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Alors que l’éducation numérique a fait son entrée dans les curricula, elle trouve largement sa place dans les activités de mathématiques, notamment dans celles de repérage dans le plan et l’espace. En effet, la conception d’itinéraires est une tâche récurrente en géométrie. La programmation de robots de sol semble donc pouvoir être utilisée dans ce champ des mathématiques. Cette recherche a pour objectif de vérifier si la programmation de ces robots éducatifs par des élèves de 10 à 12 ans améliore leur compétence de décentration et, par conséquent, leurs performances en repérage dans le plan et l’espace. Pour ce faire, une méthode expérimentale a été privilégiée. Les données ont été récoltées dans deux classes de 7e et de 8e Harmos dans le canton de Vaud. Trente-six élèves, âgés de 10 à 12 ans, ont appris à utiliser et à programmer un robot éducatif de sol (Blue-Bot) pour se repérer dans le plan et l’espace. Quatre compétences clés ont été évaluées lors d’un pré- et d’un post-test : la capacité de décentration, la programmation d’un algorithme, le repérage absolu et le repérage relatif. Les élèves ont été répartis en deux groupes expérimentaux. Le groupe test a programmé des itinéraires avec un Blue-bot tandis que le groupe contrôle a effectué des tâches de programmation et de repérage sur papier. Les résultats montrent que les élèves ayant utilisé et programmé les robots ont globalement davantage progressé que les élèves ayant effectué des tâches sur papier. Cette progression serait notamment due au développement de la compétence de décentration qui a un effet sur le repérage dans le plan. Les élèves qui ont pu utiliser les Blue-bot ont bénéficié d’un feedback immédiat, ce qui leur a permis d’améliorer efficacement leur décentration. Cela n’a pas été le cas pour les élèves ayant travaillé sur papier. Néanmoins, ces élèves ont également amélioré leurs compétences en repérage dans le plan et dans l’espace, ce qui montre que la décentration n’est pas le seul élément clé pour progresser dans ce domaine. Ces derniers ont pu comprendre la programmation d'algorithmes et les notions liées au repérage absolu et relatif grâce au feedback différé dont ils ont profité. En ce qui concerne les performances en programmation, les deux groupes ont progressé de manière significative, ce qui montre que cette compétence se travaille tout aussi bien de façon branchée que débranchée.