1840 adj. « qui cherche (qqc.) » (Proudhon, Qu’est-ce que la propriété, p. 133); 2. emploi abs. 1835 adj. chercheuse « avide de connaissances, qui essaie de découvrir » (Balzac, loc. cit.);

Si on regarde les définitions, on voit qu’un chercheur s’informe (et reçoit du savoir) alors que l’enseignant le transmet (et communique son savoir). D’aucuns prétendront que le chercheur aussi transmet, mais quand on voit l’impact des articles académiques, on peut se demander à qui on transmet. Sans chercher à polémiquer, je trouve d’ailleurs surprenant qu’en France on ait pu séparer les deux, en créant des postes de chercheurs qui n’étaient pas tenu de partager leur savoir (mais j’ouvre une parenthèse que je ne tiens pas à ouvrir davantage)…. Bref, je suis très content d’enseigner car c’est cette activité qui me donne une utilité sociale.
Sauf que comme tous les enseignants, je déteste faire des examens. Pire encore, les corriger…
Lors de mon dernier examen, j’avais fait un questionnaire, avec des choix multiples (4 réponses, une seule bonne). Ça demande un temps fou à préparer, mais la correction est beaucoup plus rapide que lire des dizaines de pages (activité que je me laisse pour les heures à venir, car en plus des questionnaires, il y avait deux gros devoirs sur des bases de données). Et en plus, avec les choix multiples la correction est impartiale !
Dans un monde idéal, j’aimerais pouvoir dire “si vous pensez avoir réussi, passez au cours suivant, sinon reprenez le…” Alors j’ai tenté l’expérience. J’ai demandé aux étudiants d’écrire sur la copie le nombre de bonnes réponses qu’ils pensaient avoir. L’exercice était libre, et sans influence sur la note finale. Enfin, presque. Suite à une suggestion, j’ai accepté de donner des points à toute personne qui prédirait exactement son score !

> ACT6420=read.table("ACT6420-H2012.csv",
> base=ACT6420[ACT6420$obs>0,]
> attach(base)

Tout d’abord, comme l’exercice n’était pas obligatoire, certains (plusieurs) n’ont pas fait de prédiction… et comme souvent, la “non-réponse” est (très) informative,

> reponse=(is.na(pred)==FALSE)
> boxplot(obs~reponse,horizontal=TRUE)

Ceux qui n’ont pas répondu ont moins bien réussi que ceux qui ont répondu. Et sans vouloir revenir sur un point vu en cours (corrélation n’est pas causalité), je suis toujours surpris de fait que les personnes qui ne répondent pas aient un comportement aussi clairement différent de ceux qui répondent.

Maintenant regardons ce qui a été répondu par ceux qui ont joué le jeu, et qui ont fait une prédiction,

> plot(pred,obs,xlim=c(0,40),ylim=c(0,40),
+ xlab="Nombre de bonne réponses prédit",
+ ylab="Nombre de bonne réponses observé")
> abline(a=0,b=1,lty=1,col="red")
> abline(lm(obs~pred),lty=2)

En abscisse la prédiction, et en ordonnée, la valeur observée (un peu comme dans le cours de prévision justement). La courbe en rouge est une prédiction parfaite. Et la courbe en pointillé, la droite de régression. Les meilleurs se sous-estiment (en moyenne), alors que les moins bons se surestiment. Comme le note @AlbertineP on voit que les moins bons sont en fait un peu meilleurs qu’ils ne le pensent, alors que les meilleurs se surestiment ! Un effet Dunning-Kruger inversé, pour reprendre la terminologie proposée par @Tournyol. Damned, je ne pourrais donc pas demander aux étudiants de s’auto-évaluer, il va falloir que je continue à corriger mes copies ! (et je vais renouveler l’expérience, pour voir sur plus de copies ce que ça donne !)

Somewhere else, part 14

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