{"id":24267,"date":"2026-11-01T13:47:06","date_gmt":"2026-11-01T13:47:06","guid":{"rendered":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_term=enseignement-gere-par-ordinateur"},"modified":"2026-11-01T13:47:06","modified_gmt":"2026-11-01T13:47:06","slug":"enseignement-gere-par-ordinateur","status":"publish","type":"psych_term","link":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/?psych_term=enseignement-gere-par-ordinateur","title":{"rendered":"Enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur : Le pilotage cognitif"},"content":{"rendered":"<p>L&rsquo;intersection entre les technologies informatiques et la psychologie de l&rsquo;\u00e9ducation a profond\u00e9ment remodel\u00e9 la mani\u00e8re dont les connaissances sont structur\u00e9es, dispens\u00e9es et \u00e9valu\u00e9es au sein des environnements d&rsquo;apprentissage modernes. Au c\u0153ur de cette transformation se trouve l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur (en anglais, <em>Computer-Managed Instruction<\/em> ou CMI), une approche syst\u00e9matique qui exploite la puissance de calcul des syst\u00e8mes automatis\u00e9s non pas simplement pour diffuser du contenu, mais pour orchestrer, diagnostiquer et optimiser les trajectoires p\u00e9dagogiques individuelles. En concevant l&rsquo;ordinateur comme un r\u00e9gulateur m\u00e9tacognitif et organisationnel externe, cette m\u00e9thodologie offre une r\u00e9ponse rigoureuse au d\u00e9fi historique de la personnalisation de masse des apprentissages scolaires, professionnels et universitaires.<\/p>\n<h2>Enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur<\/h2>\n<h3>1. D\u00e9finition concise<\/h3>\n<p>L&rsquo;<strong>enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur<\/strong> (EGO) d\u00e9signe un cadre p\u00e9dagogique et technologique dans lequel un syst\u00e8me informatique est employ\u00e9 pour planifier, orienter, \u00e9valuer et consigner le parcours d&rsquo;apprentissage d&rsquo;un individu. Contrairement aux approches o\u00f9 la machine remplace directement l&rsquo;enseignant dans la transmission du savoir, l&rsquo;EGO utilise des algorithmes d&rsquo;\u00e9valuation et de prise de d\u00e9cision pour analyser les performances des apprenants, diagnostiquer leurs besoins conceptuels et leur prescrire des activit\u00e9s p\u00e9dagogiques adapt\u00e9es, qu&rsquo;elles soient num\u00e9riques, textuelles ou pratiques.<\/p>\n<p>D&rsquo;un point de vue psychologique et didactique, l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur fonctionne comme un dispositif de r\u00e9gulation cybern\u00e9tique de l&rsquo;instruction. Il recueille continuellement des donn\u00e9es psychom\u00e9triques relatives aux acquisitions, applique des r\u00e8gles de d\u00e9cision pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es inspir\u00e9es des th\u00e9ories de l&rsquo;apprentissage par ma\u00eetrise, et g\u00e9n\u00e8re des prescriptions cibl\u00e9es pour orienter l&rsquo;\u00e9l\u00e8ve vers des ressources pertinentes. Le syst\u00e8me n&rsquo;a pas n\u00e9cessairement vocation \u00e0 enseigner lui-m\u00eame la mati\u00e8re au sens strict, mais \u00e0 administrer l&rsquo;\u00e9cosyst\u00e8me \u00e9ducatif de mani\u00e8re \u00e0 maximiser l&rsquo;efficience cognitive et temporelle de l&rsquo;apprenant.<\/p>\n<p>Dans le paradigme des sciences cognitives, l&rsquo;EGO repr\u00e9sente une externalisation partielle des fonctions de suivi diagnostique et de gestion de la charge p\u00e9dagogique. En automatisant la collecte et le traitement des indicateurs de comp\u00e9tence, ce mod\u00e8le lib\u00e8re l&rsquo;enseignant des t\u00e2ches bureaucratiques d&rsquo;\u00e9valuation formative pour lui permettre d&rsquo;intervenir de mani\u00e8re diff\u00e9renci\u00e9e et qualitative aupr\u00e8s des \u00e9l\u00e8ves n\u00e9cessitant une m\u00e9diation humaine directe.<\/p>\n<h3>2. \u00c9tymologie et origine linguistique<\/h3>\n<p>L&rsquo;expression est la traduction directe du concept anglophone <em>Computer-Managed Instruction<\/em> (CMI), formalis\u00e9 \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1960 au sein des d\u00e9partements de recherche en \u00e9ducation et des laboratoires militaires am\u00e9ricains. Le terme \u00ab enseignement \u00bb provient du latin classique <em>insignire<\/em>, signifiant \u00ab marquer d&rsquo;un signe, distinguer, faire conna\u00eetre \u00bb, renvoyant \u00e0 l&rsquo;action de structurer et d&rsquo;imprimer des savoirs dans l&rsquo;esprit de l&rsquo;apprenant.<\/p>\n<p>Le verbe \u00ab g\u00e9rer \u00bb d\u00e9coule du latin <em>gerere<\/em>, qui signifie \u00ab mener, ex\u00e9cuter, administrer une charge \u00bb. Cette racine \u00e9tymologique souligne le caract\u00e8re administratif, r\u00e9gulateur et d\u00e9cisionnel du dispositif, marquant une rupture s\u00e9mantique fondamentale avec le simple acte d&rsquo;instruire (<em>instruere<\/em>, \u00e9quiper ou b\u00e2tir). Quant au vocable \u00ab ordinateur \u00bb, il a \u00e9t\u00e9 propos\u00e9 en 1955 par le philologue Jacques Perret \u00e0 la demande d&rsquo;IBM France, d\u00e9rivant du latin chr\u00e9tien <em>ordinator<\/em>, d\u00e9signant celui qui met de l&rsquo;ordre, qui ordonne ou qui dispose avec m\u00e9thode.<\/p>\n<p>Dans la litt\u00e9rature francophone des sciences de l&rsquo;\u00e9ducation, le concept s&rsquo;est install\u00e9 au tournant des ann\u00e9es 1970 et 1980 pour distinguer formellement la gestion algorithmique du cursus (<em>Computer-Managed Instruction<\/em>) de la d\u00e9livrance directe de didacticiels (<em>Computer-Assisted Instruction<\/em> ou EAO, Enseignement assist\u00e9 par ordinateur). La pr\u00e9cision terminologique refl\u00e8te la volont\u00e9 d&rsquo;isoler la composante d\u00e9cisionnelle et diagnostique de la composante purement m\u00e9diatique du support d&rsquo;apprentissage.<\/p>\n<h3>3. Prononciation et forme grammaticale<\/h3>\n<p>Sur le plan phon\u00e9tique, le terme se transcrit dans l&rsquo;alphabet phon\u00e9tique international sous la forme : \/\u0251\u0303.s\u025b.\u0272\u0259.m\u0251\u0303 \u0292e.\u0281e pa\u0281 \u0254\u0281.di.na.t\u0153\u0281\/. Il s&rsquo;agit d&rsquo;un syntagme nominal masculin singulier compos\u00e9 d&rsquo;un nom noyau (\u00ab enseignement \u00bb), qualifi\u00e9 par un participe pass\u00e9 \u00e0 valeur adjectivale (\u00ab g\u00e9r\u00e9 \u00bb), lui-m\u00eame compl\u00e9t\u00e9 par un syntagme pr\u00e9positionnel d&rsquo;agentivit\u00e9 instrumentale (\u00ab par ordinateur \u00bb).<\/p>\n<p>Le terme s&#8217;emploie principalement au singulier lorsqu&rsquo;il renvoie au mod\u00e8le conceptuel global ou \u00e0 la modalit\u00e9 \u00e9ducative en tant que discipline. Au pluriel (\u00ab des enseignements g\u00e9r\u00e9s par ordinateur \u00bb), il d\u00e9signe des cursus, programmes ou dispositifs institutionnels particuliers exploitant cette architecture. Dans la litt\u00e9rature technique et de recherche, l&rsquo;acronyme EGO est parfois utilis\u00e9, bien que l&rsquo;acronyme anglophone international CMI demeure tr\u00e8s fr\u00e9quent au sein des publications de psychom\u00e9trie et de technologie \u00e9ducative.<\/p>\n<p>En contexte phrastique, l&rsquo;expression fonctionne g\u00e9n\u00e9ralement comme sujet ou compl\u00e9ment d&rsquo;objet direct de verbes d\u00e9notant l&rsquo;impl\u00e9mentation, l&rsquo;\u00e9valuation ou la mod\u00e9lisation (par exemple : \u00ab L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur optimise la progression diagnostique \u00bb, ou \u00ab Les chercheurs analysent l&rsquo;efficacit\u00e9 de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur sur la r\u00e9tention mn\u00e9sique \u00bb).<\/p>\n<h3>4. Explication conceptuelle d\u00e9taill\u00e9e<\/h3>\n<p>Pour appr\u00e9hender la port\u00e9e de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur, il convient de distinguer avec nettet\u00e9 les flux d&rsquo;information p\u00e9dagogique et les flux d&rsquo;information d\u00e9cisionnelle. Dans les mod\u00e8les traditionnels d&rsquo;enseignement programm\u00e9 ou d&rsquo;EAO, la machine constitue l&rsquo;interm\u00e9diaire imm\u00e9diat fournissant des textes, des images et des exercices interactifs \u00e0 l&rsquo;utilisateur. En revanche, dans l&rsquo;EGO, la machine agit comme un r\u00e9gulateur en amont et en aval de l&rsquo;activit\u00e9 cognitive. L&rsquo;ordinateur stocke un mod\u00e8le pr\u00e9cis du domaine de connaissances, un mod\u00e8le de l&rsquo;apprenant d\u00e9crivant ses \u00e9tats de ma\u00eetrise actuels, et une biblioth\u00e8que d&rsquo;orientations p\u00e9dagogiques.<\/p>\n<p>Le cycle op\u00e9rationnel standard de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur repose sur quatre fonctions interconnect\u00e9es :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>L&rsquo;\u00e9valuation diagnostique et formative :<\/strong> L&rsquo;apprenant effectue des \u00e9preuves cibl\u00e9es qui mesurent son niveau d&rsquo;acquisition sur des objectifs comportementaux ou cognitifs sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<li><strong>Le profilage diagnostique :<\/strong> Le syst\u00e8me compare les r\u00e9sultats de l&rsquo;apprenant \u00e0 des seuils de ma\u00eetrise pr\u00e9d\u00e9finis pour identifier les lacunes sp\u00e9cifiques, les fausses conceptions ou les comp\u00e9tences consolid\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>La prescription p\u00e9dagogique :<\/strong> Sur la base du diagnostic, l&rsquo;ordinateur formule des directives d&rsquo;apprentissage individualis\u00e9es. Ces prescriptions peuvent diriger l&rsquo;apprenant vers la lecture d&rsquo;un chapitre imprim\u00e9, le visionnage d&rsquo;une conf\u00e9rence, la r\u00e9alisation d&rsquo;une manipulation de laboratoire, ou le suivi d&rsquo;un module d&rsquo;entra\u00eenement logiciel.<\/li>\n<li><strong>L&rsquo;archivage longitudinal et le reporting :<\/strong> L&rsquo;historique complet des tentatives, des temps de latence et des taux de succ\u00e8s est agr\u00e9g\u00e9 dans des bases de donn\u00e9es permettant aux \u00e9ducateurs et aux psychologues scolaires de superviser les cohortes \u00e0 un niveau granulaire.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Sur le plan psychologique, l&rsquo;EGO mat\u00e9rialise l&rsquo;id\u00e9al de l&rsquo;individualisation des rythmes d&rsquo;assimilation. Les postulats cognitivistes d\u00e9montrent que l&rsquo;exposition uniforme d&rsquo;un groupe \u00e0 un m\u00eame rythme p\u00e9dagogique g\u00e9n\u00e8re d&rsquo;importantes distorsions : les \u00e9l\u00e8ves les plus rapides subissent un d\u00e9sengagement par ennui, tandis que les \u00e9l\u00e8ves plus lents accumulent des d\u00e9ficits conceptuels cumulatifs. L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur d\u00e9corr\u00e8le le temps d&rsquo;apprentissage de la s\u00e9quence temporelle de la classe, autorisant chaque apprenant \u00e0 progresser selon la vitesse requise par son architecture cognitive propre.<\/p>\n<p>Un autre pan fondamental r\u00e9side dans le feedback informationnel. Selon les principes de la psychologie de la motivation, un retour d&rsquo;information imm\u00e9diat, pr\u00e9cis et d\u00e9pourvu de jugement affectif n\u00e9gatif favorise le sentiment d&rsquo;auto-efficacit\u00e9 d\u00e9crit par Albert Bandura. L&rsquo;EGO offre un miroir objectif des comp\u00e9tences acquises et des paliers restant \u00e0 franchir, transformant l&rsquo;erreur en indicateur d&rsquo;ajustement cognitif plut\u00f4t qu&rsquo;en sanction statutaire.<\/p>\n<h3>5. \u00c9volution historique<\/h3>\n<p>Les pr\u00e9mices de l&rsquo;automatisation de l&rsquo;instruction remontent aux ann\u00e9es 1920 avec les machines \u00e0 tester m\u00e9caniques de Sidney Pressey, con\u00e7ues pour administrer des questionnaires \u00e0 choix multiples et fournir une r\u00e9troaction imm\u00e9diate. N\u00e9anmoins, il faut attendre l&rsquo;essor des premiers ordinateurs centraux (<em>mainframes<\/em>) au cours des ann\u00e9es 1960 pour que l&rsquo;id\u00e9e d&rsquo;un pilotage global de la scolarit\u00e9 prenne forme conceptuelle et technique.<\/p>\n<p>\u00c0 la fin des ann\u00e9es 1960, deux projets embl\u00e9matiques ont jet\u00e9 les fondations de l&rsquo;EGO aux \u00c9tats-Unis : le syst\u00e8me <em>PLATO<\/em> (Programmed Logic for Automatic Teaching Operations), d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 de l&rsquo;Illinois par Donald Bitzer, et le projet <em>TICCIT<\/em> (Time-shared, Interactive, Computer-Controlled Information Television). Si PLATO s&rsquo;est d&rsquo;abord concentr\u00e9 sur l&rsquo;instruction assist\u00e9e directe, il a rapidement int\u00e9gr\u00e9 des modules de gestion de curriculum \u00e0 grande \u00e9chelle, capables de suivre simultan\u00e9ment des centaines d&rsquo;\u00e9tudiants.<\/p>\n<p>En parall\u00e8le, des chercheurs comme Robert Glaser au <em>Learning Research and Development Center<\/em> (LRDC) de l&rsquo;Universit\u00e9 de Pittsburgh ont con\u00e7u le mod\u00e8le <em>Individually Prescribed Instruction<\/em> (IPI). Dans ce cadre, l&rsquo;ordinateur servait sp\u00e9cifiquement \u00e0 corriger les tests quotidiens des \u00e9coliers, \u00e0 enregistrer leurs scores et \u00e0 imprimer chaque matin une feuille de travail personnalis\u00e9e prescrivant les t\u00e2ches \u00e0 r\u00e9aliser en classe. L&rsquo;IPI constitue l&rsquo;incarnation historique la plus pure de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur d&rsquo;inspiration behavioriste et psychom\u00e9trique.<\/p>\n<p>Dans les d\u00e9cennies 1970 et 1980, l&rsquo;arm\u00e9e am\u00e9ricaine a investi massivement dans des syst\u00e8mes CMI pour former ses techniciens et militaires de carri\u00e8re, notamment \u00e0 travers le projet <em>Advanced Instructional System<\/em> (AIS) sur la base a\u00e9rienne de Lowry. Ces syst\u00e8mes ont d\u00e9montr\u00e9 qu&rsquo;une gestion informatis\u00e9e des modules de formation r\u00e9duisait le temps global d&rsquo;apprentissage de 20 \u00e0 30 % sans perte de r\u00e9tention notionnelle.<\/p>\n<p>Avec l&rsquo;av\u00e8nement de la micro-informatique dans les ann\u00e9es 1990 et l&rsquo;expansion plan\u00e9taire du Web \u00e0 partir des ann\u00e9es 2000, l&rsquo;EGO s&rsquo;est m\u00e9tamorphos\u00e9. Les architectures rigides sur serveurs centraux ont c\u00e9d\u00e9 la place aux environnements num\u00e9riques d&rsquo;apprentissage et aux plateformes de gestion de l&rsquo;apprentissage (en anglais, <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Learning_management_system\">Learning Management System<\/a> ou LMS). Aujourd&rsquo;hui, les principes fondamentaux de l&rsquo;EGO sont int\u00e9gr\u00e9s dans les syst\u00e8mes d&rsquo;apprentissage adaptatif dop\u00e9s aux mod\u00e8les probabilistes et \u00e0 l&rsquo;intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n<h3>6. Fondements th\u00e9oriques<\/h3>\n<p>L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur s&rsquo;appuie sur une convergence de courants th\u00e9oriques en psychologie exp\u00e9rimentale, en psychom\u00e9trie et en sciences de l&rsquo;ing\u00e9nierie cognitive. Trois piliers th\u00e9oriques majeurs sous-tendent sa structure fonctionnelle :<\/p>\n<p>Le premier ancrage r\u00e9side dans la <strong>th\u00e9orie de l&rsquo;apprentissage par ma\u00eetrise<\/strong> (<em>Mastery Learning<\/em>), formul\u00e9e initialement par John B. Carroll (1963) et th\u00e9oris\u00e9e par <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Benjamin_Bloom\">Benjamin Bloom<\/a> (1968). Selon ce mod\u00e8le, presque tous les \u00e9tudiants sont capables d&rsquo;atteindre un niveau d&rsquo;excellence pour peu qu&rsquo;on leur accorde le temps n\u00e9cessaire et que l&rsquo;instruction soit structur\u00e9e selon une s\u00e9quence rigoureuse d&rsquo;objectifs pr\u00e9alables. L&rsquo;EGO incarne la mise en \u0153uvre pratique de cette id\u00e9e : le passage \u00e0 l&rsquo;unit\u00e9 p\u00e9dagogique suivante est conditionn\u00e9 par la d\u00e9monstration d&rsquo;un seuil critique de ma\u00eetrise lors d&rsquo;une \u00e9valuation diagnostique standardis\u00e9e.<\/p>\n<p>Le second pilier th\u00e9orique d\u00e9coule du <strong>b\u00e9haviorisme op\u00e9rant<\/strong> de B. F. Skinner. L&rsquo;enseignement programm\u00e9 skinn\u00e9rien postule que l&rsquo;apprentissage est maximis\u00e9 par la d\u00e9composition des concepts en fragments minimaux (ou unit\u00e9s fonctionnelles), suivis imm\u00e9diatement d&rsquo;une r\u00e9ponse active de l&rsquo;organisme et d&rsquo;un renforcement positif. Dans l&rsquo;EGO, ce renforcement prend la forme d&rsquo;un feedback de validation et de la lev\u00e9e des verrous d&rsquo;acc\u00e8s aux modules sup\u00e9rieurs, canalisant le comportement de l&rsquo;apprenant vers l&rsquo;atteinte des cibles prescrites.<\/p>\n<p>Le troisi\u00e8me pilier est issu de la <strong>th\u00e9orie de la charge cognitive<\/strong>, d\u00e9velopp\u00e9e par John Sweller. En d\u00e9l\u00e9guant la m\u00e9tacognition organisationnelle \u00e0 l&rsquo;ordinateur, l&rsquo;EGO vise \u00e0 r\u00e9duire la charge cognitive extrins\u00e8que de l&rsquo;\u00e9tudiant. Celui-ci n&rsquo;a plus \u00e0 se demander quelles activit\u00e9s aborder, quel document consulter en priorit\u00e9 ou comment planifier ses r\u00e9visions : le syst\u00e8me externalise ces d\u00e9cisions, permettant \u00e0 l&rsquo;apprenant de consacrer l&rsquo;int\u00e9gralit\u00e9 de ses ressources de m\u00e9moire de travail \u00e0 l&rsquo;int\u00e9gration des sch\u00e9mas de connaissances complexes.<\/p>\n<h3>7. Composantes cl\u00e9s, types et dimensions<\/h3>\n<p>Une architecture compl\u00e8te d&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur s&rsquo;articule autour de modules fonctionnels distincts travaillant en \u00e9troite synergie :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>La banque d&rsquo;items d&rsquo;\u00e9valuation :<\/strong> R\u00e9pertoire s\u00e9curis\u00e9 de questions, exercices et mises en situation \u00e9talonn\u00e9es selon les mod\u00e8les de la th\u00e9orie de r\u00e9ponse aux items (TRI), permettant de g\u00e9n\u00e9rer des tests parall\u00e8les \u00e9quivalents en difficult\u00e9 et en pr\u00e9cision.<\/li>\n<li><strong>Le mod\u00e8le de l&rsquo;apprenant (registre d&rsquo;\u00e9tats) :<\/strong> Profil num\u00e9rique dynamique consignant le niveau de comp\u00e9tence estim\u00e9 pour chaque objectif p\u00e9dagogique, les temps pass\u00e9s, les taux de reprise apr\u00e8s \u00e9chec et le style d&rsquo;engagement comportemental.<\/li>\n<li><strong>Le moteur de prescription et d&rsquo;aiguillage :<\/strong> Algorithme d\u00e9terministe ou probabiliste qui croise les donn\u00e9es du profil apprenant avec le graphe de d\u00e9pendance des comp\u00e9tences pour d\u00e9terminer l&rsquo;action p\u00e9dagogique optimale suivante (par exemple : r\u00e9vision, approfondissement ou passage au test sommatif).<\/li>\n<li><strong>La base de ressources didactiques :<\/strong> Catalogue structur\u00e9 de mat\u00e9riaux p\u00e9dagogiques h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes (textes, vid\u00e9os, exercices en ligne, s\u00e9ances de tutorat en pr\u00e9sentiel) r\u00e9f\u00e9renc\u00e9s par m\u00e9tadonn\u00e9es p\u00e9dagogiques normalis\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Le tableau de bord d\u00e9cisionnel de l&rsquo;instructeur :<\/strong> Interface analytique restituant aux \u00e9ducateurs les profils de vuln\u00e9rabilit\u00e9 de la classe, les taux d&rsquo;abandon pr\u00e9dictifs et les items d&rsquo;\u00e9valuation pr\u00e9sentant un pouvoir discriminant insuffisant.<\/li>\n<\/ul>\n<p>On distingue traditionnellement plusieurs dimensions d&rsquo;impl\u00e9mentation de l&rsquo;EGO : les syst\u00e8mes <em>statiques<\/em>, appliquant des r\u00e8gles d&#8217;embranchement fixes (si le score est inf\u00e9rieur \u00e0 70 %, renvoyer au chapitre 3), et les syst\u00e8mes <em>adaptatifs dynamiques<\/em>, qui recalculent \u00e0 chaque interaction la probabilit\u00e9 de r\u00e9ussite future en fonction des th\u00e9ories psychom\u00e9triques contemporaines.<\/p>\n<h3>8. Exemples et cas illustratifs<\/h3>\n<p>Pour illustrer le fonctionnement empirique de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur, consid\u00e9rons le parcours d&rsquo;une \u00e9tudiante de premier cycle universitaire en psychologie, confront\u00e9e au cours de biostatistique et d&rsquo;analyse de donn\u00e9es quantitatives :<\/p>\n<p>L&rsquo;\u00e9tudiante se connecte au portail g\u00e9r\u00e9 par ordinateur pour aborder le module sur l&rsquo;analyse de variance factorielle (ANOVA). Le syst\u00e8me lui soumet initialement un pr\u00e9-test diagnostique de huit questions \u00e9valuant les pr\u00e9requis conceptuels : la variance inter-groupe, la variance intra-groupe et la distribution de Fisher. L&rsquo;\u00e9tudiante r\u00e9pond correctement aux questions th\u00e9oriques, mais commet des erreurs syst\u00e9matiques sur le calcul des degr\u00e9s de libert\u00e9 associ\u00e9s aux termes d&rsquo;interaction.<\/p>\n<p>Le moteur d&rsquo;EGO n&rsquo;affiche pas simplement une note chiffr\u00e9e globale ; il g\u00e9n\u00e8re une feuille de route p\u00e9dagogique personnalis\u00e9e. L&rsquo;\u00e9tudiante re\u00e7oit la prescription suivante : \u00ab Consulter la fiche m\u00e9thodologique n\u00b0 4 sur les plans factoriels, puis ex\u00e9cuter l&rsquo;exercice de calcul guid\u00e9 sur les degr\u00e9s de libert\u00e9 \u00bb. D\u00e8s que l&rsquo;\u00e9tudiante valide cet entra\u00eenement sp\u00e9cifique, le syst\u00e8me lui d\u00e9bloque un micro-test de v\u00e9rification. Ayant d\u00e9montr\u00e9 cette fois une ma\u00eetrise \u00e0 100 %, elle est automatiquement r\u00e9orient\u00e9e vers le tronc principal du cours portant sur le calcul des effets d&rsquo;interaction.<\/p>\n<p>Dans un contexte militaire ou industriel, l&rsquo;EGO a \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9 \u00e0 la maintenance des a\u00e9ronefs. Les m\u00e9caniciens effectuaient des simulations d&rsquo;\u00e9valuation sur \u00e9cran ; le syst\u00e8me diagnostiquait que certains op\u00e9rateurs omettaient syst\u00e9matiquement une \u00e9tape critique de s\u00e9curit\u00e9 lors du d\u00e9montage hydraulique. Au lieu d&rsquo;imposer \u00e0 tout le bataillon une r\u00e9vision int\u00e9grale du cursus de 40 heures, le CMI convoquait uniquement les techniciens cibl\u00e9s pour une s\u00e9ance de rattrapage en atelier supervis\u00e9e par un instructeur en chair et en os, optimisant drastiquement le co\u00fbt et la disponibilit\u00e9 op\u00e9rationnelle des \u00e9quipes.<\/p>\n<h3>9. Mesure et \u00e9valuation<\/h3>\n<p>La validit\u00e9 d&rsquo;un syst\u00e8me d&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur repose enti\u00e8rement sur la solidit\u00e9 de ses outils de mesure psychologique et d&rsquo;\u00e9valuation p\u00e9dagogique. Deux approches psychom\u00e9triques dominent l&rsquo;\u00e9valuation au sein de ces dispositifs :<\/p>\n<p>L&rsquo;<strong>\u00e9valuation crit\u00e9ri\u00e9e<\/strong> (<em>criterion-referenced testing<\/em>) constitue le c\u0153ur historique de l&rsquo;EGO. Contrairement \u00e0 l&rsquo;\u00e9valuation normative, qui classe les individus les uns par rapport aux autres sur une courbe de Gauss, l&rsquo;approche crit\u00e9ri\u00e9e mesure la performance d&rsquo;un candidat par rapport \u00e0 un seuil absolu de comp\u00e9tence pr\u00e9\u00e9tabli. L&rsquo;\u00e9tudiant est \u00e9valu\u00e9 sur ce qu&rsquo;il est capable de faire de fa\u00e7on autonome, garantissant que l&rsquo;ordinateur ne valide un jalon que si les comp\u00e9tences de base sont acquises avec certitude.<\/p>\n<p>La <strong><a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Th%C3%A9orie_des_r%C3%A9ponses_aux_items\">th\u00e9orie de r\u00e9ponse aux items<\/a><\/strong> (TRI), particuli\u00e8rement sous la forme de tests adaptatifs informatis\u00e9s (CAT), a \u00e9lev\u00e9 la pr\u00e9cision de la mesure dans les CMI modernes. Gr\u00e2ce aux mod\u00e8les logistiques \u00e0 un, deux ou trois param\u00e8tres (mod\u00e8le de Rasch), la difficult\u00e9 de chaque question pos\u00e9e par le syst\u00e8me est calibr\u00e9e en continu selon les r\u00e9ponses ant\u00e9rieures de l&rsquo;apprenant. Ce m\u00e9canisme permet d&rsquo;\u00e9valuer le trait latent de comp\u00e9tence avec un nombre d&rsquo;items significativement plus r\u00e9duit et une erreur type de mesure minimale.<\/p>\n<p>Par ailleurs, l&rsquo;EGO capture des m\u00e9triques comportementales fines, telles que les temps de latence de r\u00e9ponse, le nombre d&rsquo;h\u00e9sitations, les retours en arri\u00e8re et les temps d&rsquo;exposition aux ressources didactiques. L&rsquo;analyse de ces traces informatiques permet de d\u00e9celer des ph\u00e9nom\u00e8nes psychologiques sous-jacents comme la fatigue cognitive, le d\u00e9sengagement progressif ou des strat\u00e9gies de r\u00e9ponse al\u00e9atoires.<\/p>\n<h3>10. Applications et port\u00e9e pratique<\/h3>\n<p>L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur a essaim\u00e9 dans une multitude de domaines \u00e9ducatifs, cliniques et organisationnels, d\u00e9montrant sa polyvalence op\u00e9ratoire :<\/p>\n<p>En <strong>milieu universitaire et scolaire<\/strong>, l&rsquo;EGO fournit l&rsquo;infrastructure essentielle des mod\u00e8les de classe invers\u00e9e (<em>flipped classroom<\/em>). Les \u00e9tudiants effectuent leurs v\u00e9rifications de lecture et diagnostics pr\u00e9paratoires en ligne sous le contr\u00f4le de la plateforme logicielle, ce qui permet \u00e0 l&rsquo;enseignant de moduler son cours magistral ou ses travaux dirig\u00e9s en pr\u00e9sentiel en se focalisant exclusivement sur les notions qui ont fait tr\u00e9bucher la majorit\u00e9 de la cohorte.<\/p>\n<p>Dans la <strong>formation continue en entreprise<\/strong>, les organisations recourent aux syst\u00e8mes CMI pour standardiser et certifier les comp\u00e9tences critiques, notamment en mati\u00e8re de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire, de s\u00e9curit\u00e9 industrielle ou de gestion des risques. Le syst\u00e8me certifie en temps r\u00e9el le niveau de conformit\u00e9 l\u00e9gale des collaborateurs, d\u00e9livre automatiquement les renouvellements d&rsquo;habilitation et signale aux services de ressources humaines les personnes ayant besoin d&rsquo;une formation de recyclage.<\/p>\n<p>En <strong>psychologie clinique et en r\u00e9habilitation cognitive<\/strong>, des adaptations directes de l&rsquo;EGO sont mobilis\u00e9es pour le r\u00e9entra\u00eenement des fonctions ex\u00e9cutives chez des patients c\u00e9r\u00e9brol\u00e9s\u00e9s ou atteints de troubles neurod\u00e9veloppementaux (comme le TDAH). L&rsquo;ordinateur administre des exercices d&rsquo;attention s\u00e9lective, de m\u00e9moire de travail ou de flexibilit\u00e9 mentale, augmentant ou diminuant graduellement la difficult\u00e9 de la t\u00e2che selon les progr\u00e8s enregistr\u00e9s, tout en transmettant au neuropsychologue un bilan hebdomadaire complet des performances motrices et cognitives.<\/p>\n<h3>11. Recherche et donn\u00e9es empiriques<\/h3>\n<p>Depuis plus d&rsquo;un demi-si\u00e8cle, la litt\u00e9rature scientifique s&rsquo;est pench\u00e9e sur l&rsquo;efficacit\u00e9 relative de l&rsquo;enseignement pilot\u00e9 par l&rsquo;informatique. Les m\u00e9ta-analyses pionni\u00e8res de James A. Kulik et de ses coll\u00e8gues au cours des ann\u00e9es 1980 et 1990 ont constitu\u00e9 des r\u00e9f\u00e9rences incontournables. En agr\u00e9geant des centaines d&rsquo;\u00e9tudes contr\u00f4l\u00e9es men\u00e9es dans l&rsquo;enseignement secondaire et sup\u00e9rieur, Kulik a montr\u00e9 que les syst\u00e8mes d&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur (CMI) et d&rsquo;enseignement assist\u00e9 par ordinateur (CAI) am\u00e9lioraient les r\u00e9sultats scolaires moyens d&rsquo;environ 0,30 \u00e0 0,40 \u00e9cart-type par rapport \u00e0 l&rsquo;instruction traditionnelle seule.<\/p>\n<p>De surcro\u00eet, les travaux de Kulik et Fletcher ont invariablement mis en \u00e9vidence un gain d&rsquo;efficience temporelle spectaculaire : les apprenants encadr\u00e9s par des syst\u00e8mes informatis\u00e9s atteignaient les m\u00eames crit\u00e8res de ma\u00eetrise en consacrant 30 \u00e0 50 % de temps en moins que leurs pairs plac\u00e9s en enseignement magistral conventionnel. Cette \u00e9conomie de temps cognitif confirme la pertinence de l&rsquo;instruction sur mesure.<\/p>\n<p><span class=\"arabpsy-eq\" dir=\"ltr\">Les recherches ult\u00e9rieures men\u00e9es par Richard E. Mayer sur les principes de l&rsquo;apprentissage multim\u00e9dia et par <a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/John_Hattie\">John Hattie<\/a> dans son ouvrage de synth\u00e8se <em>Visible Learning<\/em> ont affin\u00e9 ces constats. Hattie a relev\u00e9 que l&rsquo;impact des technologies \u00e9ducatives n&rsquo;\u00e9tait pas magique en soi, mais d\u00e9pendait intimement de la qualit\u00e9 du feedback fourni. Lorsque l&rsquo;ordinateur agit comme un amplificateur d&rsquo;\u00e9valuation formative et fournit un guidage adaptatif individualis\u00e9 (caract\u00e9ristiques centrales du CMI), les tailles d&rsquo;effet atteignent le seuil critique d&rsquo;efficacit\u00e9 p\u00e9dagogique d&rsquo;au moins <em>d<\/em> = 0,40<\/span>.<\/p>\n<p>Des \u00e9tudes r\u00e9centes issues du champ de l&rsquo;apprentissage analytique (<em>learning analytics<\/em>) confirment \u00e9galement que la d\u00e9tection pr\u00e9coce du risque de d\u00e9crochage via les indicateurs de l&rsquo;EGO permet d&rsquo;accro\u00eetre les taux de r\u00e9tention dans les formations en ligne massives ouvertes (MOOC) de 15 \u00e0 25 %, pour peu que les alertes soient suivies de r\u00e9troactions humaines adapt\u00e9es.<\/p>\n<h3>12. Consid\u00e9rations culturelles et interculturelles<\/h3>\n<p>La transposition de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur \u00e0 travers divers contextes culturels et linguistiques soul\u00e8ve des d\u00e9fis psychosociaux significatifs. L&rsquo;architecture m\u00eame de l&rsquo;EGO v\u00e9hicule des postulats p\u00e9dagogiques ancr\u00e9s dans l&rsquo;individualisme et l&rsquo;utilitarisme anglo-saxon : l&rsquo;autonomie absolue de l&rsquo;apprenant, la valorisation de la progression solitaire et la primaut\u00e9 de la rationalit\u00e9 instrumentale.<\/p>\n<p>Dans les cultures valorisant un mod\u00e8le d&rsquo;apprentissage collectiviste ou fond\u00e9 sur la relation hi\u00e9rarchique directe ma\u00eetre-disciple, l&rsquo;introduction d&rsquo;un superviseur algorithmique impersonnel peut susciter des r\u00e9sistances profondes. Les apprenants habitu\u00e9s \u00e0 une m\u00e9diation humaine affective risquent de percevoir l&rsquo;\u00e9valuation continue par la machine comme une forme de surveillance disciplinaire intrusive plut\u00f4t que comme un levier d&rsquo;\u00e9mancipation cognitive.<\/p>\n<p>Par ailleurs, la validit\u00e9 transculturelle des banques d&rsquo;items utilis\u00e9es pour l&rsquo;\u00e9valuation diagnostique pose probl\u00e8me. Le biais culturel inh\u00e9rent aux formulations textuelles ou aux contextes d&rsquo;exemples peut p\u00e9naliser artificiellement les \u00e9tudiants issus de minorit\u00e9s culturelles ou de milieux socio-\u00e9conomiques d\u00e9favoris\u00e9s. Pour \u00e9viter que le mod\u00e8le de l&rsquo;apprenant n&rsquo;interpr\u00e8te \u00e0 tort un biais d&rsquo;acculturation linguistique comme un d\u00e9ficit intellectuel ou conceptuel, les concepteurs doivent veiller \u00e0 \u00e9talonner rigoureusement les tests selon les proc\u00e9dures de fonctionnement diff\u00e9rentiel d&rsquo;item (DIF).<\/p>\n<h3>13. Critiques, d\u00e9bats et limites<\/h3>\n<p>Malgr\u00e9 ses b\u00e9n\u00e9fices empiriquement attest\u00e9s, l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur fait l&rsquo;objet de vives critiques th\u00e9oriques et pratiques au sein de la communaut\u00e9 des sciences de l&rsquo;\u00e9ducation :<\/p>\n<p>Le principal reproche adress\u00e9 \u00e0 l&rsquo;EGO traditionnel concerne son <strong>atomisation excessive du savoir<\/strong>. En d\u00e9composant la connaissance en une multitude d&rsquo;objectifs comportementaux mesurables et isol\u00e9s, le syst\u00e8me favorise une ma\u00eetrise morcel\u00e9e des d\u00e9tails au d\u00e9triment de la pens\u00e9e critique, de la synth\u00e8se holistique et de la cr\u00e9ativit\u00e9 divergente. Les d\u00e9tracteurs soutiennent que si l&rsquo;EGO convient parfaitement \u00e0 l&rsquo;acquisition de comp\u00e9tences techniques proc\u00e9durales ou algorithmiques, il s&rsquo;av\u00e8re particuli\u00e8rement mal outill\u00e9 pour \u00e9valuer les comp\u00e9tences complexes de haut niveau, telles que l&rsquo;argumentation \u00e9pist\u00e9mologique ou la n\u00e9gociation \u00e9thique.<\/p>\n<p>Une deuxi\u00e8me limite r\u00e9side dans le <strong>ph\u00e9nom\u00e8ne de conformisme p\u00e9dagogique<\/strong> et de \u00ab bachotage \u00bb automatis\u00e9 (<em>teaching to the test<\/em>). Face \u00e0 un syst\u00e8me algorithmique qui conditionne sa progression \u00e0 la r\u00e9ussite de tests pr\u00e9cis, l&rsquo;\u00e9tudiant a tendance \u00e0 d\u00e9velopper des heuristiques superficielles orient\u00e9es vers la performance plut\u00f4t que vers la compr\u00e9hension profonde, apprenant les mod\u00e8les types de questions pour franchir les seuils plut\u00f4t que d&rsquo;int\u00e9grer durablement les concepts.<\/p>\n<p>Enfin, le d\u00e9bat \u00e9thique et sociotechnique contemporain pointe les dangers de la surveillance algorithmique continue et de la standardisation des parcours. La transformation de l&rsquo;acte d&rsquo;apprendre en une suite ininterrompue de points de donn\u00e9es peut induire une anxi\u00e9t\u00e9 d&rsquo;\u00e9valuation chronique chez les apprenants les plus vuln\u00e9rables. De plus, les bo\u00eetes noires algorithmiques employ\u00e9es dans certains syst\u00e8mes d&rsquo;IA adaptatifs r\u00e9cents manquent cruellement d&rsquo;explicabilit\u00e9 pour les enseignants, d\u00e9poss\u00e9dant ces derniers de leur jugement professionnel d&rsquo;\u00e9valuation clinique.<\/p>\n<h3>14. Termes connexes et distinctions<\/h3>\n<p>Pour clarifier le positionnement de l&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur dans le paysage des technologies de l&rsquo;\u00e9ducation, il est crucial de le distinguer de concepts voisins souvent amalgam\u00e9s :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Enseignement assist\u00e9 par ordinateur (EAO \/ CAI) :<\/strong> L&rsquo;EAO se concentre sur l&rsquo;interaction directe entre l&rsquo;\u00e9tudiant et le logiciel dans la d\u00e9livrance du contenu (didacticiels, simulations, drill-and-practice). L&rsquo;EGO se situe \u00e0 un niveau sup\u00e9rieur d&rsquo;orchestration : il g\u00e8re le plan de cours et prescrit des activit\u00e9s pouvant inclure des modules EAO, mais aussi des lectures hors ligne ou des interactions avec un enseignant.<\/li>\n<li><strong>Syst\u00e8me de gestion de l&rsquo;apprentissage (<a href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Learning_management_system\">LMS<\/a>) :<\/strong> Le LMS est l&rsquo;infrastructure logicielle moderne (ex. Moodle, Canvas) qui h\u00e9berge les cours, g\u00e8re les inscriptions et d\u00e9pose les fichiers. L&rsquo;EGO est la logique p\u00e9dagogique et d\u00e9cisionnelle sous-jacente qui peut \u00eatre impl\u00e9ment\u00e9e au sein d&rsquo;un LMS pour gouverner le parcours adaptatif.<\/li>\n<li><strong>Tuteur intelligent (STI \/ ITS) :<\/strong> Alors que l&rsquo;EGO traditionnel g\u00e8re le cursus au niveau macroscopique (orientation d&rsquo;une unit\u00e9 \u00e0 l&rsquo;autre en fonction de tests globaux), le syst\u00e8me tuteur intelligent mod\u00e9lise en direct le raisonnement pas \u00e0 pas de l&rsquo;apprenant \u00e0 l&rsquo;int\u00e9rieur m\u00eame d&rsquo;un probl\u00e8me complexe pour fournir des \u00e9tayages cognitifs instantan\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Apprentissage adaptatif (Adaptive Learning) :<\/strong> Terme g\u00e9n\u00e9rique contemporain d\u00e9signant l&rsquo;ensemble des technologies qui modifient dynamiquement l&rsquo;exp\u00e9rience p\u00e9dagogique selon les profils de donn\u00e9es ; l&rsquo;EGO constitue l&rsquo;anc\u00eatre conceptuel direct de ces plateformes adaptatives.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>15. R\u00e9sum\u00e9 et points cl\u00e9s<\/h3>\n<p>L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur (EGO \/ CMI) repr\u00e9sente un paradigme d&rsquo;ing\u00e9nierie \u00e9ducative dans lequel l&rsquo;informatique est mise au service du pilotage syst\u00e9matique, du diagnostic et de la prescription p\u00e9dagogique personnalis\u00e9e. Fond\u00e9 sur les principes du b\u00e9haviorisme op\u00e9rant, de la th\u00e9orie de l&rsquo;apprentissage par ma\u00eetrise de Bloom et de la psychom\u00e9trie crit\u00e9ri\u00e9e, il vise \u00e0 faire co\u00efncider le rythme de transmission avec les dispositions cognitives de chaque apprenant.<\/p>\n<p>En d\u00e9chargeant les acteurs \u00e9ducatifs des t\u00e2ches fastidieuses de correction sommative et de planification logistique, l&rsquo;EGO optimise le temps d&rsquo;apprentissage et fournit une vision analytique sans pr\u00e9c\u00e9dent sur la dynamique des acquisitions individuelles et collectives. N\u00e9anmoins, son efficacit\u00e9 demeure tributaire d&rsquo;une granularit\u00e9 didactique raisonn\u00e9e, d&rsquo;une mod\u00e9lisation \u00e9thique des donn\u00e9es d&rsquo;\u00e9valuation et de la pr\u00e9servation indispensable de la relation p\u00e9dagogique humaine, indispensable \u00e0 l&rsquo;\u00e9panouissement des comp\u00e9tences cognitives et affectives sup\u00e9rieures.<\/p>\n<h2>R\u00e9f\u00e9rences<\/h2>\n<ul>\n<li>Bloom, B. S. (1968). Learning for mastery. <em>Evaluation Comment<\/em>, 1(2), 1-12.<\/li>\n<li>Carroll, J. B. (1963). A model of school learning. <em>Teachers College Record<\/em>, 64(8), 723-733. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1177\/016146816306400801\">https:\/\/doi.org\/10.1177\/016146816306400801<\/a><\/li>\n<li>Glaser, R. (1968). Adapting the elementary school curriculum to individual performance. Dans <em>Proceedings of the 1967 Invitational Conference on Testing Problems<\/em> (pp. 3-36). Educational Testing Service.<\/li>\n<li>Hattie, J. (2009). <em>Visible learning: A synthesis of over 800 meta-analyses relating to achievement<\/em>. Routledge. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.4324\/9780203887332\">https:\/\/doi.org\/10.4324\/9780203887332<\/a><\/li>\n<li>Kulik, C. L. C., &#038; Kulik, J. A. (1991). Effectiveness of computer-based instruction: An updated analysis. <em>Computers in Human Behavior<\/em>, 7(1-2), 75-94. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/0747-5632(91)90030-5\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/0747-5632(91)90030-5<\/a><\/li>\n<li>Mayer, R. E. (2009). <em>Multimedia learning<\/em> (2e \u00e9d.). Cambridge University Press. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1017\/CBO9780511811677\">https:\/\/doi.org\/10.1017\/CBO9780511811677<\/a><\/li>\n<li>Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. <em>Cognitive Science<\/em>, 12(2), 257-285. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1207\/s15516709cog1202_4\">https:\/\/doi.org\/10.1207\/s15516709cog1202_4<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L&rsquo;enseignement g\u00e9r\u00e9 par ordinateur (EGO\/CMI) organise et optimise le parcours d&rsquo;apprentissage gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;\u00e9valuation diagnostique continue et aux prescriptions personnalis\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"template":"","categories":[421,2,1486],"tags":[23912,41154,9159,23484,93,25534],"class_list":["post-24267","psych_term","type-psych_term","status-publish","hentry","category-psychologie-de-leducation","category-psychometrie","category-sciences-cognitives","tag-apprentissage-adaptatif","tag-enseignement-gere-par-ordinateur","tag-evaluation-diagnostique","tag-pedagogie-de-maitrise","tag-psychologie-cognitive","tag-technologies-educatives"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term\/24267","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term"}],"about":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/psych_term"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/psych_term\/24267\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=24267"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=24267"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/french.arabpsychology.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=24267"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}