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La vidéo de la mesure du chômage.

Comment mesure-t-on le chômage ?

Sachez me dire si vous arrivez à prendre des notes. Cf le script.

Comment mesure-t-on le chômage ?
En France, 2 institutions mesurent le chômage : – L’INSEE,
– Et Pôle Emploi.?L’INSEE réalise une enquête trimestrielle auprès de 108 000 personnes de 15 ans
ou plus, réparties dans 58 000 ménages.
Pour mesurer le chômage, L’INSEE applique les critères du BIT (Bureau International du Travail). Ces critères sont communs à tous les pays et permettent ainsi d’effectuer des comparaisons internationales.?Est considéré comme « chômeur » quelqu’un qui :
* –  n’a pas travaillé du tout durant la semaine de référence,
* –  est disponible pour prendre un emploi dans les 15 jours,
* –  a cherché activement un emploi dans le mois précédent. ?D’après les résultats de l’enquête du 2ème trimestre 2017 :
* –  Environ 40 millions de personnes sont en âge de travailler (elles ont entre 15 ?et 64 ans).
* –  Parmi elles, 29 millions ont travaillé au minimum une heure au cours d’une ?semaine de référence, ou sont au chômage : elles constituent la population ?active.
* –  En France métropolitaine, 2,65 millions de personnes sont considérées ?comme chômeuses au sens de l’INSEE, soit 9,2% de la population active. ?Cependant, ce chiffre ne comprend pas les personnes en temps partiel et qui souhaiteraient travailler plus d’heures (1,61 million de personnes) : on parle de sous- emploi. ?De plus, 1,48 million de personnes souhaitant travailler sont considérées comme inactives car elles ne répondent pas aux critères de disponibilité ou de recherche active d’emploi : on parle du halo du chômage. ?La deuxième source de mesure du chômage est Pôle Emploi, qui publie le nombre de demandeurs d’emploi inscrits chaque fin de mois. ?Pôle Emploi distingue 3 catégories principales de demandeurs d’emploi :
– La catégorie A, la plus proche des critères du BIT, correspond aux personnes sans emploi durant le mois de référence et qui doivent montrer qu’elles
par
recherchent activement un emploi. Cependant, le critère de disponibilité sous
les 15 jours n’apparait pas.
* –  La catégorie B correspond aux personnes en temps partiel qui ont travaillé – ?de 78h le mois de référence, et recherchent activement un emploi.
* –  La catégorie C correspond aux personnes en temps partiel qui ont travaillé + ?de 78h le mois de référence, et recherchent activement un emploi. ?En juillet 2017 :
* –  3,52 millions de personnes étaient classées en catégorie A,
* –  748 mille en catégorie B,
* –  et 1,36 millions en catégorie C. ?Si l’on additionne ces 3 catégories, on dénombre 5 621 000 demandeurs d’emploi. ?L’INSEE et Pôle Emploi mesurent donc le chômage à partir de catégories différentes : un chômeur au sens du BIT ne l’est pas forcément pour Pôle Emploi, et vice versa. ?Les médias comparent généralement le nombre de chômeurs au sens du BIT avec le nombre de demandeurs d’emploi en catégorie A, et depuis 2012, les écarts semblent se creuser. ?Pourtant, si l’on additionne les chômeurs, les personnes en sous-emploi et celles dans le halo du chômage côté INSEE, on retrouve un chiffre assez similaire à la somme des 3 catégories principales de Pôle Emploi !

Comment apprend-on ?

Apprendre, un besoin fondamental
Entretien avec Stanislas Dehaene

Les neurosciences cognitives permettent de mieux comprendre ce qui stimule ou au contraire inhibe le cerveau face aux apprentissages. Stanislas Dehaene, professeur au Collège de France, explique comment en tirer parti.

La neuroéducation entend s’imposer comme une nouvelle science de l’éducation. Qu’apporte-t-elle de nouveau à la compréhension des mécanismes d’apprentissage ?
Cette branche de la recherche en neurosciences cognitives s’est développée au cours des trente dernières années. Elle a pour objectif de mieux comprendre les architectures cérébrales qui sous-tendent les apprentissages scolaires. Elle utilise les méthodes de la psychologie scientifique, des sciences cognitives, et notamment de l’imagerie cérébrale pour comprendre comment le cerveau de l’enfant se modifie avec l’apprentissage de la lecture, du calcul, de la mémorisation… Les grands penseurs de l’éducation, tels que Montaigne, Comenius, William James…, ont pu avoir des intuitions fulgurantes sur les mécanismes d’apprentissage, mais ils n’avaient guère à leur disposition que l’introspection, l’observation, ou le dialogue avec le sujet étudié, pour élaborer leurs théories. Cela a pu les induire en erreur, comme Jean Piaget qui n’avait pas pris conscience de la précocité cognitive des bébés. Les méthodes modernes, telles que l’imagerie cérébrale (IRM, électroencéphalographie…) ou l’eye tracking (l’analyse du mouvement des yeux) ont donné lieu à des découvertes fondamentales sur le fonctionnement du cerveau dès la naissance. Elles ont même permis d’aller à rebours de nos intuitions, par exemple en démontrant le rôle crucial de l’activité cérébrale au cours du sommeil. Alors que l’observation suggère que le cerveau s’arrête lorsqu’il s’endort, l’enregistrement de ses réactions montre, au contraire, que son activité est intense et qu’il rejoue, à vitesse élevée, les épisodes clés de la journée. De fait, les premières années de la vie où nous dormons le plus correspondent aussi à celles où nous apprenons le plus.

À partir de quand apprend-on ? Dès la naissance, avant même de naître ?
Le cerveau est déjà en mesure de réaliser des apprentissages in utero. Les études menées dès les années 1980 ont ainsi montré qu’il pouvait mémoriser des odeurs via la saveur du liquide amniotique, mais aussi des sons, la voix maternelle et même la prosodie de la langue (la dynamique de ses intonations). Le développement sensoriel et cérébral est suffisamment avancé au cours du dernier trimestre de gestation. L’importance de mécanismes innés a aussi été réévaluée. Le réseau cérébral dédié au langage, par exemple, se trouve activé dès les premiers mois de vie, et on observe déjà une asymétrie du cerveau en faveur de l’hémisphère gauche où se situe le siège de la parole. On sait que le sens du nombre est également très précoce, même chez les nouveau-nés de quelques heures. De cette capacité innée dépendent, en partie, les aptitudes ultérieures pour la pratique des mathématiques par la suite. Plus elle est fine et précise dans la première année de vie, plus les compétences mathématiques sont élevées en maternelle ou à l’école primaire. Une cascade de causalités, mêlant les aptitudes innées et les stimulations extérieures de l’environnement familial et social joue des rôles multiples, mais il est certain que l’enfant commence à développer son intuition mathématique dès la naissance et que l’aire pariétale responsable du « sens du nombre » constitue un socle de base déterminant. Nous venons de découvrir que, dans le cerveau de grands mathématiciens, les zones mobilisées au cours de l’exercice de leur discipline se superposent avec celles impliquées dans le sens du nombre et du calcul mental.

Apprend-on de la même manière à parler, à lire, à chanter, à marcher, à bricoler ou à calculer, ou ces apprentissages passent-ils par des circuits différents ?
Tous ces apprentissages reposent sur la coordination de circuits cérébraux distincts, et largement reproductibles d’une personne à l’autre. Les acquisitions motrices élémentaires comme la marche mobilisent des circuits corticaux spécifiques et modulaires, notamment dans la moelle épinière et le cortex moteur. Apprendre à utiliser des outils, comme on le fait en cours de menuiserie ou de bricolage, repose sur une aire du cortex pariétal antérieur proche de celle impliquée dans les mathématiques. Surtout, la lecture et le calcul font appel à des régions disjointes : lorsqu’on mesure l’activité du cerveau d’enfants qui regardent une émission de télévision pour la jeunesse, on observe des aires cérébrales distinctes selon que l’émission propose des jeux avec des lettres ou des nombres. En toute logique, ces différences cérébrales soutiennent l’hypothèse qu’il faut concevoir des méthodes d’apprentissage spécifiques à chacun des domaines.

Où s’enracine le désir d’apprendre ? Peut-on le stimuler ? Et peut-on apprendre sans envie et sans plaisir ?
De nouvelles études sur ce sujet sont en cours. Un colloque annuel appelé « neurocuriosité » aborde ce champ de la recherche consacré à l’étude du circuit par lequel nous prêtons attention à la nouveauté. Un circuit ancien dans l’évolution de notre espèce, le système dopaminergique, oriente notre cerveau vers les phénomènes qui sont à la fois nouveaux et accessibles à la compréhension. Ce circuit émet alors un signal de renforcement, c’est-à-dire un flash de dopamine, ce neurotransmetteur qui assure la communication d’informations entre les neurones, et qui contribue aux mécanismes de l’attention et de l’addiction. L’effet est assez proche de celui que provoque une drogue. Dans notre espèce, le désir d’apprendre est donc un besoin fondamental, comparable à celui de manger ou de boire. Il joue un rôle fondamental dans la motivation des élèves, et l’on ne peut qu’encourager la stimulation de la curiosité en classe, afin d’aiguiser le désir d’apprendre d’un élève. À l’inverse, tenter d’inculquer une compétence – scolaire, musicale, sportive… – sans stimuler cette étincelle de curiosité, donc de plaisir, donne de moindres résultats. De manière générale, le cours magistral, où l’enfant reste passif, est moins efficace que les pédagogies dites « actives », où l’enfant intervient, questionne, agit, essaie… quitte à se tromper. Il y a urgence à décomplexer l’erreur et à développer le plaisir et la dimension ludique de l’école. Un algorithme fondé sur la curiosité a été développé par la start-up de Google DeepMind, spécialisée dans l’intelligence artificielle, afin de maximiser l’apprentissage dans un robot. Espérons le même succès in vivo en classe !

La notion de « plasticité cérébrale » s’est aujourd’hui largement diffusée, pour désigner la capacité du cerveau à se remodeler en fonction des expériences de l’individu. En quoi les apprentissages changent-ils le cerveau ?
La réponse dépend de l’échelle spatiale de l’architecture cérébrale que l’on considère. Au niveau macroscopique, on observe de grands faisceaux de connexions, identiques chez tous les êtres humains, indépendamment de leur culture et de l’accès à l’éducation. Cette structure est très stable à l’échelle de l’évolution, et le développement de l’écriture ou des mathématiques n’a pas eu le temps d’entraîner des changements majeurs de l’architecture du cerveau humain. Au niveau mésoscopique, en revanche, à l’échelle du millimètre, les individus sont tous différents, et l’histoire des apprentissages se traduit par des changements de la force et de la vitesse des faisceaux de connexion. Une personne alphabétisée, par exemple, montre une plus grande myélinisation, c’est-à-dire une meilleure isolation et donc une plus grande rapidité des faisceaux d’axones qui relient les aires visuelles aux aires du langage parlé.

Enfin, au niveau microscopique, on sait maintenant que l’exposition aux apprentissages modifie considérablement toutes les microconnexions entre neurones. On peut donc penser que les connaissances scolaires sont incorporées dans les tissus du cerveau et se traduisent par la modification de millions de synapses, impliquant l’évolution de nouveaux gènes et la formation de milliards de milliards de molécules de récepteurs de neurotransmetteurs. Ce bouleversement cérébral se traduit par une réorientation de la fonction des circuits cérébraux. Prenons l’exemple de la lecture. On a scanné le cerveau d’enfants avant le CP, puis au début du cours préparatoire quand ils commencent à apprendre à lire. La zone de la lecture que l’on appelle « l’aire de la forme visuelle des mots », et que j’ai appelée la « boîte aux lettres du cerveau » s’est soudain mise à répondre aux lettres et aux mots écrits plus qu’à toute autre image, preuve qu’apprendre à lire permet de recycler cette région précise du cerveau. La lecture modifie également le planum temporal à l’arrière de l’aire auditive primaire qui permet d’identifier les phonèmes, les composants élémentaires du langage parlé. C’est toute la microcircuiterie du cerveau et l’activité cérébrale qui s’en trouvent modifiées. À l’âge adulte, les personnes alphabétisées présentent des différences importantes avec les analphabètes : ces derniers peinent notamment à coder les mots parlés et développent une moindre mémoire orale.

Quelles en sont les répercussions à long terme ?
Elles sont importantes. Il a, par exemple, été démontré que plus le niveau d’éducation dispensé pendant la jeunesse était élevé, plus les signes de dégénérescence cérébrale, comme la maladie d’Alzheimer, étaient retardés chez les seniors. Les apprentissages protègent donc le cerveau en développant une importante mémoire de réserve. Cette différence est particulièrement sensible en cas de bilinguisme précoce. Les enfants bilingues, qui apprennent à passer d’une langue à l’autre, semblent développer les fonctions exécutives de leur cerveau, et ces solides capacités attentionnelles pourraient être particulièrement protectrices par la suite. L’entraînement de l’attention (parce que cela s’apprend !) et l’apprentissage de la musique donnent des résultats comparables.

Vaut-il donc mieux papillonner d’un apprentissage à l’autre pour optimiser les fonctions du cerveau, ou se spécialiser ?
Il faut tenir compte de ce que le cerveau de l’enfant apprend le plus facilement, en différenciant les domaines qui s’apprennent plus facilement à un très jeune âge, et ceux que l’on peut découvrir plus tard à l’âge adulte. La lecture et les mathématiques doivent évidemment être prioritaires dans les petites classes, mais je pense qu’il est tout aussi important d’apprendre la musique et des langues vivantes précocement afin d’en tirer tous les bénéfices cognitifs. Le cerveau est fait pour assimiler ce type de connaissances très tôt. Apprendre une deuxième langue dans les premières années de vie se fait sans effort et n’entraîne aucun coût pour l’enfant – le bilinguisme est naturel et semble n’avoir que des bénéfices. Le même apprentissage demande plus d’effort par la suite. La plasticité cérébrale décroît rapidement et s’effondre à la puberté… or c’est le moment où beaucoup d’enfants découvrent une langue étrangère au collège. C’est du non-sens !

Comment « apprendre à apprendre » ?
Peut-être en commençant par tenir compte des spécificités cérébrales propres à chaque domaine d’apprentissage, et par exemple, en mobilisant d’avantage la mémoire associative par le jeu ou les comptines afin d’assimiler les tables de multiplication. Le « par cœur » n’est guère efficace, mais la mémoire peut être augmentée en espaçant les périodes d’apprentissage : réviser tous les jours, puis toutes les semaines, tous les mois, tous les trimestres… optimise la rétention à long terme. La mobilisation de l’attention est également essentielle pour faciliter les apprentissages.

Élèves et enseignants devraient apprendre à appliquer les méthodes éprouvées, notamment pour les révisions : on sait que la simple relecture est inefficace, il faut tester ses connaissances, par exemple à l’aide de fiches sur lesquelles figurent d’un côté la question et de l’autre la réponse. Enfin, chercher à baisser le stress en classe est une urgence, car la plasticité cérébrale diminue considérablement lorsque le cerveau est stressé ou puni. Il existe un véritable syndrome d’anxiété lié aux mathématiques, qui est vécu comme un calvaire par les mauvais élèves, et qui est contre-productif et circulaire, car son existence même bloque l’apprentissage.

Apprendre à apprendre passe donc par de multiples changements de cette nature. Mais encore faut-il en connaître les raisons neuroscientifiques… Les chercheurs sont de plus en plus sollicités pour transmettre leurs découvertes aux enseignants. À mon sens, les sciences cognitives devraient jouer un rôle important dans la formation des enseignants à la neuroéducation, en assurant des cours dans tous les ESPE (écoles supérieures du professorat et de l’éducation), et peut-être à l’aide d’un cours massif en ligne (mooc). Mais tout changement prend inévitablement du temps, l’Éducation nationale n’est pas un organisme que l’on fait évoluer facilement. L’initiative individuelle des enseignants peut permettre de gagner du temps, et je les invite à aller visualiser les contenus et les conférences que nous mettons régulièrement en ligne sur le site www.MonCerveauALecole.com ou sur le site du Collège de France.

Les applications d’entraînement cérébral, sur tablettes ou smartphones, constituent aujourd’hui un marché en pleine croissance. Elles font débat. Qu’en pensez-vous ?
Je vais dire une évidence, mais le simple fait d’avoir un support numérique ne garantit pas la qualité éducative des dispositifs proposés. C’est le contenu et l’usage par les enseignants comme par les élèves qui compte. On ne peut qu’encourager les initiatives bien menées à l’école pour développer des blogs riches, ou le recours à des logiciels adaptés avec un bon encadrement de l’élève. Mais là encore, je suis optimiste et de bons outils sont en train d’être développés, notamment pour l’apprentissage de la lecture. Je me réjouis de la prochaine disponibilité en France du logiciel Graphogame, très utilisé en Finlande et qui a donné de bons résultats. Mon laboratoire développe également les logiciels ELAN et LUDO qui sont en cours de test et seront bientôt mis à disposition des classes.

La recherche sur le cerveau n’en est qu’à ses débuts, et a déjà donné lieu à de nombreux mythes. Que reste-t-il à comprendre, à corriger et à décrypter ?
Parmi les innombrables découvertes à faire, il y en a une qui me tient particulièrement à cœur, c’est l’étude de la métacognition (la pensée sur la pensée). Comment sait-on que l’on sait ou que l’on ne sait pas ? Cette question est probablement déterminante dans les apprentissages car s’autoévaluer, se comprendre soi-même, c’est aussi penser à réviser à bon escient, à poser des questions aux enseignants, à ne plus avoir peur de ne pas savoir… C’est une fonction à développer chez l’enfant, notamment en développant les ressources de la confiance en soi, une autre clé des apprentissages.

Stanislas Dehaene

Psychologue cognitiviste et neuroscientifique, ses principaux domaines de recherche concernent les bases cérébrales de l’arithmétique et de la numération, la lecture et la conscience. Il a publié, entre autres : La Bosse des maths (2e éd., Odile Jacob, 2010), Apprendre à lire. Des sciences cognitives à la salle de classe (Odile Jacob, 2011) ou Le Code de la conscience (Odile Jacob, 2014).

SCHEMA ET GRAPHES CHA 1

si possible vous pouvez imprimer cette page de sorte de pouvoir insérer les schéma dans le cours