Recherche et Développement

À la pointe de l'innovation

Nous menons plusieurs projets de recherche en collaboration avec des laboratoires français.

Pourquoi un effort de R&D ?

Un seul objectif

Notre objectif est d’aider les étudiants à acquérir une meilleure méthode de travail et d’organisation. En termes scientifiques, on parle d’apprentissage autorégulé (en anglais self-regulated learning SRL) et de métacognition (meta-cognition).

Transférabilité de la méthode de travail

Ce premier projet, est mené en partenariat avec l’université de Brest (Oriane Petiot et Gilles Kermarrec, équipe 3A2P) avec un contrat public-privé et probablement une thèse CIFRE courant 2025.

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Les objectifs scientifiques
L’objectif est d'étudier si l'autorégulation (en d’autres termes la méthode de travail) est transférable entre les domaines sportifs et scolaires. L'autorégulation telle qu'elle est pratiquée en milieu scolaire est-elle similaire à l'autorégulation lors d'un objectif de performance sportive ? Les relations entre autorégulation et performances sont elles similaires ? Si l'on réalise une intervention visant à promouvoir l'autorégulation en milieu scolaire, a-t-on une amélioration de l'autorégulation en milieu sportif et inversement ?
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Les retombées pour notre formation
Ce projet de recherche pourrait permettre d’enrichir les interventions SRL en milieu scolaires avec des pratiques issues du domaine sportif, et notamment du sport de haut niveau. Les apports couvrent par exemple les méthodes d’organisation, les méthodes de gestion de la motivation, les techniques de management du stress…
Deux sportifs jouent au basket

Méthode de travail et charge cognitive

Ce deuxième projet implique l’université de Montpellier (André Tricot, laboratoire Epsylon) et l’Université Paris Cité (Grégoire Borst, laboratoire LaPsyDÉ), avec 5 étudiants en mémoires de master.

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Les objectifs scientifiques
L’objectif est d'étudier le lien entre deux théories centrales en psychologie cognitive : la théorie de l'apprentissage auto-régulé et la théorie de la charge cognitive. Le lien entre SRL et performance d'apprentissage a t'il comme médiateur l’autorégulation de la charge cognitive ? En d’autres termes, est-ce qu’un bon niveau de SRL a pour conséquence une bonne gestion de la charge cognitive (effort mental) pendant l’apprentissage, qui explique une partie de la performance d’apprentissage ? Si oui, pouvons-nous envisager des interventions visant à améliorer la capacité d’auto-management de la charge cognitive ?
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Les retombées pour notre formation
Ce projet de recherche pourrait permettre d’enrichir les interventions SRL en milieu scolaires avec des innovations provenant d’un champ de recherche riche et pour le moment indépendant : la théorie de la charge cognitive. Selon l’hypothèse que nous explorons, le SRL et la CLT partagent de très nombreux points communs, et pourraient être vus comme deux faces d’une même pièce. Nous pourrions ainsi enrichir les interventions SRL en milieu scolaires d’une quantité importante d’innovations pour le moment appliquées à d’autres objects (ergonomie homme-machine / limites des capacités cognitives en milieu professionnel ex médecine ou pilotage d’avion …)
Un étudiant débordé

Plateforme de formation innovante

Ce troisième projet est réalisé en interne, avec appel à des sous-traitants spécialisés. La plateforme de formation Lucya héberge notre formation “méthode de travail et d’organisation". Elle a pour objectif de favoriser l’engagement des élèves via une interface gamifiée. L’architecture de la plateforme repose sur des mécanismes de renforcement positif, incitant les apprenants à adopter de bonnes pratiques méthodologiques de manière autonome et durable.

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Les objectifs d'innovation
La plateforme possède également une innovation notable : une randomisation adaptative multivariée dynamique en double aveugle des élèves apprenants permet de faciliter les études d’impact d’interventions.
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Les retombées pour notre formation
Notre plateforme permet d'augmenter l'engagement des apprenants, et de mesurer finement les impacts des formations grâce à la randomisation adaptative multivariée.
Un étudiant se tient devant une image d'un LMS