Les sciences de l’apprentissage (Learning Sciences) étudient la manière dont les personnes apprennent dans des contextes réels et s’appuient sur des données probantes pour améliorer l’éducation, la formation et le développement professionnel.
Elles réunissent des approches cognitives, sociales et technologiques qui permettent de concevoir des contextes d’apprentissage interdisciplinaires plus efficaces, en classe comme en entreprise.
Si vous êtes professionnel de l’éducation, responsable de la formation (L&D), si vous dirigez une équipe RH ou entreprenez dans le secteur éducatif et que vous voulez comprendre ce que sont les sciences de l’apprentissage, avec des exemples concrets d’application, poursuivez votre lecture.
Que sont les sciences de l’apprentissage ?
Les sciences de l’apprentissage (LS, de l’anglais Learning Sciences) forment un champ interdisciplinaire fondé sur des données probantes, qui cherche à comprendre les processus d’apprentissage pour concevoir, évaluer et améliorer des environnements éducatifs réels.
Elles aident ainsi à explorer comment on apprend, en ligne et hors ligne, en classe, mais aussi dans d’autres espaces comme le travail, la maison, les musées ou les plateformes numériques.
Cet ensemble d’approches s’appuie sur des théories constructivistes, socioculturelles, sociocognitives et de l’apprentissage, et conçoit l’apprentissage comme un processus actif, social et déterminé par le contexte.
Lorsqu’on conçoit des expériences selon ces critères (nous y reviendrons plus loin), on tient compte d’aspects clés comme l’espacement, l’effort de récupération (retrieval) ou l’ingénierie pédagogique.
On emploie souvent l’expression « science de l’apprentissage » comme synonyme, mais on préfère généralement « sciences de l’apprentissage » pour souligner le caractère pluridisciplinaire du domaine.
Origine et caractère interdisciplinaire des sciences de l’apprentissage
Selon l’International Society of the Learning Sciences (ISLS), ce champ est né dans les années 1990 de collaborations entre disciplines qui voulaient dépasser les explications isolées du comportement.
C’est pourquoi il intègre des domaines comme les sciences cognitives, la psychologie de l’éducation, l’anthropologie, l’informatique, la linguistique ou la sociologie, entre autres.
Contrairement à la psychologie de l’éducation traditionnelle (plus centrée sur les théories de la classe formelle) ou à l’ingénierie pédagogique (orientée vers la conception d’un enseignement efficace), les sciences de l’apprentissage associent recherche et conception dans des contextes authentiques.
Pourquoi les sciences de l’apprentissage sont-elles importantes ?
L’importance des sciences de l’apprentissage tient à leur rigueur, à leur approche interdisciplinaire et aux milliers d’études qui montrent comment fonctionne réellement l’apprentissage humain.
Elles sont ainsi devenues un champ clé pour relever certains des grands défis du système éducatif et du marché du travail, comme les écarts persistants de réussite scolaire, qui touchent surtout les élèves issus de milieux modestes, de minorités ethniques et de communautés marginalisées.
En appliquant des principes et des stratégies à des problèmes réels, les LS proposent des cadres fondés sur des données probantes pour comprendre comment les facteurs sociaux, cognitifs et contextuels influencent l’apprentissage, la persévérance scolaire et la réussite à long terme.
En éducation, les sciences de l’apprentissage fournissent une base scientifique à un enseignement fondé sur des données probantes et aident à :
- Concevoir des expériences d’enseignement efficaces et orientées résultats.
- Améliorer les pratiques et les outils qui favorisent un apprentissage profond, durable et transférable.
- Réduire les inégalités, dans la classe et en dehors.
- Concevoir des outils éducatifs fondés sur l’intelligence artificielle.
Elles jouent aussi un rôle important en entreprise, où le besoin de requalification (reskilling) et de montée en compétences (upskilling) des équipes est crucial.
Innovation, sciences de l’apprentissage et programmes de formation
L’innovation dans des domaines comme l’intelligence artificielle, l’automatisation des processus et les technologies numériques exige de nouvelles compétences.
En appliquant les LS à la formation en entreprise, vous pourrez concevoir des programmes plus efficaces pour répondre à ces besoins, sans perdre de vue les objectifs de l’organisation.
Leur valeur tient à leur orientation pratique : elles étudient les processus cognitifs et sociaux de l’apprentissage, mais aussi leur interaction avec la technologie, les données éducatives et les contextes culturels, pour améliorer l’enseignement.
Le résultat est un apprentissage de meilleure qualité, plus équitable et plus durable pour des profils et des contextes variés. Autrement dit, des approches fondées sur les forces jusqu’à la pédagogie critique, l’objectif est de concevoir des systèmes éducatifs plus justes et plus inclusifs.
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Les principales disciplines des sciences de l’apprentissage (avec des exemples)
Les sciences de l’apprentissage s’appuient sur un écosystème de disciplines à fort impact éducatif et pratique, comme celles-ci.
Les sciences cognitives
Elles étudient les processus mentaux en jeu dans l’apprentissage : mémoire, attention, résolution de problèmes et raisonnement. Autrement dit, elles analysent comment nous acquérons, traitons et retenons l’information.
Ces recherches ont par exemple montré que la pratique de récupération (retrieval practice) ou la répétition espacée sont efficaces pour retenir l’information à long terme.
La psychologie de l’éducation
Elle étudie comment des facteurs psychologiques comme la motivation et le développement socio-émotionnel influencent l’apprentissage. Elle aborde aussi la motivation intrinsèque et extrinsèque, ainsi que les différences individuelles.
Grâce à cette approche, les spécialistes peuvent comprendre pourquoi, dans des contextes similaires, certains élèves réussissent et d’autres non.
Les neurosciences cognitives de l’apprentissage
Elles étudient le cerveau et les mécanismes neurologiques liés à l’apprentissage et à la mémoire grâce aux techniques de neuro-imagerie, afin de mieux comprendre comment le cerveau traite les nouvelles informations et crée des connexions neuronales.
On a par exemple observé qu’un sommeil de qualité et l’espacement dans le temps favorisent la consolidation de la mémoire.
Le design de l’apprentissage et l’ingénierie pédagogique
On trouve ici des techniques qui aident à créer des expériences d’apprentissage efficaces de façon systématique, en combinant les principes des sciences de l’apprentissage et une conception centrée sur l’utilisateur.
Ces disciplines facilitent la conception de programmes cohérents, alignés sur les objectifs d’apprentissage, ainsi que d’activités pédagogiques et de supports pensés pour maximiser les résultats.
L’analyse de l’apprentissage (learning analytics)
L’analyse de l’apprentissage cherche à comprendre et à optimiser l’apprentissage à partir des notes, des schémas d’interaction, de la progression dans les contenus et d’autres paramètres observables et mesurables, a posteriori ou en temps réel.
Le grand avantage d’un enseignement éclairé par les données est qu’il permet de prendre des décisions plus objectives et fondées sur des preuves.
Les technologies éducatives
Avec le développement des TIC en classe, la recherche a progressé dans l’identification des outils technologiques qui facilitent réellement l’apprentissage.
Leur champ d’action est vaste : environnements numériques d’apprentissage, e-learning, apprentissage hybride, apprentissage avec l’IA et réalité étendue (XR) en éducation (réalité virtuelle et augmentée, entre autres).
Des universités comme l’Université de Pennsylvanie proposent des programmes spécialisés pour que les professionnels conçoivent et mettent en œuvre des solutions comme le big data ou l’exploration de données dans leurs stratégies éducatives.
La sociologie de l’éducation
Au-delà des facteurs émotionnels, la sociologie de l’éducation intègre des variables sociales, culturelles, économiques et politiques.
Elle analyse par exemple les questions d’équité éducative, de diversité et d’inclusion, ainsi que les structures de pouvoir qui conditionnent les possibilités d’apprendre.
Les domaines émergents des sciences de l’apprentissage
En plus de ces disciplines centrales, d’autres domaines se distinguent :
- La recherche orientée par la conception (design-based research). Elle développe et ajuste des interventions éducatives par des cycles de conception, de mise en œuvre et d’analyse en contexte réel.
- L’apprentissage incarné (embodied learning). Il part du principe que la cognition n’est pas seulement mentale, mais liée à des expériences corporelles et sensorimotrices.
- L’apprentissage situé (situated learning). Il défend l’idée que les connaissances porteuses de sens se construisent dans des contextes authentiques et socialement pertinents.
- L’apprentissage dans les makerspaces. Il favorise l’apprentissage par la création, l’expérimentation et la fabrication concrète, dans des espaces collaboratifs équipés d’outils technologiques.
- L’apprentissage ancré dans le territoire (place-conscious learning). Il relie l’apprentissage aux caractéristiques culturelles, historiques et géographiques des élèves pour adapter les parcours et améliorer les résultats.
Exemples de sciences de l’apprentissage dans les classes américaines
Voyons quelques exemples courants dans les classes aux États-Unis. Ils vous aideront à comprendre la polyvalence de ces stratégies et la manière dont elles peuvent dynamiser les programmes éducatifs.
La pratique de récupération (retrieval practice)
La pratique de récupération consiste à encourager les élèves à aller chercher l’information dans leur mémoire, plutôt qu’à relire leurs notes, pour renforcer l’apprentissage à long terme.
Une étude de Shana Carpenter, Steven C. Pan et Andrew C. Butler a montré que cette pratique améliore la rétention des connaissances dans différents domaines, comme le vocabulaire en langue étrangère ou les notions mathématiques et scientifiques.
La pratique espacée (spaced practice)
La pratique espacée consiste à répartir stratégiquement l’étude dans le temps avant un examen, plutôt que de la concentrer en séances intensives.
L’objectif est de consolider les contenus avant qu’ils ne soient oubliés, en intégrant des stratégies comme la récupération espacée, la méthode 2-3-5-7 ou le système de Leitner.
L’évaluation formative
L’un des grands atouts de l’évaluation formative est qu’elle intervient pendant l’apprentissage et apporte un retour constructif et pertinent.
Elle peut aussi prendre de nombreuses formes (billets de sortie, observation directe, débats) qui, combinées, font de l’évaluation un outil pour optimiser l’apprentissage.
L’apprentissage collaboratif
L’apprentissage collaboratif consiste à faire travailler les élèves ensemble pour atteindre des objectifs communs.
La clé est de bien structurer le processus : des rôles clairs dès le départ, une interdépendance positive et une responsabilité individuelle.
Les plateformes d’apprentissage adaptatif
Les plateformes adaptatives utilisent des algorithmes pour personnaliser l’ordre et la difficulté des contenus selon les résultats de chacun.
Pour que l’adaptation fonctionne, l’analyse de l’apprentissage est essentielle : des indicateurs repèrent les lacunes et ajustent l’enseignement en temps réel.
Ces solutions sont essentielles pour concevoir des parcours d’apprentissage réellement personnalisés.
Les sciences de l’apprentissage en formation professionnelle et sur le lieu de travail
Les sciences de l’apprentissage peuvent aussi s’appliquer en entreprise, avec des ressources comme :
- Le microlearning. Des modules courts (5 à 10 minutes), idéaux pour apprendre pendant les temps morts.
- L’apprentissage hybride (blended learning). Il combine apprentissage asynchrone et séances synchrones, à distance ou en présentiel. Cette flexibilité renforce la motivation et favorise l’interaction sociale et les retours en temps réel.
- Les parcours d’apprentissage personnalisés. À partir des données des collaborateurs (expérience, objectifs de carrière, performance, etc.), on conçoit des parcours sur mesure qui renforcent l’engagement envers la formation et l’organisation.
- L’analyse de l’apprentissage pour l’amélioration continue. Des indicateurs comme le taux d’achèvement, le temps passé ou la performance ultérieure servent à faire évoluer et à améliorer les programmes.
- Les simulations et les outils d’aide à la performance. Ils permettent de s’exercer dans des environnements maîtrisés et sûrs avant d’appliquer les compétences en situation réelle.
Ce ne sont que quelques exemples. Ce n’est pas un hasard si des entreprises technologiques comme Google ou Microsoft ont investi dans des équipes internes de learning scientists.
Ces profils aident à développer des solutions d’intégration (onboarding), de développement du leadership et de formation technique, en s’appuyant sur les données pour mesurer les résultats et ajuster la conception des programmes.
L’avenir des sciences de l’apprentissage : exemples d’apprentissage enrichi par la technologie
L’une des plus grandes transformations éducatives vient de l’application des sciences de l’apprentissage aux technologies éducatives (EdTech).
Les quatre résultats de cette synergie présentés ci-dessous s’appliquent aussi bien à l’éducation qu’à l’entreprise.
Les outils d’apprentissage fondés sur l’IA
Les outils d’apprentissage fondés sur l’IA intègrent l’intelligence artificielle pour optimiser l’expérience et améliorer les résultats.
Le tutorat intelligent en est un exemple : l’IA peut offrir un retour personnalisé, ajuster la difficulté en temps réel ou clarifier des notions.
Le grand défi est de disposer de solutions professionnelles qui permettent de détecter et d’éviter les biais algorithmiques, pour garantir un apprentissage équitable, inclusif et respectueux.
La réalité étendue (XR) en éducation
La réalité virtuelle (VR), la réalité augmentée (AR) et la réalité mixte (MR) offrent des expériences immersives qui simulent des contextes réels.
Par exemple, les étudiants en médecine peuvent s’entraîner avant d’opérer de vrais patients, et les ingénieurs peuvent travailler sur des prototypes virtuels pour repérer les défauts et améliorer les résultats avant d’investir dans des produits physiques.
De même, des disciplines comme l’histoire ou l’anthropologie peuvent proposer des parcours immersifs qui mobilisent plusieurs sens et le mouvement du corps pour mieux comprendre des époques, des notions et des relations.
Les plateformes d’expérience d’apprentissage (LXP)
Les LXP proposent de multiples sources de contenus (cours en ligne, vidéos, podcasts, articles, études) et utilisent des algorithmes pour recommander des ressources personnalisées.
Elles fonctionnent comme les plateformes de streaming, qui recommandent des contenus selon les préférences de chacun.
On peut les voir comme une évolution des LMS (systèmes de gestion de l’apprentissage), car elles favorisent l’apprentissage autodirigé. D’ailleurs, de nombreux LMS intègrent déjà des fonctionnalités de type LXP.
Les programmes de littératie numérique
Avec la multiplication des outils d’IA générative, les programmes de littératie numérique sont essentiels pour en promouvoir un usage éthique et efficace.
Du point de vue des sciences de l’apprentissage, ils doivent dépasser la maîtrise technique et développer une réflexion métacognitive sur la manière dont l’IA transforme les processus d’apprentissage.
L’objectif est que les élèves deviennent des utilisateurs critiques, capables d’utiliser ces technologies comme étayage cognitif.
Sciences de l’apprentissage et approches traditionnelles
Pour cette comparaison, nous nous concentrerons sur les différences entre les sciences de l’apprentissage et des approches traditionnelles comme la psychologie de l’éducation et l’ingénierie pédagogique.
LS et psychologie de l’éducation
Les sciences de l’apprentissage et la psychologie de l’éducation s’intéressent toutes deux à la motivation, au développement cognitif et aux différences individuelles, mais elles diffèrent par leur portée et leur approche.
La psychologie de l’éducation traditionnelle cherche surtout à appliquer ces principes au contexte scolaire pour améliorer l’enseignement et l’apprentissage.
Les sciences de l’apprentissage offrent une vision plus large et interdisciplinaire, en étudiant l’apprentissage dans des contextes réels et variés.
LS et ingénierie pédagogique
Il en va de même avec l’ingénierie pédagogique.
L’ingénierie pédagogique crée des supports et des expériences en suivant des modèles structurés comme ADDIE (Analyze, Design, Develop, Implement, Evaluate) ou SAM (Successive Approximation Model), pour transformer des objectifs éducatifs en cours, modules et ressources efficaces.
Les LS, elles, cherchent à comprendre comment et pourquoi les gens apprennent, en élaborant des théories fondées sur des preuves et en testant des innovations dans des environnements réels.
Le design de l’expérience d’apprentissage naît toutefois de la synergie entre les deux : il combine la recherche et une approche centrée sur l’utilisateur pour créer des expériences qui intègrent acquisition de connaissances, motivation, engagement et contexte socioculturel.
Les principes clés de la recherche en sciences de l’apprentissage
Qu’est-ce qui rend les sciences de l’apprentissage uniques ? Ces quatre principes sont fondamentaux :
- L’interdisciplinarité est une condition de base : ce champ se comprend à travers le dialogue entre disciplines sociales, médicales, scientifiques et technologiques.
- La recherche doit se faire en contexte réel : écoles, foyers, lieux de travail, communautés, centres culturels, etc.
- Le cycle recherche-pratique doit être continu : relier la recherche académique et la mise en œuvre, en faisant évoluer les dispositifs selon les données du terrain.
- L’approche transversale doit être celle de l’équité : attention à la justice, au pouvoir et à l’équité, et suppression des barrières systémiques.
Sur ce dernier point, des solutions de surveillance en ligne conçues selon des principes d’accessibilité, de confidentialité et de réduction des biais, comme les plans SMOWL proposés par Smowltech, peuvent contribuer à des évaluations plus justes et plus inclusives dans les environnements numériques.
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Qu’est-ce qu’un diplôme en sciences de l’apprentissage ?
Un diplôme en sciences de l’apprentissage prépare des professionnels et des chercheurs à comprendre, concevoir et transformer des expériences d’apprentissage dans des contextes éducatifs variés.
Même si les programmes varient selon les établissements, le cursus s’organise généralement autour de :
- Les théories et les processus d’apprentissage. Approches constructivistes, socioculturelles et cognitives, ainsi que l’analyse et la mesure des résultats.
- Les méthodes de recherche et la recherche orientée par la conception. Des méthodes pour étudier l’apprentissage, avec un accent sur les cycles de conception, de mise en œuvre et d’analyse.
- Les technologies éducatives et de l’apprentissage. Conception et évaluation d’environnements numériques, de plateformes adaptatives et d’outils fondés sur l’IA et la XR.
- L’analyse de l’apprentissage et l’évaluation. Amélioration des stratégies grâce à l’analyse des données et à l’évaluation sommative et formative.
- L’équité et l’éducation culturellement adaptée. Comment l’origine ethnique, la classe sociale, le genre, la langue ou d’autres dimensions identitaires conditionnent les possibilités d’apprendre ; ce volet inclut souvent la pédagogie critique et l’enseignement culturellement adapté.
- La conception d’environnements d’apprentissage. Création d’environnements formels, informels et numériques : de la salle de classe aux musées et aux espaces en ligne.
De nombreux programmes proposent en outre des spécialisations en design de l’apprentissage, en analyse de l’apprentissage, en technologies éducatives ou en pédagogie critique, entre autres.
