Utilisez les erreurs et les échecs pour affiner la représentation mentale, pas seulement la technique

Quand quelque chose ne va pas, demandez-vous : « Qu'est-ce qui n'allait pas dans mon modèle ? » — pas seulement « Qu'est-ce qui n'allait pas dans mon exécution ? »

Why it works

La plupart des praticiens répondent à l'échec en corrigeant l'exécution. Les apprenants experts répondent aussi en se demandant si l'erreur révèle une faille dans la représentation mentale — un cas que le modèle a mal prédit, un motif qu'il n'a pas su discriminer, une erreur de planification que le parcours préalable n'a pas détectée. L'analyse d'erreurs au niveau de la représentation conduit à des améliorations qui se généralisent à travers les instances ; la correction au niveau de l'exécution ne corrige que cette instance.

How to do it

  1. Après une erreur ou un échec de performance significatif, reconstruisez ce que votre modèle mental prédisait à chaque étape.
  2. Identifiez le point où la prédiction a divergé de ce qui s'est passé.
  3. Demandez-vous : « Est-ce une prédiction que ma représentation obtiendrait toujours mal ? Qu'est-ce qu'elle devrait avoir de différent pour prédire correctement ? »

Données probantes

L'analyse d'erreurs comme processus d'affinement de la représentation est le mécanisme sous-jacent à la « pratique délibérée » dans le cadre d'Ericsson ; les experts utilisent systématiquement les échecs pour mettre à jour leurs modèles plutôt que de simplement noter l'erreur et répéter. Les études de cas sur l'apprentissage expert confirment la mise à jour des représentations par l'erreur. (mechanistic)

L'analyse d'erreurs au niveau du modèle nécessite une représentation existante suffisante pour diagnostiquer à ce niveau ; les novices ne peuvent souvent pas distinguer les erreurs de modèle des erreurs d'exécution et bénéficient davantage d'une rétroaction sur l'exécution aux premiers stades.

Sources

  • Ericsson & Pool (2016), "Peak" (errors as representation feedback)

Erreur fréquente

Traiter toutes les erreurs comme des échecs d'exécution et pratiquer plus dur, alors que le vrai problème est un modèle défectueux qui générera la même catégorie d'erreur peu importe combien de fois l'exécution est répétée.

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