Bon an, mal an, environ un millier d鈥櫭﹖udiant(e)s entament des 茅tudes de premier cycle en sciences 脿 l鈥橴niversit茅 平特五不中. Or, beaucoup trouvent plut么t ardu le passage du c茅gep, ou de l鈥櫭ヽole secondaire, 脿 l鈥檜niversit茅.
芦 La charge de travail, la quantit茅 de nouveau contenu, la nature des examens 禄 : voil脿 quelques-unes des surprises qui attendaient Marie Walker au d茅but de ses 茅tudes de premier cycle en sciences.
芦 Au secondaire, les professeurs nous encadrent pour ne pas qu鈥檕n s鈥櫭ゞare, mais 脿 l鈥檜niversit茅, on est davantage laiss茅s 脿 nous-m锚mes. Et l脿, tout 脿 coup, l鈥檈xamen de mi-session arrive et tu te demandes comment t鈥檡 prendre pour 茅tudier la mati猫re. 禄
Cette 茅tudiante originaire de Calgary, qui en est aujourd鈥檋ui 脿 la troisi猫me ann茅e de sa majeure en physiologie, nous parle de SciLearn, programme neuroscientifique d鈥檃ide 脿 l鈥檃pprentissage qu鈥檈lle a suivi pendant sa premi猫re session 脿 平特五不中. Il lui a donn茅 les outils qu鈥檌l lui manquait pour bien fonctionner dans ses 茅tudes et dans son nouveau milieu de vie.
芦 SciLearn, c鈥檈st g茅nial non seulement pour faire de belles rencontres, mais aussi pour choisir les bonnes strat茅gies d鈥檃pprentissage, fait observer Marie. Parfois, on ignore quelle strat茅gie est la plus efficace pour nous, mais lorsqu鈥檕n nous expose les diff茅rentes possibilit茅s, on se rend compte qu鈥檕n pourrait utiliser telle strat茅gie dans tel cours et telle autre dans tel autre cours. 禄
Des strat茅gies efficaces fond茅es sur des donn茅es probantes
Les 茅tudiant(e)s de premi猫re ann茅e en sciences d茅couvrent SciLearn au cours de s茅ances d鈥檕rientation organis茅es en ao没t et en janvier. Depuis son lancement, 脿 l鈥檃utomne 2020, le programme de la Facult茅 des sciences met en lumi猫re des techniques et des habitudes de vie qui rehaussent les fonctions cognitives, preuves scientifiques 鈥� et plus pr茅cis茅ment neuroscientifiques 鈥� 脿 l鈥檃ppui.
脡tudiante de troisi猫me ann茅e en pharmacologie originaire de Calgary, Alia Devasahayam fait partie, tout comme Marie Walker, de la toute premi猫re cohorte de SciLearn. Elle explique que m锚me si elle connaissait intuitivement l鈥檈fficacit茅 de bon nombre des id茅es pr茅sent茅es dans le programme, les donn茅es scientifiques qui les sous-tendent ont fait sur elle une forte impression.
芦 Lorsqu鈥檕n comprend pourquoi une technique est efficace, 莽a change tout 禄, s鈥檈xclame Alia, en se rem茅morant les nombreux sujets abord茅s dans SciLearn. 芦 On nous disait des choses comme : "voici pourquoi l鈥櫭﹖ude en groupe est efficace, voici les r茅sultats des 茅tudiants qui faisaient de l鈥檈xercice et de ceux qui n鈥檈n faisaient pas, voici les effets de l鈥檈xercice sur la sant茅 mentale et la r茅ussite 脿 l鈥櫭ヽole". 禄
芦 Bien s没r, je savais que c鈥櫭﹖ait bon de dormir, de faire de l鈥檈xercice et de voir ses amis. Mais quand on sait pourquoi c鈥檈st important, on ne voit vraiment plus les choses de la m锚me fa莽on. 禄
Un SciLearn bonifi茅 gr芒ce au retour sur le campus
Alia et Marie ont tellement aim茅 le programme qu鈥檈lles se sont jointes au Bureau de l鈥檈nseignement des sciences 脿 titre de mentores SciLearn. Kira Smith, qui codirige SciLearn au Bureau, nous dit 脿 quel point l鈥櫭﹒uipe compte sur les ancien(ne)s participant(e)s pour continuer d鈥檕ffrir un programme au diapason des besoins de l鈥檈ffectif 茅tudiant.
芦 Nous avons beaucoup de chance de travailler avec des personnes qui ont suivi le programme, dit-elle. Elles le comprennent parfaitement. 禄
Profitant de la reprise de l鈥檈nseignement enti猫rement en pr茅sentiel 脿 l鈥檃utomne 2022, SciLearn a 茅largi son offre de services pour y inclure, pendant toute la session, des s茅ances de collaboration avec les pairs. Inspir茅es du , ces s茅ances d鈥櫭﹖ude sans rendez-vous 脿 la caf茅t茅ria du Coll猫ge Royal Victoria, situ茅 tout juste 脿 c么t茅 du campus du centre-ville, permettent aux 茅tudiantes et 茅tudiants de travailler ensemble, avec l鈥檃ide d鈥檃uxiliaires d鈥檈nseignement et d鈥檈nseignants.
芦 En septembre dernier, nous avons d茅cid茅 d鈥檕ffrir les s茅ances de collaboration SciLearn en personne, parce que nous savions que 莽a manquait 茅norm茅ment aux 茅tudiantes et 茅tudiants, qui se sentaient isol茅s et coup茅s du monde, explique Kira. Les strat茅gies [expos茅es pendant la s茅ance d鈥檕rientation] avaient beau 锚tre efficaces, ce lien-l脿 pendant la session, ce forum d鈥櫭ヽhanges, 莽a leur manquait. 禄
Aujourd鈥檋ui mentore SciLearn, Alia souligne 脿 quel point il est gratifiant de voir le visage d鈥檜n 茅tudiant s鈥檌lluminer lorsqu鈥檌l vient 脿 bout d鈥檜n probl猫me avec ses compagnes et compagnons d鈥櫭﹖ude.
芦 C鈥檈st toujours bon de parler 脿 quelqu鈥檜n d鈥檃utre. Il n鈥檡 a pas deux cerveaux qui fonctionnent de la m锚me mani猫re, et parfois, 莽a aide de voir les choses autrement, alors l鈥檃pport du groupe est pr茅cieux, je pense. 禄
Un programme en constante am茅lioration
尝鈥櫭﹒耻颈辫别 SciLearn croit fermement 脿 l鈥檃m茅lioration continue. C鈥檈st pourquoi elle veille non seulement 脿 ce que son programme soit 脿 la hauteur de sa mission 鈥� 脿 savoir accompagner l鈥檈ffectif 茅tudiant dans ses apprentissages 鈥�, mais 茅galement 脿 ce qu鈥檌l s鈥檌nt猫gre le plus naturellement possible 脿 l鈥檈mploi du temps tr猫s charg茅 des 茅tudiantes et 茅tudiants de premi猫re ann茅e.
芦 En gros, nous nous effor莽ons de joindre l鈥檈ffectif 茅tudiant l脿 o霉 il se trouve 禄, r茅sume Kira Smith, en parlant des ateliers SciLearn int茅gr茅s 脿 deux cours de sciences suivis par une forte proportion d鈥櫭﹖udiantes et 茅tudiants au premier cycle, 脿 savoir Introduction to Psychology et Introductory Organic Chemistry. Les personnes inscrites 脿 ces cours peuvent assister 脿 un atelier SciLearn facultatif et accumuler ainsi des points qui viendront augmenter leur note finale. Gr芒ce 脿 des offres du genre, le programme a vu son nombre de participants passer d鈥檜ne centaine d鈥櫭﹖udiant(e)s 脿 l鈥檃utomne 2020 脿 plus de 500 脿 l鈥檃utomne 2022. Soulignons ici que depuis le tout d茅but, la progression du programme est 茅galement attribuable 脿 la g茅n茅rosit茅 et 脿 la fid茅lit茅 de la Fondation familiale DGDM.
Scientifique devant l鈥櫭塼ernel, l鈥櫭﹒uipe SciLearn suit une d茅marche rigoureuse pour 茅valuer son programme et faire les recherches qui s鈥檌mposent en vue de l鈥檃m茅liorer; ainsi, elle a recours 脿 des m茅thodes d鈥檃pprentissage automatique pour analyser les commentaires des participant(e)s sur les strat茅gies d鈥檃pprentissage les plus efficaces.
芦 Nos analyses de donn茅es et nos mod茅lisations nous permettent de comprendre comment les 茅tudiants abordent les cours de sciences de premi猫re ann茅e et quelles sont les techniques d鈥櫭﹖ude efficaces dans ces mati猫res difficiles 禄, explique le codirecteur du programme, Armin Yazdani. Titulaire d鈥檜n doctorat en neurosciences, il participe de pr猫s 脿 l鈥櫭﹍aboration du contenu de SciLearn.
芦 Ensemble, les neurosciences et la science des donn茅es nous permettront non seulement de mieux comprendre le processus d鈥檃pprentissage, mais 茅galement de montrer qu鈥檌l y a de multiples fa莽ons d鈥檃pprendre et de r茅ussir. 禄