Outre l’attention, deux facteurs jouent un rôle déterminant dans les apprentissages : l’engagement actif de l’enfant, et le retour rapide d’informations (feedback). Selon la théorie du « cerveau bayésien », que nous avons examinée dans les années précédentes, l’algorithme fondamental qui permet au cerveau d’ajuster ses représentations du monde extérieur consiste en trois étapes :
- prédiction descendante, fondée sur le modèle interne actuel ;
- comparaison de ces prédictions avec les entrées reçues du monde extérieur, ce qui engendre des signaux d’erreur ;
- utilisation de ces signaux d’erreur afin d’ajuster le modèle interne.
Ce modèle du cerveau Bayésien suggère que deux ingrédients sont indispensables à l’apprentissage : la génération d’une anticipation sur le monde extérieur (engagement actif), et le retour d’information sous la forme de signaux d’erreur (en provenance de l’environnement ou de l’enseignant).
De nombreuses expériences, chez l’animal comme chez l’homme, au laboratoire ou à l’école, démontrent qu’un organisme passif n’apprend pas. En écho à ces travaux de neurosciences fondamentales, la recherche pédagogique indique que le cours magistral, où l’esprit des enfants peut vagabonder, est moins efficace que ne le sont les pédagogies actives, qui sollicitent l’engagement de l’enfant. Selon les expériences d’Henry Roediger et ses collaborateurs, à temps constant, l’apprentissage est optimal lorsqu’on alterne des périodes d’enseignement explicite et des périodes de test des connaissances. Les tests ne se contentent pas de mesurer les acquis, mais font partie intégrante de la pédagogie, car ils permettent à l’enfant de s’évaluer et de se corriger. L’étude de la métacognition montre que nous surestimons fréquemment nos apprentissages. De nombreux étudiants pratiquent la relecture du cours, mais cette stratégie n’a guère d’effet : c’est la mise à l’épreuve explicite des connaissances, doublée d’un retour rapide sur les éventuelles erreurs, qui constitue la meilleure stratégie.