Fiabilité et validité du Modèle d’acceptation de la technologie (TAM) dans le contexte d’apprenants vietnamiens du français comme langue étrangère face aux TIC
Notice bibliographique
Résumé
Les technologies de l’information et de la communication (TIC) ont pris leur essor ces dernières décennies. L’enseignement n’échappe pas à la tendance à introduire les TIC qui présentent des intérêts incontestables. Le présent article a pour but d’examiner la fiabilité et la validité du Modèle d’acceptation de la technologie TAM (Davis, 1989) dans un contexte vietnamien. À l’aide du questionnaire développé par Wong et Teo (2009), nous avons mené une enquête auprès de 217 étudiants vietnamiens apprenant le français langue étrangère (FLE) dans des universités où sont proposées des licences de FLE. Les données ont été traitées avec l’approche de modélisation par équations structurales. Les résultats montrent que le TAM peut être considéré comme un outil valide pour étudier les facteurs qui déterminent et qui influencent l’utilisation de la technologie dans l’apprentissage des étudiants vietnamiens. Ils indiquent également que les dimensions du TAM s’articulent entre elles de la même manière qu’ont préconisée Davis (1989) et Wong et Teo (2009).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,044 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».