Vidéo d'automodélisation

La vidéo-modélisation (VM) est une forme d'apprentissage observationnel dans laquelle les individus observent eux-mêmes, en vidéo, qu'ils exécutent avec succès un comportement, puis imitent ce comportement. La VM permet aux individus de se voir réussir, d'agir de manière appropriée ou d'effectuer de nouvelles tâches. Peter Dowrick, chercheur clé dans le développement de la vidéo-modélisation, a décrit deux formes de VM : l'anticipation (feedforward) et l'auto-évaluation. L'auto-évaluation implique qu'une personne ayant une compétence relativement développée observe des exemples de performances optimales. Un bon exemple est la procédure utilisée par Laura Wilkinson, championne olympique de plonge sur tremplin, avant chaque compétition. Lors d'une interview après sa performance, on lui a demandé comment elle se préparait pour les compétitions. Elle a déclaré qu'elle regardait une vidéo contenant ses meilleurs plongeons, accompagnée des encouragements de sa famille et de ses entraîneurs. L'auto-évaluation est principalement utilisée dans l'entraînement sportif comme forme d'imagerie mentale. L'anticipation, quant à elle, est utilisée auprès des personnes qui n'ont pas de compétence ou lorsqu'une nouvelle compétence émerge. Par conséquent, l'anticipation est la méthode la plus souvent utilisée dans les contextes éducatifs ou cliniques. Étant donné que l'anticipation implique de nouvelles compétences ou comportements effectués par le spectateur, elle nécessite généralement un certain degré de montage vidéo pour donner l'impression que le spectateur agit à un niveau avancé. Le terme "anticipation" peut être opposé au terme plus traditionnel de "rétroaction", qui se réfère à la réception d'informations sur les performances. La rétroaction permet aux personnes de voir comment elles se comportent. L'anticipation leur permet de voir comment elles pourraient agir ; un futur possible.