Vous n’êtes pas un « mathématicien » ? Vous êtes peut-être plus doué que vous ne le pensez pour apprendre à coder

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Une nouvelle étude de l’Université de Washington montre qu’une aptitude naturelle à l’apprentissage des langues est un meilleur prédicteur de l’apprentissage de la programmation que des connaissances de base en mathématiques ou en calcul. En effet, écrire un code implique également l’apprentissage d’une deuxième langue, la capacité d’apprendre le vocabulaire et la grammaire de cette langue, et la façon dont ils travaillent ensemble pour communiquer des idées et des intentions. D’autres fonctions cognitives liées à ces deux domaines, telles que la résolution de problèmes et l’utilisation de la mémoire de travail, jouent également un rôle clé.

« De nombreux obstacles à la programmation, des cours préalables aux stéréotypes sur ce à quoi ressemble un bon programmeur, sont centrés sur l’idée que la programmation repose largement sur les capacités mathématiques, et que cette idée ne naît pas dans nos données », a déclaré l’auteur principal Chantel Prat, professeur associé de psychologie à l’UW et à l’Institute for Learning & Brain Sciences. « Apprendre à programmer est difficile, mais c’est de plus en plus important pour obtenir des postes qualifiés sur le marché du travail. Les informations sur ce qu’il faut pour être bon dans la programmation font cruellement défaut dans un domaine qui a été notoirement lent à combler l’écart entre les sexes ».

Publiée en ligne le 2 mars dans Scientific Reports, une revue en libre accès du groupe d’édition Nature, la recherche a examiné les capacités neurocognitives de plus de trois douzaines d’adultes alors qu’ils apprenaient Python, un langage de programmation commun. Après une batterie de tests visant à évaluer leur fonction exécutive, leurs compétences linguistiques et mathématiques, les participants ont suivi une série de leçons et de quiz en ligne en Python. Ceux qui ont appris Python plus rapidement et avec une plus grande précision avaient tendance à avoir un mélange de fortes capacités de résolution de problèmes et de langage.

Dans le monde actuel axé sur les STIM, l’apprentissage du code ouvre de nombreuses possibilités d’emploi et de formation continue. Le codage est associé aux mathématiques et à l’ingénierie ; les cours de programmation de niveau universitaire ont tendance à exiger des mathématiques avancées pour s’inscrire et ils sont généralement enseignés dans les départements d’informatique et d’ingénierie. D’autres recherches, notamment celles de Sapna Cheryan, professeur de psychologie à l’Université de Washington, ont montré que de telles exigences et perceptions du codage renforcent les stéréotypes sur la programmation en tant que domaine masculin, ce qui peut décourager les femmes de s’y lancer.

Mais le codage a également une base dans le langage humain : La programmation consiste à créer du sens en enchaînant des symboles selon des règles.

Bien que quelques études aient abordé les liens cognitifs entre l’apprentissage du langage et la programmation informatique, certaines données datent de plusieurs décennies, utilisant des langages comme le Pascal qui sont aujourd’hui dépassés, et aucune d’entre elles n’a utilisé de mesures d’aptitude en langage naturel pour prédire les différences individuelles dans l’apprentissage de la programmation.

Prat, qui est spécialisé dans les prédicteurs neuronaux et cognitifs de l’apprentissage des langues humaines, a donc entrepris d’explorer les différences individuelles dans la façon dont les gens apprennent Python. Python était un choix naturel, a expliqué Prat, car il ressemble aux structures anglaises telles que l’indentation des paragraphes et utilise de nombreux mots réels plutôt que des symboles pour les fonctions.

Pour évaluer les caractéristiques neurales et cognitives de l' »aptitude à la programmation », M. Prat a étudié un groupe de locuteurs natifs anglais âgés de 18 à 35 ans qui n’avaient jamais appris à coder.

Avant d’apprendre à coder, les participants ont subi deux types d’évaluation complètement différents. Tout d’abord, les participants ont subi un balayage électroencéphalographique de cinq minutes, qui a enregistré l’activité électrique de leur cerveau pendant qu’ils se détendaient les yeux fermés. Lors de recherches précédentes, M. Prat a montré que les schémas d’activité neuronale au repos du cerveau peuvent prédire jusqu’à 60 % de la variabilité de la vitesse à laquelle une personne peut apprendre une deuxième langue (dans ce cas, le français).