Utilisation des TIC: adaptation et validation de trois echelles de mesure de variables affectives
Notice bibliographique
Résumé
À partir des travaux de Gardner (1985) réalisés en langues secondes et de son questionnaire d'attitudes et de motivation, trois échelles de mesure – soit les attitudes, la motivation et l'anxiété – ont été adaptées à une situation impliquant l'utilisation des TIC. La présente étude décrit les étapes d'adaptation et de validation de ces échelles. Les données ont été recueillies à deux reprises auprès des mêmes étudiants pour former une seule base de données. Les résultats obtenus des analyses de validité interne laissent voir l'importance de différencier les TIC en tant que source d'information, de l'ordinateur comme outil de travail. Les résultats de l'analyse factorielle font ressortir la proximité des concepts d'attitude et de motivation ainsi que la distinction de celui d'anxiété. Des suggestions sont émises pour améliorer les présentes échelles. Pour l'enseignant de L2 sensible à l'influence des variables affectives, cette étude fournit des échelles utilisables auprès d'apprenants ayant recours aux TIC. Based on second language research by Gardner (1985) and his questionnaire for measuring attitudes and motivation, three scales pertaining to attitudes, motivation, and anxiety were adapted for use in a context involving information and communication technologies (ICTs). The present study describes the stages involved in adapting and validating these scales. The data were collected from the same students at two different times to create a single database. The results from analyses of internal validity suggest the importance of distinguishing between ICT use as a means of obtaining information and the tool itself. Factor analysis reveals that the constructs of attitude and motivation are highly related, whereas anxiety emerged as distinct. Recommendations are formulated concerning improvements to the present scales. For the L2 instructor aware of the importance of affective variables, this study provides scales that can be used with learners in an ICT context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».