Goose Academy · Dernière révision: 29 avril 2026
Références scientifiques
Ce document résume les recherches qui orientent la conception de Goose Academy.
L'objectif n'est pas de reproduire des protocoles académiques, mais de traduire des résultats bien établis en science cognitive en une expérience d'apprentissage simple, hors-ligne et à son propre rythme.
Goose Academy est fondé sur la recherche, pas prescrit par la recherche.
Les systèmes décrits ci-dessous sont inspirés de travaux scientifiques, mais adaptés pour l'utilisabilité, les sessions courtes et l'accessibilité.
Note de transparence
Bien que les principes cités soient scientifiquement fondés, leur mise en œuvre dans Goose Academy n'a pas encore été validée par des études empiriques contrôlées.
Partie 1 — Sélection adaptative des éléments
Pendant une session, Goose Academy sélectionne les éléments à l'aide d'un système de pondération dynamique basé sur :
- la maîtrise en session
- la rétention à long terme (répétition espacée)
- la récence (espacement)
- l'historique d'erreurs (suivi des confusions)
- la similarité entre éléments
Fondements de la recherche
| Référence | Principe | Contexte |
|---|---|---|
| Mettler, E., et al. (2016) | Séquençage adaptatif | Tâches d'apprentissage perceptif |
| Kornell, N., & Bjork, R. A. (2008) | Entrelacement vs blocage | Apprentissage par catégories |
| Carvalho, P. F., & Goldstone, R. L. (2015) | Contraste discriminatif | Expériences en laboratoire |
| Settles, B., & Meeder, B. (2016) | Modélisation de la mémoire (HLR) | Nécessite de grands jeux de données |
| Metcalfe, J. (2017) | Apprendre des erreurs | Revue de littérature |
| Pyc, M. A., & Rawson, K. A. (2009) | Renforcement par récupération | Matériel verbal |
| Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006) | Effet de test | Rappel de textes |
| Bjork, R. A. (1994) | Difficultés désirables | Cadre théorique |
Aperçu de la formule
Chaque élément reçoit un poids :
Wᵢ = Eᵢ · Mᵢ · Bᵢ · Sᵢ · Rᵢ · (1 + α Ĉᵢ) · (1 + β K̂ᵢ Rᵢ)| Variable | Signification | Fondement |
|---|---|---|
| Bᵢ | Maîtrise à long terme | Preuve solide (espacement) |
| Sᵢ | Progrès en session | Preuve modérée |
| Rᵢ | Récence | Preuve solide |
| Cᵢ | Confusion accumulée | Support théorique |
| Kᵢ | Contraste avec l'élément précédent | Dépendant du contexte |
| Mᵢ | Réduire le poids des éléments maîtrisés | Heuristique |
| Eᵢ | Empêcher la répétition | Contrainte UX (évite l'amorçage à court terme qui pourrait gonfler la maîtrise perçue) |
Paramètres α et β
Ces coefficients ne sont pas calibrés empiriquement. Ce sont des choix de conception équilibrant les effets de confusion et de contraste.
Interprétation pour le design
Ce système combine plusieurs principes :
- Espacement → preuve solide
- Entrelacement → efficacité conditionnelle
- Apprentissage par l'erreur → bien établi
- Séquençage par contraste → dépendant de la structure des éléments
Le résultat est un système adaptatif déterministe, sur l'appareil, ne nécessitant aucune donnée externe.
Note critique
La formule elle-même est une synthèse de design, pas un modèle validé. Son efficacité par rapport à des approches plus simples (ex. SRS pur) est actuellement inconnue.
Partie 2 — Conception des niveaux & progression
Le système de progression de Goose Academy est conçu pour l'utilisabilité et l'apprentissage incrémental.
Principes de conception
- Ordre des éléments optimisé pour le **contraste perceptif**
- Plusieurs thèmes pour solliciter **différents domaines de connaissances**
- Les éléments précédemment appris restent → **entrelacement**
Interprétation pour le design
Le système équilibre :
- **Apprenabilité** → petites étapes
- **Rétention** → répétition dans le temps
- **Utilisabilité** → sessions courtes
Il est inspiré par la recherche, pas une reproduction stricte.
Références (avec identifiants persistants)
Dernière vérification : avril 2026
- Bjork, R. A. (1994).
- Carvalho, P. F., & Goldstone, R. L. (2015). https://doi.org/10.3389/fpsyg.2015.00505
- Kornell, N., & Bjork, R. A. (2008). https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2008.02127.x
- Metcalfe, J. (2017). https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010416-044022
- Mettler, E., et al. (2016). https://doi.org/10.1037/xge0000176
- Pyc, M. A., & Rawson, K. A. (2009). https://doi.org/10.1016/j.jml.2009.01.001
- Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01693.x
- Settles, B., & Meeder, B. (2016). https://doi.org/10.18653/v1/P16-1174
Goose Academy traduit la science cognitive en une expérience d'apprentissage ludique et hors-ligne. Ce document reflète un engagement envers la transparence, la rigueur et l'humilité — comblant le fossé entre la recherche en laboratoire et l'utilisation réelle.